Python/C API

Python/C API 可能是被最广泛使用的方法。它不仅简单，而且可以在 C 代码中操作你的 Python 对象。

这种方法需要以特定的方式来编写 C 代码以供 Python 去调用它。所有的 Python 对象都被表示为一种叫做 PyObject 的结构体，并且 Python.h 头文件中提供了各种操作它的函数。例如，如果 PyObject 表示为 PyListType（列表类型）时，那么我们便可以使用 PyList_Size() 函数来获取该结构的长度，类似 Python 中的 len(list) 函数。大部分对Python原生对象的基础函数和操作在 Python.h 头文件中都能找到。

示例

编写一个 C 扩展，添加所有元素到一个 Python 列表(所有元素都是数字)。

来看一下我们要实现的效果，这里演示了用Python调用C扩展的代码

#Though it looks like an ordinary python import, the addList module is implemented in C
import addList

l = [1,2,3,4,5]
print "Sum of List - " + str(l) + " = " +  str(addList.add(l))

上面的代码和普通的 Python 文件并没有什么分别，导入并使用了另一个叫做 addList 的Python模块。唯一差别就是这个模块并不是用 Python 编写的，而是 C。

接下来我们看看如何用C编写 addList 模块，这可能看起来有点让人难以接受，但是一旦你了解了这之中的各种组成，你就可以一往无前了。

//Python.h has all the required function definitions to manipulate the Python objects
#include <Python.h>

//This is the function that is called from your python code
static PyObject* addList_add(PyObject* self, PyObject* args){

    PyObject * listObj;

    //The input arguments come as a tuple, we parse the args to get the various variables
    //In this case it's only one list variable, which will now be referenced by listObj
    if (! PyArg_ParseTuple( args, "O", &listObj ))
        return NULL;

    //length of the list
    long length = PyList_Size(listObj);

    //iterate over all the elements
    int i, sum =0;
    for (i = 0; i < length; i++) {
        //get an element out of the list - the element is also a python objects
        PyObject* temp = PyList_GetItem(listObj, i);
        //we know that object represents an integer - so convert it into C long
        long elem = PyInt_AsLong(temp);
        sum += elem;
    }

    //value returned back to python code - another python object
    //build value here converts the C long to a python integer
    return Py_BuildValue("i", sum);

}

//This is the docstring that corresponds to our 'add' function.
static char addList_docs[] =
"add(  ): add all elements of the list\n";

/* This table contains the relavent info mapping -
   <function-name in python module>, <actual-function>,
   <type-of-args the function expects>, <docstring associated with the function>
 */
static PyMethodDef addList_funcs[] = {
    {"add", (PyCFunction)addList_add, METH_VARARGS, addList_docs},
    {NULL, NULL, 0, NULL}

};

/*
   addList is the module name, and this is the initialization block of the module.
   <desired module name>, <the-info-table>, <module's-docstring>
 */
PyMODINIT_FUNC initaddList(void){
    Py_InitModule3("addList", addList_funcs,
            "Add all ze lists");

}

逐步解释

• Python.h 头文件中包含了所有需要的类型（Python对象类型的表示）和函数定义（对Python对象的操作）；

• 接下来我们编写将要在 Python 调用的函数, 函数传统的命名方式由{模块名}_{函数名}组成，所以我们将其命名为 addList_add；

• 然后填写想在模块内实现函数的相关信息表，每行一个函数，以空行作为结束

• 最后的模块初始化块签名为 PyMODINIT_FUNC init{模块名}。

函数 addList_add 接受的参数类型为 PyObject 类型结构(同时也表示为元组类型，因为 Python 中万物皆为对象，所以我们先用 PyObject 来定义)。传入的参数则通过 PyArg_ParseTuple() 来解析。第一个参数是被解析的参数变量。第二个参数是一个字符串，告诉我们如何去解析元组中每一个元素。字符串的第 n 个字母正是代表着元组中第 n 个参数的类型。例如，"i" 代表整形，"s" 代表字符串类型, "O" 则代表一个 Python 对象。接下来的参数都是你想要通过 PyArg_ParseTuple() 函数解析并保存的元素。这样参数的数量和模块中函数期待得到的参数数量就可以保持一致，并保证了位置的完整性。例如，我们想传入一个字符串，一个整数和一个 Python 列表，可以这样去写：

int n;
char *s;
PyObject* list;
PyArg_ParseTuple(args, "siO", &n, &s, &list);

在这种情况下，我们只需要提取一个列表对象，并将它存储在 listObj 变量中。然后用列表对象中的 PyList_Size() 函数来获取它的长度。就像 Python 中调用len(list)。

现在我们通过循环列表，使用 PyList_GetItem(list, index) 函数来获取每个元素。这将返回一个 PyObject* 对象。既然 Python 对象也能表示 PyIntType，我们只要使用 PyInt_AsLong(PyObj *) 函数便可获得我们所需要的值。我们对每个元素都这样处理，最后再得到它们的总和。

总和将被转化为一个Python对象并通过 Py_BuildValue() 返回给 Python 代码，这里的 i 表示我们要返回一个 Python 整形对象。

现在我们已经编写完 C 模块了。将下列代码保存为 setup.py：

#build the modules

from distutils.core import setup, Extension

setup(name='addList', version='1.0',  \
      ext_modules=[Extension('addList', ['adder.c'])])

并且运行：

python setup.py install

现在应该已经将我们的 C 文件编译安装到我们的 Python 模块中了。

在一番辛苦后，让我们来验证下我们的模块是否有效：

#module that talks to the C code
import addList

l = [1,2,3,4,5]
print "Sum of List - " + str(l) + " = " +  str(addList.add(l))

输出结果如下：

Sum of List - [1, 2, 3, 4, 5] = 15

如你所见，我们已经使用 Python.h API 成功开发出了我们第一个 Python C 扩展。这种方法看似复杂，但你一旦习惯，它将变的非常有效。

Python 调用 C 代码的另一种方式便是使用 Cython 让 Python 编译的更快。但是 Cython 和传统的 Python 比起来可以将它理解为另一种语言，所以我们就不在这里过多描述了。