如何用C代码给Python写扩展库(Cython)

这篇文章主要介绍如何用C代码给Python写扩展库(Cython)，文中介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们一定要看完！

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：

#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：

#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~

# 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：

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：

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：

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：

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。

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