python中的C模块
Python毕竟是解释型的语言,在复杂算法上的速度还是比C要差一点。另外大量的C的Library的重用也是一个很重要的话题。好在Python可以很容易的使用C编写的module来提高关键路径的性能和复用已有的C的Library。
OK,我们先来写个大整数乘法来看一下Python的性能。我对性能方面不是高手,这个例子不一定恰当。全当是个小实验。另外重点还是放在如何使用C编写的模块上。为了突出重点,就假设我们有C的Library的source code,或者C的module就是为了Python程序开发的。好,开始。先写个Python的实现。
CODE:
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#! /usr/bin/python
#main.py
import time
import timeP
import timeC
t1 = time.time()
timeP.time()
t2 = time.time()
timeC.time()
t3 = time.time()
print "Python module time: %f seconds" % (t2 - t1)
print "C module time: %f seconds" % (t3 - t2)
timeP是用Python写的Module,而timeC就是用C写的了。计算的内容都是一样的。
CODE:
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#! /usr/bin/python
#timeP.py
def time():
for i in range(0,100000):
x = 123498
y = 98082432
z = x * y
在看C的module之前。我们要先学习几个基础知识。首先,每一个module都要告诉Python Interpreter到底这个模块有几个函数。这个是由"initMODULE_NAME"函数来实现的,其实就是把一个List作为参数传给Python/C API里的一个特殊函数做到的。
另外为了交换数据,c的module里的函数要以PyObject*作为返回类型,即使是不需要返回值的,也要返回Py_None,就是Python里的None啦。俺就是一开始没有注意,结果一直segmentation fault。
最后,一定要include Python.h(废话)
CODE:
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#include ;
#include "time_test.h"
///timeC.c
/// the wrapper for time_test.c
static PyObject* timeC_time()
{
time_test();
return Py_None;
}
static PyMethodDef timeCMethods[] = {
{"time", timeC_time, METH_VARARGS,
"Execute a shell command."},
{NULL, NULL, 0, NULL} /* Sentinel, end of list of functions*/
};
PyMODINIT_FUNC inittimeC()
{
Py_InitModule("timeC", timeCMethods);
}
这个module其实是一个C的Library(库的例子,没有这么mini的库啦,呵呵)的wrapper。我顺便把C的Library的code也贴在这里:
CODE:
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#ifndef _TIME_TEST_H
#define _TIME_TEST_H
extern void time_test();
#endif
CODE:
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#include "time_test.h"
///time_test.c
void time_test()
{
int x = 123498;
int y = 98082432;
int z = 0;
int i;
for (i = 0 ; i
int main()
{
time_test();
return 0;
}
接下来该编译了(需要编译的语言好麻烦,:p)。Python提供了编译C的module的简单方法。就是写一个setup脚本:
CODE:
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#! /usr/bin/python
from distutils.core import setup, Extension
module1 = Extension('timeC', sources = ['timeC.c', 'time_test.c'])
setup (name = 'PackageName', version = '1.0', description = 'This is a demo package', ext_modules = [module1])
只要执行一下./setup.py build,就可以编译了。
编译好了之后,把生成的.so文件copy到当前目录。Run一下main.py看看结果。我的机器是P4 1.8, RHEL4WS。结果如下:
CODE:
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Python module time: 4.386378 seconds
C module time: 0.000432 seconds