摘要：通過執(zhí)行時間對比可以發(fā)現(xiàn)調(diào)用函數(shù)來擴(kuò)展功能可以大大提高執(zhí)行速度，而自帶的庫由于在源生代碼上進(jìn)行封裝，執(zhí)行時間會高于源生代碼擴(kuò)展方式，但庫使用方便，特別適合應(yīng)用在第三方封裝代碼，提供動態(tài)鏈接庫和調(diào)用文檔的場合。

當(dāng)我們提到一門編程語言的效率時，通常包含了開發(fā)效率和運(yùn)行效率這兩層意思。Python作為一門高級語言，它功能強(qiáng)大，易于掌握，能夠快速的開發(fā)軟件，“l(fā)ife?is?short，we?use?python！”，想必這些優(yōu)點(diǎn)是毋庸置疑的，但是作為一門解釋性語言，執(zhí)行速度的局限性導(dǎo)致在處理某些高頻任務(wù)時存在不足。
由于Python本身由C語言實(shí)現(xiàn)的，開發(fā)性能要求較高的程序模塊可以通過擴(kuò)展運(yùn)行效率更高的C語言來彌補(bǔ)自身的弱點(diǎn)。另外有些算法已經(jīng)有開源的C庫，那么也沒必要用Python重寫一份，只需要通過Python進(jìn)行C庫的調(diào)用即可。
本文通過實(shí)例介紹如何在Python 程序中整合既有的C語言模塊，從而充分發(fā)揮Python 語言和 C 語言各自的優(yōu)勢。

使用Python編寫一個遞歸函數(shù)和循環(huán)函數(shù)，應(yīng)用Python的計(jì)時庫timeit測試函數(shù)執(zhí)行10000次所需要的時間分別為57ms和41ms。

實(shí)現(xiàn)代碼如下：

from timeit import timeit? 

def factorial(n):
?? ?if n<2:return 1
return factorial(n-1)*n 
def rooporial(n):
?? ?if n<2:return 1
?? ?ans = 1
?? ?for i in range(1,n+1):
?? ??? ?ans *=i
?? ?return ans 

if __name__ == "__main__": 
print "factorial",factorial(20),timeit("factorial(20)","from __main__ import factorial",number=10000) #timeit(‘函數(shù)名’，‘運(yùn)行環(huán)境’，number=運(yùn)行次數(shù))
print "rooporial",rooporial(20),timeit("rooporial(20)","from __main__ import rooporial",number=10000)

打印返回：

factorial 2432902008176640000 0.0578598976135
factorial 2432902008176640000 0.0410023010987

當(dāng)然遞歸方法使程序的結(jié)構(gòu)簡潔，但由于它逐層深入調(diào)用的機(jī)制使得執(zhí)行效率不如循環(huán)，以下的測試可以發(fā)現(xiàn)每一次遞歸是新一次的函數(shù)調(diào)用，會產(chǎn)生新的局部變量，增加了執(zhí)行時間。但是即使使用For循環(huán)實(shí)現(xiàn)也需要41ms時間，接下來我們嘗試更快的實(shí)現(xiàn)方式。

測試代碼如下：

def up_add_down(n):
?? ?print("level %d: n location %p
",n,id(n))
?? ?if n<=4:up_add_down(n+1)
?? ?print("level %d: n location %p
",n,id(n))
?? ?return 

打印返回：

("level %d: n location %p
", 0, 144136380) ("level %d: n location %p
", 1, 144136368) 
("level %d: n location %p
", 2, 144136356) ("level %d: n location %p
", 3, 144136344) 
("level %d: n location %p
", 4, 144136332) ("level %d: n location %p
", 5, 144136320) 
("level %d: n location %p
", 5, 144136320) ("level %d: n location %p
", 4, 144136332) 
("level %d: n location %p
", 3, 144136344) ("level %d: n location %p
", 2, 144136356) 
("level %d: n location %p
", 1, 144136368) ("level %d: n location %p
", 0, 144136380)

Python在設(shè)計(jì)之初就考慮到通過足夠抽象的機(jī)制讓C和C++之類的編譯型的語言導(dǎo)入到Python腳本代碼中，在Python的官方網(wǎng)站上也找到了擴(kuò)展和嵌入Python解釋器對應(yīng)的方法。鏈接為：https://docs.python.org/2.7/e...。這里介紹下如何將C編寫的函數(shù)擴(kuò)展至Python解釋器中。

（1）將C編寫的遞歸函數(shù)存為wrapper.c，作為Python的擴(kuò)展庫。同時需要對C函數(shù)增加一個型如PyObject* Module_func()的封裝接口，該接口用于Python解釋器的交互。將封裝接口加入至型如PyMethodDef ModuleMethods[]的數(shù)組中，Python解釋器能夠從數(shù)組中導(dǎo)入并調(diào)用到封裝接口。最后是實(shí)現(xiàn)對擴(kuò)展庫的初始化函數(shù)，調(diào)用Py_InitModule()函數(shù)，把擴(kuò)展庫和ModuleMethods[]數(shù)組的名字傳遞進(jìn)去，以便于解釋器能正確的調(diào)用庫中的函數(shù)。

wrapper.c實(shí)現(xiàn)代碼如下：

#include 

unsigned long long factorial(int n)
{
?? ?if(n<2)return 1;
?? ?return factorial(n-1)*n;
}

PyObject* wrap_fact(PyObject* self,PyObject* args)
{
?? ?int n;
?? ?unsigned long long? result;
?? ?
?? ?if(!PyArg_ParseTuple(args,"i:fact",&n))return NULL;//i 整形
?? ?result = factorial(n);
?? ?return Py_BuildValue("L",result);//L longlong型
}

static PyMethodDef wrapperMethods[] = 
{
?? ?{"fact",wrap_fact,METH_VARARGS,"Caculate N!"},//METH_NOARGS無需參數(shù)/METH_VARARGS需要參數(shù)；
?? ?{NULL,NULL},
};
int initwrapper()
{
?? ?PyObject* m;
?? ?m = Py_InitModule("wrapper",wrapperMethods);//參數(shù)：擴(kuò)展庫名稱/庫所包含的方法
?? ?return 0;
}

注：初始化函數(shù)名必須為initmodule_name這樣的格式

（2）安裝python-dev包含Python.h頭文件

安裝命令：sudo apt-get python-dev

（3）在linux環(huán)境下wrapper.c編譯成動態(tài)鏈接庫wrapper.so

編譯命令：gcc wrapper.c -fPIC -shared -o wrapper.so -I/usr/include/python2.7 

注：雖然已經(jīng)安裝了python-dev，但編譯時仍然提示“Python.h：沒有那個文件或目錄”，需要通過gcc的-I dir選項(xiàng)在頭文件的搜索路徑列表中添加dir目錄

（4）Python文件中import wrapper導(dǎo)入動態(tài)鏈接庫，在import語句導(dǎo)入庫時會執(zhí)行初始化函數(shù)

（5）Python文件中wrapper.fact()方式對C函數(shù)調(diào)用時，封裝函數(shù)wrap_fact()先會被調(diào)用，封裝函數(shù)接收到一個Python整形對象，PyArg_ParseTuple將Python整形對象轉(zhuǎn)為C整形參數(shù)，然后調(diào)用C的factorial()函數(shù)并將C整數(shù)參數(shù)傳入，經(jīng)過運(yùn)算后得到一個C長整形的返回值，Py_BuildValue把C長整形返回值轉(zhuǎn)為Python的長整形對象作為最終整個函數(shù)調(diào)用的結(jié)果。

（6）timeit測試函數(shù)wrapper.fact(20)執(zhí)行10000次所的時間只需要5.9ms。

factorial_rc 2432902008176640000 0.00598216056824

Python內(nèi)建ctypes庫使用了各個平臺動態(tài)加載動態(tài)鏈接庫的方法，并在Python源生代碼基礎(chǔ)上通過類型映射方式將Python與二進(jìn)制動態(tài)鏈接庫相關(guān)聯(lián)，實(shí)現(xiàn)Python與C語言的混合編程，可以很方便地調(diào)用C語言動態(tài)鏈接庫中的函數(shù)。（ctypes源碼路徑：/Modules/_ctypes/_ctypes.c、/Modules/_ctypes/callproc.c）

（1）將C編寫的遞歸函數(shù)存為a.c，不需要對C函數(shù)經(jīng)過Python接口封裝

#include??? 
#include??? 
unsigned long long factorial(int n)
{
?? ?if(n<2)return 1;
?? ?return factorial(n-1)*n;
}

（2）在linux環(huán)境下a.c編譯成動態(tài)鏈接庫a.so

編譯命令：gcc a.c -fPIC -shared -o a.so 

（3）Python文件中調(diào)用動態(tài)鏈接庫a.so，在Windows平臺下，最終調(diào)用的是Windows API中LoadLibrary函數(shù)和GetProcAddress函數(shù)，在Linux和Mac OS X平臺下，最終調(diào)用的是Posix標(biāo)準(zhǔn)中的dlopen和dlsym函數(shù)。ctypes庫內(nèi)部完成PyObject* 和C types之間的類型映射，使用時只需設(shè)置調(diào)用參數(shù)和返回值的轉(zhuǎn)換類型即可。

from ctypes import cdll
from ctypes import * 
libb = cdll.LoadLibrary("./a.so") 
def factorial_c(n):
?? ?return libb.factorial(n)

if __name__ == "__main__":
libb.factorial.restype=c_ulonglong#返回類型
    libb.factorial.argtype=c_int#傳入類型
print "factorial_c",factorial_c(20),timeit("factorial_c(20)","from __main__ import factorial_c",number=10000)

（4）timeit測試函數(shù)libb.factorial(20)執(zhí)行10000次所的時間需要8.5ms。

factorial_c 2432902008176640000 0.00857210159302

如下圖所示，factorial、factorial_c、factorial_rc分別為Python腳本、ctypes 庫和Python源生代碼擴(kuò)展方式來實(shí)現(xiàn)函數(shù)的執(zhí)行時間。通過執(zhí)行時間對比可以發(fā)現(xiàn)調(diào)用C函數(shù)來擴(kuò)展Python功能可以大大提高執(zhí)行速度，而Python自帶的ctypes庫由于在源生代碼上進(jìn)行封裝，執(zhí)行時間會高于源生代碼擴(kuò)展方式，但ctypes庫使用方便，特別適合應(yīng)用在第三方封裝代碼，提供動態(tài)鏈接庫和調(diào)用文檔的場合。