python中怎么调用自己的方法

C/C++对Python的调用层次可以分为三个层次, (1) 高层次的调用, (2)纯Python调用, (3) Python方法的扩展(也就使向Python输出调用函数). 这里我主要讨论(1)和(2)两种方法.

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1 高层次的调用

这是最简单的一种在C/C++中调用Python的方法. 它直接的调用Python提供的C调用接口函数, 这些函数主要有: PyRun_SimpleString(), PyRun_SimpleStringFlags(), PyRun_SimpleFile(), PyRun_SimpleFileEx()和PyRun_SimpleFileExFlags()几个. 函数的具体用法参考Python的文档.

这里举个例子来说明这种层次的用法:

由这个例子可见, 在C/C++中调用Python的内容非常简单, 只要构造一个简单的Python调用字符串.这里要注意的就是, Python调用串语句之间要用'/n'来分开, 且语句之间不能有空格, 如上面的Python字符串不能写成: "import sys/n print sys.path" , 否则要出错的.

// c/c++ 中 Python 调用必须的头文件

#include Python.h

//

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

{

// 初始化Python解析环境

Py_Initialize();

// 构造Python执行脚本

char szPyScript[128];

sprintf(szPyScript, "import sys/nprint sys.path");

if(PyRun_SimpleString(szPyScript) != 0)

{

sprintf(stderr, "execute /'%s/'failed!", szPyScript);

return -1;

}

// 清除Python解析环境

Py_Finalize();

}

//

//

以上的例子也表明了在C/C++中调用Python的基本结构, 就是

(1) 先初始化Python环境然: Py_Initialize()

(2) 具体对Python的操作

(3) 清除Python环境

更复杂的一个使用高层调用的例子, 这个例子用PyRun_SimpleFile的例子.

这里值得注意是, 在Window中:

(1) 链接debug版本的时候会自动链接PythonXX(_d).lib库, PythonXX_d安装时是没有安装的, 所以要显示的指定链接PythonXX.lib库, 不知道VC6.0为什么还会去找PythonXX_d.lib, 在vs7.0不会.

(2) 编译时要以 /MD(多线程DLL) 选项编译(不论时debug版本还时release版本都一样).

以上我在VC7.0中可以正确的运行, 在VC6.0这样还不行, 可能和我使用的版本有关系(我用的版本是:Python24.lib). 有知道的请赐教!!

// c/c++ 中 Python 调用必须的头文件

#include Python.h

//

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

{

// 初始化Python解析环境

Py_Initialize();

//

char szFile[] = "PyFile.py";

//sprintf(szPathFile, "%s//%s", szPath, szFile);

FILE* fp = fopen(szFile, "r");

if(PyRun_SimpleFile(fp, szFile) != 0)

{

fclose(fp);

sprintf(stderr, "PyRun_SimpleFile(%s) failed!", saFile);

return -1;

}

fclose(fp);

// 清除Python解析环境

Py_Finalize();

}

2 纯Python调用

python常用函数包有哪些？

一些python常用函数包：

1、Urllib3

Urllib3是一个 Python 的 HTTP 客户端，它拥有 Python 标准库中缺少的许多功能：

线程安全

连接池

客户端 SSL/TLS 验证

使用分段编码上传文件

用来重试请求和处理 HTTP 重定向的助手

支持 gzip 和 deflate 编码

HTTP 和 SOCKS 的代理支持

2、Six

six 是一个是 Python 2 和 3 的兼容性库。这个项目旨在支持可同时运行在 Python 2 和 3 上的代码库。它提供了许多可简化 Python 2 和 3 之间语法差异的函数。

3、botocore、boto3、s3transfer、awscli

Botocore是 AWS 的底层接口。Botocore是 Boto3 库（#22）的基础，后者让你可以使用 Amazon S3 和 Amazon EC2 一类的服务。Botocore 还是 AWS-CLI 的基础，后者为 AWS 提供统一的命令行界面。

S3transfer（#7）是用于管理 Amazon S3 传输的 Python 库。它正在积极开发中，其介绍页面不推荐人们现在使用，或者至少等版本固定下来再用，因为其 API 可能发生变化，在次要版本之间都可能更改。Boto3、AWS-CLI和其他许多项目都依赖s3transfer。

4、Pip

pip是“Pip Installs Packages”的首字母递归缩写。

pip很容易使用。要安装一个包只需pip install package name即可，而删除包只需pip uninstall package name即可。

最大优点之一是它可以获取包列表，通常以requirements.txt文件的形式获取。该文件能选择包含所需版本的详细规范。大多数 Python 项目都包含这样的文件。

如果结合使用pip与virtualenv（列表中的 #57），就可以创建可预测的隔离环境，同时不会干扰底层系统，反之亦然。

5、Python-dateutil

python-dateutil模块提供了对标准datetime模块的强大扩展。我的经验是，常规的Python datetime缺少哪些功能，python-dateutil就能补足那一块。

6、Requests

Requests建立在我们的 #1 库——urllib3基础上。它让 Web 请求变得非常简单。相比urllib3来说，很多人更喜欢这个包。而且使用它的最终用户可能也比urllib3更多。后者更偏底层，并且考虑到它对内部的控制级别，它一般是作为其他项目的依赖项。

7、Certifi

近年来，几乎所有网站都转向 SSL，你可以通过地址栏中的小锁符号来识别它。加了小锁意味着与该站点的通信是安全和加密的，能防止窃听行为。

8、Idna

根据其 PyPI 页面，idna提供了“对 RFC5891 中指定的应用程序中国际化域名（IDNA）协议的支持。”

IDNA的核心是两个函数：ToASCII和ToUnicode。ToASCII会将国际 Unicode 域转换为 ASCII 字符串。ToUnicode则逆转该过程。在IDNA包中，这些函数称为idna.encode()和idna.decode()

9、PyYAML

YAML是一种数据序列化格式。它的设计宗旨是让人类和计算机都能很容易地阅读代码——人类很容易读写它的内容，计算机也可以解析它。

PyYAML是 Python 的YAML解析器和发射器，这意味着它可以读写YAML。它会把任何 Python 对象写成YAML：列表、字典，甚至是类实例都包括在内。

10、Pyasn1

像上面的IDNA一样，这个项目也非常有用：

ASN.1 类型和 DER/BER/CER 编码（X.208）的纯 Python 实现

所幸这个已有数十年历史的标准有很多信息可用。ASN.1是 Abstract Syntax Notation One 的缩写，它就像是数据序列化的教父。它来自电信行业。也许你知道协议缓冲区或 Apache Thrift？这就是它们的 1984 年版本。

11、Docutils

Docutils是一个模块化系统，用来将纯文本文档处理为很多有用的格式，例如 HTML、XML 和 LaTeX 等。Docutils能读取reStructuredText格式的纯文本文档，这种格式是类似于 MarkDown 的易读标记语法。

12、Chardet

你可以用chardet模块来检测文件或数据流的字符集。比如说，需要分析大量随机文本时，这会很有用。但你也可以在处理远程下载的数据，但不知道用的是什么字符集时使用它。

13、RSA

rsa包是一个纯 Python 的 RSA 实现。它支持：

加密和解密

签名和验证签名

根据 PKCS#1 1.5 版生成密钥

它既可以用作 Python 库，也能在命令行中使用。

14、Jmespath

JMESPath，发音为“James path”，使 Python 中的 JSON 更容易使用。它允许你声明性地指定如何从 JSON 文档中提取元素。

15、Setuptools

它是用于创建 Python 包的工具。不过，其文档很糟糕。它没有清晰描述它的用途，并且文档中包含无效链接。最好的信息源是这个站点，特别是这个创建 Python 包的指南。

16、Pytz

像dateutils一样，这个库可帮助你处理日期和时间。有时候，时区处理起来可能很麻烦。幸好有这样的包，可以让事情变得简单些。

17、Futures

从 Python 3.2 开始，python 提供current.futures模块，可帮助你实现异步执行。futures 包是该库适用于 Python 2 的 backport。它不适用于 Python3 用户，因为 Python 3 原生提供了该模块。

18、Colorama

使用 Colorama，你可以为终端添加一些颜色：

更多Python知识请关注Python自学网

如何编译C++文件为Python扩展模块

大概有三种常用方法：

1使用ctypes模块来调用C写的共享库，比如：

[python] view plain copy print?

#测试ctypes调用linux动态库的能力

from ctypes import *

lib = CDLL("libc.so.6")

printf = lib.printf

printf("Hello World\n")

#查找动态库

from ctypes.util import find_library

print find_library('c')

output = CDLL(find_library("c")).printf

output("测试成功！\n")

但是用它来调用C++写的so就不太合适，因为编译时c++函数名修饰会给你的函数取一个特殊的字符串，你不能在你的python代码里直接使用此函数名，除非你使用的是修饰后的函数名。（在linux下你可以用nm来查看so中的函数名）

2用C来写python的扩展模块，这个没怎么用过，以后使用时再记录在此。

3用C++来写python扩展模块：

我是使用Boost.Python来写扩展的，先上工作中的代码片段：

[python] view plain copy print?

#include boost/python.hpp //包含boost.python头文件

#include cstdio

#include string

using namespace boost::python;//引入命令空间

class lshw //定义一个类

{

public:

lshw();

virtual ~lshw();

void scan_device();

string get_xml();

private:

hwNode *computer;

};

lshw::lshw()

{

computer = new hwNode("computer", hw::system);

}

lshw::~lshw()

{

if (computer)

delete computer;

}

void lshw::scan_device()

{

enable("output:numeric");

disable("output:sanitize");

scan_system(*computer);

}

string lshw::get_xml()

{

return computer-asXML();

}

void hello()

{

std::cout "Hello World!" std::endl;

}

BOOST_PYTHON_MODULE(lshw)

{

class_lshw, boost::noncopyable ("lshw", "This is a lshw project python extend", init())//导出类中的方法

.def("scan_device", lshw::scan_device)

.def("get_xml", lshw::get_xml)

;

def("hello",hello);//导出方法

}

使用boost.python其实结构很简单，你只要写很少的boost.python的代码，你可以把大部分的精力放在C++功能代码上，花很少的精力就可以把它扩展成python的模块。下面是我在Ubuntu11.10上的编译过程：

首先安装boost.python：

sudo apt-get install libboost-python1.46.1

再来编译生成so共享库文件：

g++ -shared -fPIC lshw.cc -o lshw.so -lboost_python

使用：

[python] view plain copy print?

import lshw

hw = lshw.lshw()

lshw.hello()

hw.scan_device()

xml = self.hw.get_xml()

c/c++扩展python，采用回调机制，怎么回传函数

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CythonPython调用C/C++（高级篇）—使用SWIG练习本文中的例子，需要搭建Python扩发环境。具体细节见搭建Python扩发环境-蛇之魅惑-知乎专栏1C/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。

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