python函数复用原理,python函数和代码复用题目

python的函数和代码复用是什么意思

就是说一段代码/函数你能用多次，就像南孚一样，用在不同的场合中

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如何实现 C/C++ 与 Python 的通信

属于混合编程的问题。较全面的介绍一下，不仅限于题主提出的问题。

以下讨论中，Python指它的标准实现，即CPython（虽然不是很严格）

本文分4个部分

C/C++ 调用 Python （基础篇）— 仅讨论Python官方提供的实现方式

Python 调用 C/C++ （基础篇）— 仅讨论Python官方提供的实现方式

C/C++ 调用 Python （高级篇）— 使用 Cython

Python 调用 C/C++ （高级篇）— 使用 SWIG

练习本文中的例子，需要搭建Python扩展开发环境。具体细节见搭建Python扩展开发环境 - 蛇之魅惑 - 知乎专栏

1 C/C++ 调用 Python（基础篇）

Python 本身就是一个C库。你所看到的可执行体python只不过是个stub。真正的python实体在动态链接库里实现，在Windows平台上，这个文件位于 %SystemRoot%\System32\python27.dll。

你也可以在自己的程序中调用Python，看起来非常容易：

//my_python.c

#include Python.h

int main(int argc, char *argv[])

{

Py_SetProgramName(argv[0]);

Py_Initialize();

PyRun_SimpleString("print 'Hello Python!'\n");

Py_Finalize();

return 0;

}

在Windows平台下，打开Visual Studio命令提示符，编译命令为

cl my_python.c -IC:\Python27\include C:\Python27\libs\python27.lib

在Linux下编译命令为

gcc my_python.c -o my_python -I/usr/include/python2.7/ -lpython2.7

在Mac OS X 下的编译命令同上

产生可执行文件后，直接运行，结果为输出

Hello Python!

Python库函数PyRun_SimpleString可以执行字符串形式的Python代码。

虽然非常简单，但这段代码除了能用C语言动态生成一些Python代码之外，并没有什么用处。我们需要的是C语言的数据结构能够和Python交互。

下面举个例子，比如说，有一天我们用Python写了一个功能特别强大的函数：

def great_function(a):

return a + 1

接下来要把它包装成C语言的函数。我们期待的C语言的对应函数应该是这样的：

int great_function_from_python(int a) {

int res;

// some magic

return res;

}

首先，复用Python模块得做‘import’，这里也不例外。所以我们把great_function放到一个module里，比如说，这个module名字叫 great_module.py

接下来就要用C来调用Python了，完整的代码如下：

#include Python.h

int great_function_from_python(int a) {

int res;

PyObject *pModule,*pFunc;

PyObject *pArgs, *pValue;

/* import */

pModule = PyImport_Import(PyString_FromString("great_module"));

/* great_module.great_function */

pFunc = PyObject_GetAttrString(pModule, "great_function");

/* build args */

pArgs = PyTuple_New(1);

PyTuple_SetItem(pArgs,0, PyInt_FromLong(a));

/* call */

pValue = PyObject_CallObject(pFunc, pArgs);

res = PyInt_AsLong(pValue);

return res;

}

从上述代码可以窥见Python内部运行的方式：

所有Python元素，module、function、tuple、string等等，实际上都是PyObject。C语言里操纵它们，一律使用PyObject *。

Python的类型与C语言类型可以相互转换。Python类型XXX转换为C语言类型YYY要使用PyXXX_AsYYY函数；C类型YYY转换为Python类型XXX要使用PyXXX_FromYYY函数。

也可以创建Python类型的变量，使用PyXXX_New可以创建类型为XXX的变量。

若a是Tuple，则a[i] = b对应于 PyTuple_SetItem(a,i,b)，有理由相信还有一个函数PyTuple_GetItem完成取得某一项的值。

不仅Python语言很优雅，Python的库函数API也非常优雅。

现在我们得到了一个C语言的函数了，可以写一个main测试它

#include Python.h

int great_function_from_python(int a);

int main(int argc, char *argv[]) {

Py_Initialize();

printf("%d",great_function_from_python(2));

Py_Finalize();

}

编译的方式就用本节开头使用的方法。

在Linux/Mac OSX运行此示例之前，可能先需要设置环境变量：

bash:

export PYTHONPATH=.:$PYTHONPATH

csh:

setenv PYTHONPATH .:$PYTHONPATH

2 Python 调用 C/C++（基础篇）

这种做法称为Python扩展。

比如说，我们有一个功能强大的C函数：

int great_function(int a) {

return a + 1;

}

期望在Python里这样使用：

from great_module import great_function

great_function(2)

3

考虑最简单的情况。我们把功能强大的函数放入C文件 great_module.c 中。

#include Python.h

int great_function(int a) {

return a + 1;

}

static PyObject * _great_function(PyObject *self, PyObject *args)

{

int _a;

int res;

if (!PyArg_ParseTuple(args, "i", _a))

return NULL;

res = great_function(_a);

return PyLong_FromLong(res);

}

static PyMethodDef GreateModuleMethods[] = {

{

"great_function",

_great_function,

METH_VARARGS,

""

},

{NULL, NULL, 0, NULL}

};

PyMODINIT_FUNC initgreat_module(void) {

(void) Py_InitModule("great_module", GreateModuleMethods);

}

除了功能强大的函数great_function外，这个文件中还有以下部分：

包裹函数_great_function。它负责将Python的参数转化为C的参数（PyArg_ParseTuple），调用实际的great_function，并处理great_function的返回值，最终返回给Python环境。

导

出表GreateModuleMethods。它负责告诉Python这个模块里有哪些函数可以被Python调用。导出表的名字可以随便起，每一项有4

个参数：第一个参数是提供给Python环境的函数名称，第二个参数是_great_function，即包裹函数。第三个参数的含义是参数变长，第四个

参数是一个说明性的字符串。导出表总是以{NULL, NULL, 0, NULL}结束。

导出函数initgreat_module。这个的名字不是任取的，是你的module名称添加前缀init。导出函数中将模块名称与导出表进行连接。

在Windows下面，在Visual Studio命令提示符下编译这个文件的命令是

cl /LD great_module.c /o great_module.pyd -IC:\Python27\include C:\Python27\libs\python27.lib

/LD 即生成动态链接库。编译成功后在当前目录可以得到 great_module.pyd（实际上是dll）。这个pyd可以在Python环境下直接当作module使用。

在Linux下面，则用gcc编译：

gcc -fPIC -shared great_module.c -o great_module.so -I/usr/include/python2.7/ -lpython2.7

在当前目录下得到great_module.so，同理可以在Python中直接使用。

本部分参考资料

《Python源码剖析-深度探索动态语言核心技术》是系统介绍CPython实现以及运行原理的优秀教程。

Python 官方文档的这一章详细介绍了C/C++与Python的双向互动Extending and Embedding the Python Interpreter

关于编译环境，本文所述方法仅为出示原理所用。规范的方式如下：3. Building C and C++ Extensions with distutils

作为字典使用的官方参考文档 Python/C API Reference Manual

用以上的方法实现C/C++与Python的混合编程，需要对Python的内部实现有相当的了解。接下来介绍当前较为成熟的技术Cython和SWIG。

3 C/C++ 调用 Python（使用Cython）

在

前面的小节中谈到，Python的数据类型和C的数据类型貌似是有某种“一一对应”的关系的，此外，由于Python（确切的说是CPython）本身是

由C语言实现的，故Python数据类型之间的函数运算也必然与C语言有对应关系。那么，有没有可能“自动”的做替换，把Python代码直接变成C代码

呢？答案是肯定的，这就是Cython主要解决的问题。

安装Cython非常简单。Python 2.7.9以上的版本已经自带easy_install：

easy_install -U cython

在Windows环境下依然需要Visual

Studio，由于安装的过程需要编译Cython的源代码，故上述命令需要在Visual

Studio命令提示符下完成。一会儿使用Cython的时候，也需要在Visual

Studio命令提示符下进行操作，这一点和第一部分的要求是一样的。

继续以例子说明：

#great_module.pyx

cdef public great_function(a,index):

return a[index]

这其中有非Python关键字cdef和public。这些关键字属于Cython。由于我们需要在C语言中使用

“编译好的Python代码”，所以得让great_function从外面变得可见，方法就是以“public”修饰。而cdef类似于Python的

def，只有使用cdef才可以使用Cython的关键字public。

这个函数中其他的部分与正常的Python代码是一样的。

接下来编译 great_module.pyx

cython great_module.pyx

得到great_module.h和great_module.c。打开great_module.h可以找到这样一句声明：

__PYX_EXTERN_C DL_IMPORT(PyObject) *great_function(PyObject *, PyObject *)

写一个main使用great_function。注意great_function并不规定a是何种类型，它的

功能只是提取a的第index的成员而已，故使用great_function的时候，a可以传入Python

String，也可以传入tuple之类的其他可迭代类型。仍然使用之前提到的类型转换函数PyXXX_FromYYY和PyXXX_AsYYY。

//main.c

#include Python.h

#include "great_module.h"

int main(int argc, char *argv[]) {

PyObject *tuple;

Py_Initialize();

initgreat_module();

printf("%s\n",PyString_AsString(

great_function(

PyString_FromString("hello"),

PyInt_FromLong(1)

)

));

tuple = Py_BuildValue("(iis)", 1, 2, "three");

printf("%d\n",PyInt_AsLong(

great_function(

tuple,

PyInt_FromLong(1)

)

));

printf("%s\n",PyString_AsString(

great_function(

tuple,

PyInt_FromLong(2)

)

));

Py_Finalize();

}

编译命令和第一部分相同：

在Windows下编译命令为

cl main.c great_module.c -IC:\Python27\include C:\Python27\libs\python27.lib

在Linux下编译命令为

gcc main.c great_module.c -o main -I/usr/include/python2.7/ -lpython2.7

这个例子中我们使用了Python的动态类型特性。如果你想指定类型，可以利用Cython的静态类型关键字。例子如下：

#great_module.pyx

cdef public char great_function(const char * a,int index):

return a[index]

cython编译后得到的.h里，great_function的声明是这样的：

__PYX_EXTERN_C DL_IMPORT(char) great_function(char const *, int);

很开心对不对！

这样的话，我们的main函数已经几乎看不到Python的痕迹了：

//main.c

#include Python.h

#include "great_module.h"

int main(int argc, char *argv[]) {

Py_Initialize();

initgreat_module();

printf("%c",great_function("Hello",2));

Py_Finalize();

}

在这一部分的最后我们给一个看似实用的应用（仅限于Windows）：

还是利用刚才的great_module.pyx，准备一个dllmain.c：

#include Python.h

#include Windows.h

#include "great_module.h"

extern __declspec(dllexport) int __stdcall _great_function(const char * a, int b) {

return great_function(a,b);

}

BOOL WINAPI DllMain(HINSTANCE hinstDLL,DWORD fdwReason,LPVOID lpReserved) {

switch( fdwReason ) {

case DLL_PROCESS_ATTACH:

Py_Initialize();

initgreat_module();

break;

case DLL_PROCESS_DETACH:

Py_Finalize();

break;

}

return TRUE;

}

在Visual Studio命令提示符下编译：

cl /LD dllmain.c great_module.c -IC:\Python27\include C:\Python27\libs\python27.lib

会得到一个dllmain.dll。我们在Excel里面使用它，没错，传说中的Excel与Python混合编程：

参考资料：Cython的官方文档，质量非常高：

Welcome to Cython’s Documentation

python怎么实现同一文件内相同模块的复用？

做以下尝试：

切换到模块所在目录，输入python进入交互模式，然后再import，看看是否导入成功。如果不成功，请贴出错误信息。

也可以尝试加一个环境变量，假设模块存放的目录是/home/admin/test

export PYTHONa href=";tn=44039180_cprfenlei=mv6quAkxTZn0IZRqIHckPjm4nH00T1d-P1K-Pv79nW0snHn3nvR0IAYqnWm3PW64rj0d0AP8IA3qPjfsn1bkrjKxmLKz0ZNzUjdCIZwsrBtEXh9GuA7EQhF9pywdQhPEUiqkIyN1IA-EUBtdPWnzPj03nWD" target="_blank" class="baidu-highlight"PATH/a=/home/admin/test

3、然后再执行导入。这个变量中的地址会自动附加在PATH环境变量内，作为模块的查找路径。

python能做什么

python的用途：

Python的优势有必要作为第一步去了解，Python作为面向对象的脚本语言，优势就是数据处理和挖掘，这也注定了它和AI、互联网技术的紧密联系。

网络爬虫。顾名思义，从互联网上爬取信息的脚本，主要由urllib、requests等库编写，实用性很强，小编就曾写过爬取5w数据量的爬虫。在大数据风靡的时代，爬虫绝对是新秀。

人工智能。AI使Python一战成名，AI的实现可以通过tensorflow库。神经网络的核心在于激活函数、损失函数和数据，数据可以通过爬虫获得。训练时大量的数据运算又是Python的show time。

扩展资料：

Python开发人员尽量避开不成熟或者不重要的优化。一些针对非重要部位的加快运行速度的补丁通常不会被合并到Python内。在某些对运行速度要求很高的情况，Python设计师倾向于使用JIT技术，或者用使用C/C++语言改写这部分程序。可用的JIT技术是PyPy。

Python是完全面向对象的语言。函数、模块、数字、字符串都是对象。并且完全支持继承、重载、派生、多继承，有益于增强源代码的复用性。

Python支持重载运算符和动态类型。相对于Lisp这种传统的函数式编程语言，Python对函数式设计只提供了有限的支持。有两个标准库(functools, itertools)提供了Haskell和Standard ML中久经考验的函数式程序设计工具。

参考资料来源：百度百科-Python

Python在程序设计中,函数的使用有哪些作用?请具体阐述。

在所有编程语言中，函数的作用都是相似的

在开发程序的时候，某一段代码需要执行很多次，为了提高编写的效率以及代码的复用，需要把这一段代码封装成一个模块，这就是函数

python协程和异步IO——IO多路复用

C10k是一个在1999年被提出来的技术挑战,如何在一颗1GHz CPU,2G内存,1gbps网络环境下,让单台服务器同时为1万个客户端提供FTP服务

阻塞式I/O(使用最多)、非阻塞式I/O、I/O复用、信号驱动式I/O(几乎不使用)、异步I/O(POSIX的aio_系列函数)

select、poll、epoll都是IO多路复用的机制。I/O多路复用就是通过一种机制,一个进程可以监听多个描述符,一旦，某个描述符就绪(一般是读就绪或者写就绪),能够通知程序进行相应的读写操作。但select、poll、epoll本质上都是同步I/O,因为他们都需要在读写时间就绪后负责进行读写,也就是说读写过程是阻塞的,而异步I/O无需自己负责进行读写,异步I/O的实现会负责把数据从内核拷贝到用户空间

(1)select

select函数监视的文件描述符分3类,分别是writefds、readfds、exceptfds。调用select函数会阻塞,直到有描述符就绪(有数据可读、可写或者有except),或者超时函数返回。当select函数返回后可以通过遍历fdset来找到就绪的描述符。

select目前几乎在所有的平台上支持,其良好的跨平台支持也是它的一个优点。select的一个缺点在于单个进程能够监视的文件描述符的数量存在最大限制,在Linux上一般为1024,可以通过修改宏定义甚至重新编译内核的方式提升这一限制,但是这样也会降低效率。

(2)poll

不同于select使用三个位图来表示三个fdset的方式,poll使用一个pollfd的指针实现。

pollfd结构包含了要监视的event和发生的event,不再使用select"参数-值"传递的方式。同时pollfd并没有最大数量限制(但是数量过大后性能也会下降)。和select函数一样,poll返回后,需要轮询pollfd来获取就绪的描述符。

从上面看,select和poll都需要在返回后通过遍历文件描述符来获取已经就绪的socket。事实上同时连接的大量客户端在同一时刻可能只有很少的处于就绪的状态,因此随着监视的描述符数量的增长,其效率也会线性下降

(3)epoll

epoll是在2.6内核中提出的,是之前的select和poll的增强版本。相对于select和poll来说,epoll更加领灵活,没有描述符限制。epoll使用一个文件描述符管理多个描述符,将用户关系的文件描述符的事件存放到内核的一个事件表中,这样在用户空间和内核空间的copy只需一次。