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python控制流实例（如何用C代码给Python写扩展库Cython）

更多时间：2021-09-30 00:59:39 类别：脚本大全浏览量：2305

python控制流实例

如何用C代码给Python写扩展库Cython

之前一篇文章里提到了利用cython来编译python，这次来讲一下如何用cython给python写扩展库。

两种语言混合编程，其中最重要的是类型的传递。

我们用一个简单的例子进行入门：这次的目标是用c语言写一个numpy的加法和元素相乘模块。在本例中，numpy的array被传入到c语言模块内，变成了二维数组。

1. 头文件main.h：

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6 #ifndef _main_h

#define _main_h

void plus(double *a, double *b, double *r, int n, int m); // 矩阵加法

void mul(double *a, double *b, double *r, int n, int m); // 矩阵按元素相乘

void main(double *a, double *b, double *r, int n, int m, int times); // 用于测试的main函数

#endif

2. 把主要代码写在main.c中：

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54 #include "main.h"

/***********************************

* 矩阵的加法

* 利用数组是顺序存储的特性, *

* 通过降维来访问二维数组! *

* r

***********************************/

void plus(double *a, double *b, double *r, int n, int m)

{

int i, j;

for(i = 0; i < n; i++)

{

for(j = 0; j < m; j++)

*(r + i*m + j) = *(a + i*m + j) + *(b + i*m + j);

}

}

/***********************************

* 矩阵的按元素乘法

* 利用数组是顺序存储的特性, *

* 通过降维来访问二维数组! *

* r

***********************************/

void mul(double *a, double *b, double *r, int n, int m)

{

int i, j;

for(i = 0; i < n; i++)

{

for(j = 0; j < m; j++)

*(r + i*m + j) = *(a + i*m + j) * *(b + i*m + j);

}

}

/***********************************

* main函数

* 利用数组是顺序存储的特性, *

* 通过降维来访问二维数组! *

* r

***********************************/

void main(double *a, double *b, double *r, int n, int m, int times)

{

int i;

// 循环times次

#pragma omp parallel for

for (i = 0; i < times; i++)

{

// 矩阵的加法

plus(a, b, r, n, m);

// 矩阵按元素相乘

mul(a, b, r, n, m);

}

}

这个main.c中实现了矩阵的加法、矩阵按元素相乘的功能，用到的数据结构是二维数组，但是因为c语言中给函数传递二维数组比较麻烦，这里用降维的方法实现。另外在main()函数中，采用一个循环来进行测试，以测试性能。

3. 下面编写test.pyx文件来调用上述c函数（注意，后缀是.pyx噢）：详细的知识点在注释中写出来了~

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31 # 既要import numpy, 也要用cimport numpy

import time

import numpy as np

cimport numpy as np

# 使用numpy-c-api

np.import_array()

# cdefine c 函数

cdef extern from "main.h":

void plus(double *a, double *b, double *r, int n, int m)

void mul(double *a, double *b, double *r, int n, int m)

void main(double *a, double *b, double *r, int n, int m, int times)

"""

# 定义一个"包装函数", 用于调用c语言的main函数，调用范例：plus_fun(a, b, r)

# 在这里要注意函数传入的参数的类型声明，double表示数组的元素是double类型的，

# ndim = 2表示数组的维度是2

# 在调用main函数时，要把python的变量强制转化成相应的类型（以确保无误），比如<int>

# 当然，基本类型如int，可以不显式地写出来，如下面的a.shape[0]、a.shape[1]

"""

def main_func(np.ndarray[double, ndim=2, mode="c"] a not none,

np.ndarray[double, ndim=2, mode="c"] b not none,

np.ndarray[double, ndim=2, mode="c"] r not none,

times not none):

main(<double*> np.pyarray_data(a),

<double*> np.pyarray_data(b),

<double*> np.pyarray_data(r),

a.shape[0],

a.shape[1],

<int> times)

4. 为了用cython编译上述代码，我们创建一个setup.py文件：

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14 import numpy

from distutils.core import setup

from distutils.extension import extension

from cython.distutils import build_ext

filename = 'test' # 源文件名

full_filename = 'test.pyx' # 包含后缀的源文件名

setup(

name = 'test',

cmdclass = {'build_ext': build_ext},

ext_modules=[extension(filename,sources=[full_filename, "main.c"],

include_dirs=[numpy.get_include()])],

)

5. 上述的main.h、main.c、test.pyx一定要放在同一个文件夹下。此时在该文件夹下按住shift键，然后右击鼠标，打开cmd或powershell控制台，在控制台中运行以下命令进行cython编译：

python setup.py build_ext --i

或者：

python setup.py build_ext --inplace

编译成功的图例：

python控制流实例（如何用C代码给Python写扩展库Cython）

此时在同目录下会生成“test.cp36-win_amd64.pyd”的二进制码文件，它是闭源的，但是可以直接用python来import。下面编写测试代码main.py来进行测试：

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12 import test

import time

import numpy as np

start_time = time.time()

a = np.random.rand(100, 100) * 2 - 1 # 生成300*300的随即矩阵

b = np.random.rand(100, 100) * 2 - 1

r = np.empty_like(a) # 创建一个空矩阵，用来存储计算结果

test.main_func(a, b, r, 500000) # 调用main_func进行测试

end_time = time.time()

print(end_time - start_time) # 输出时间

print(r) # 输出运行结果

执行结果：

python控制流实例（如何用C代码给Python写扩展库Cython）

通过本例我们可以看到：将循环放在c语言模块中，而不是原生的python中，可以提高执行效率。

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持开心学习网。

原文链接：https://blog.csdn.net/qq_33353186/article/details/80298239

标签：Python 扩展库 Cython C代码

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