发布于 由admin

C++ Python C API：Python 扩展模块的高级开发

好的，各位观众老爷，欢迎来到今天的“C++ Python C API：Python 扩展模块的高级开发”特别节目！ 今天咱们不搞虚的，直接上干货，教大家怎么用C++给Python“加buff”，打造高性能的Python扩展模块。

开场白：Python与C++的爱恨情仇

话说Python这门语言，写起来那是相当的舒坦，语法简洁，库也多到爆炸。但是，凡事都有个“但是”。当你的Python代码遇到性能瓶颈，跑得跟蜗牛一样慢的时候，你就开始怀念C++那风驰电掣的速度了。

这时候，Python C API就闪亮登场了。它就像一座桥梁，连接了Python的优雅和C++的效率，让你能够用C++编写Python扩展模块，从而突破Python的性能限制。

第一幕：C API基础回顾（快速过一遍，重点在后面）

别害怕，就算你对C API一窍不通，也没关系。我们先来快速回顾一下C API的一些基本概念，打个底，后面才能更好地“浪”。

  • #include <Python.h>： 相当于C++界的“Hello World”，想要玩转C API，就必须先包含这个头文件。
  • *`PyObject`：** 这是C API的核心数据类型，它可以表示任何Python对象，比如整数、字符串、列表等等。你可以把它想象成一个“万能指针”，指向Python世界里的各种东西。
  • PyArg_ParseTuple()： 这个函数的作用是从Python传递过来的参数中提取数据。就像一个“解包神器”，把Python的元组参数拆解成C++可以理解的数据类型。
  • Py_BuildValue()： 顾名思义，这个函数用于构建Python对象。就像一个“打包神器”，把C++的数据类型打包成Python对象，返回给Python调用者。
  • PyModuleDef： 这个结构体定义了你的扩展模块的信息，比如模块名、文档、方法列表等等。它是Python扩展模块的“身份证”。

第二幕：高级技巧一：对象管理（妈妈再也不用担心内存泄漏了）

在C API编程中，对象管理是个大坑，一不小心就会掉进去，导致内存泄漏。为了避免这种情况，我们需要掌握一些高级技巧。

  1. 引用计数（Reference Counting）： Python使用引用计数来管理对象的生命周期。每个Python对象都有一个引用计数器，当引用计数器为0时，对象就会被销毁。

    • Py_INCREF(obj)：增加对象的引用计数。
    • Py_DECREF(obj)：减少对象的引用计数。

    重点： 记住，每次你“借用”一个Python对象时，都要增加它的引用计数；当你不再使用它时，就要减少它的引用计数。否则，对象可能永远不会被销毁，导致内存泄漏。

  2. 所有权（Ownership）： 在C API中，对象的所有权非常重要。如果你的C++代码拥有一个Python对象的所有权，那么你就需要负责在适当的时候减少它的引用计数。

    • Borrowed Reference： 借用引用，不增加引用计数。你需要确保在借用期间，对象不会被销毁。
    • New Reference： 新引用，引用计数为1。你需要负责在不再使用时减少引用计数。
    • Stolen Reference： 偷取引用，把所有权转移给其他代码。通常用于函数返回新创建的对象。

    示例代码：

    PyObject* create_string(const char* str) {
    PyObject* obj = PyUnicode_FromString(str); // obj是New Reference
    if (obj == NULL) {
        return NULL; // 错误处理
    }
    return obj; // 返回obj，所有权转移给调用者
}

void use_string(PyObject* str) {
    Py_INCREF(str); // 增加引用计数，因为我们要使用它
    // ... 使用str的代码 ...
    Py_DECREF(str); // 使用完毕，减少引用计数
}

  3. 异常处理： 当C++代码发生异常时，需要正确地设置Python异常，并返回NULL或-1。

    • PyErr_SetString(PyExc_Exception, "Something went wrong!");：设置Python异常。
    • return NULL; 或 return -1;：返回错误指示。

    示例代码：

    PyObject* divide(PyObject* self, PyObject* args) {
    double a, b;
    if (!PyArg_ParseTuple(args, "dd", &a, &b)) {
        return NULL; // 参数解析失败
    }
    if (b == 0.0) {
        PyErr_SetString(PyExc_ZeroDivisionError, "Division by zero!");
        return NULL; // 除数为0
    }
    return PyFloat_FromDouble(a / b);
}

第三幕：高级技巧二：高效的数据类型转换（让数据飞起来）

Python和C++的数据类型不一样，需要进行转换才能互相操作。如果转换效率不高，就会成为性能瓶颈。所以，我们需要掌握一些高效的数据类型转换技巧。

  1. NumPy数组： 如果你需要处理大量数值数据，那么NumPy数组是你的最佳选择。NumPy提供了高效的C API，可以直接访问数组的数据，避免了Python对象的开销。

    • import numpy as np
    • np.ndarray：NumPy数组对象。
    • PyArray_DATA(array)：获取数组的数据指针。
    • PyArray_DIMS(array)：获取数组的维度信息。

    示例代码：

    #include <numpy/arrayobject.h>

PyObject* process_array(PyObject* self, PyObject* args) {
    PyObject* array_obj = NULL;
    if (!PyArg_ParseTuple(args, "O", &array_obj)) {
        return NULL;
    }

    PyArrayObject* array = (PyArrayObject*)PyArray_FROM_OTF(array_obj, NPY_DOUBLE, NPY_ARRAY_IN_ARRAY);
    if (array == NULL) {
        return NULL;
    }

    double* data = (double*)PyArray_DATA(array);
    int ndims = PyArray_NDIM(array);
    npy_intp* dims = PyArray_DIMS(array);

    // ... 使用数组数据进行计算 ...

    Py_DECREF(array); // 释放数组对象
    Py_RETURN_NONE;
}

  2. 缓冲协议（Buffer Protocol）： 缓冲协议允许你直接访问对象的内存，而不需要复制数据。这对于处理大型数据非常有用。

    • PyObject_GetBuffer()：获取对象的缓冲区。
    • PyBufferInfo：包含缓冲区的信息，比如数据指针、大小、格式等等。
    • PyBuffer_Release()：释放缓冲区。

    示例代码：

    PyObject* process_buffer(PyObject* self, PyObject* args) {
    PyObject* obj = NULL;
    if (!PyArg_ParseTuple(args, "O", &obj)) {
        return NULL;
    }

    Py_buffer view;
    if (PyObject_GetBuffer(obj, &view, PyBUF_SIMPLE) == -1) {
        return NULL;
    }

    char* data = (char*)view.buf;
    Py_ssize_t size = view.len;

    // ... 使用缓冲区数据进行计算 ...

    PyBuffer_Release(&view); // 释放缓冲区
    Py_RETURN_NONE;
}

  3. 自定义数据类型： 如果你需要处理复杂的数据结构，可以定义自己的Python数据类型。这需要实现一些特殊的方法，比如__new__、__init__、__repr__等等。

    示例代码：

    typedef struct {
    PyObject_HEAD
    int x;
    int y;
} Point;

static PyObject* Point_new(PyTypeObject* type, PyObject* args, PyObject* kwds) {
    Point* self;
    self = (Point*)type->tp_alloc(type, 0);
    if (self != NULL) {
        self->x = 0;
        self->y = 0;
    }
    return (PyObject*)self;
}

static int Point_init(Point* self, PyObject* args, PyObject* kwds) {
    static char* kwlist[] = {"x", "y", NULL};
    int x = 0, y = 0;
    if (!PyArg_ParseTupleAndKeywords(args, kwds, "|ii", kwlist, &x, &y))
        return -1;
    self->x = x;
    self->y = y;
    return 0;
}

static PyObject* Point_repr(Point* self) {
    char buf[256];
    sprintf(buf, "Point(x=%d, y=%d)", self->x, self->y);
    return PyUnicode_FromString(buf);
}

static PyMemberDef Point_members[] = {
    {"x", T_INT, offsetof(Point, x), 0, "x coordinate"},
    {"y", T_INT, offsetof(Point, y), 0, "y coordinate"},
    {NULL}  /* Sentinel */
};

static PyTypeObject PointType = {
    PyVarObject_HEAD_INIT(NULL, 0)
    "my_module.Point",             /* tp_name */
    sizeof(Point),             /* tp_basicsize */
    0,                         /* tp_itemsize */
    0,                         /* tp_dealloc */
    0,                         /* tp_vectorcall_offset */
    0,                         /* tp_getattr */
    0,                         /* tp_setattr */
    0,                         /* tp_as_async */
    (reprfunc)Point_repr,    /* tp_repr */
    0,                         /* tp_as_number */
    0,                         /* tp_as_sequence */
    0,                         /* tp_as_mapping */
    0,                         /* tp_hash  */
    0,                         /* tp_call */
    0,                         /* tp_str */
    0,                         /* tp_getattro */
    0,                         /* tp_setattro */
    0,                         /* tp_as_buffer */
    Py_TPFLAGS_DEFAULT | Py_TPFLAGS_BASETYPE, /* tp_flags */
    "Point objects",           /* tp_doc */
    0,                         /* tp_traverse */
    0,                         /* tp_clear */
    0,                         /* tp_richcompare */
    0,                         /* tp_weaklistoffset */
    0,                         /* tp_iter */
    0,                         /* tp_iternext */
    0,                         /* tp_methods */
    Point_members,             /* tp_members */
    0,                         /* tp_getset */
    0,                         /* tp_base */
    0,                         /* tp_dict */
    0,                         /* tp_descr_get */
    0,                         /* tp_descr_set */
    0,                         /* tp_dictoffset */
    (initproc)Point_init,      /* tp_init */
    0,                         /* tp_alloc */
    Point_new,                 /* tp_new */
};

第四幕：高级技巧三：多线程编程（让你的CPU火力全开）

Python的全局解释器锁（GIL）限制了多线程的并行执行。但是，通过C API，我们可以绕过GIL，实现真正的多线程并行。

  1. 释放GIL： 在C++代码中，可以使用Py_BEGIN_ALLOW_THREADS和Py_END_ALLOW_THREADS来释放GIL，允许其他Python线程执行。

    示例代码：

    PyObject* intensive_calculation(PyObject* self, PyObject* args) {
    // ... 获取参数 ...

    Py_BEGIN_ALLOW_THREADS
    // ... 执行耗时的计算 ...
    Py_END_ALLOW_THREADS

    // ... 返回结果 ...
    Py_RETURN_NONE;
}

  2. 使用C++线程： 你可以使用C++的线程库（比如std::thread）来创建线程，并在线程中执行计算。

    示例代码：

    #include <thread>

void worker_thread(int arg) {
    // ... 执行计算 ...
}

PyObject* create_threads(PyObject* self, PyObject* args) {
    int num_threads;
    if (!PyArg_ParseTuple(args, "i", &num_threads)) {
        return NULL;
    }

    std::vector<std::thread> threads;
    for (int i = 0; i < num_threads; ++i) {
        threads.push_back(std::thread(worker_thread, i));
    }

    for (auto& thread : threads) {
        thread.join();
    }

    Py_RETURN_NONE;
}

第五幕：实战演练：打造高性能图像处理模块

现在，让我们来做一个实战演练，用C++编写一个高性能的图像处理模块，给Python的图像处理能力“充值”。

  1. 选择图像处理库： 这里我们选择OpenCV，因为它功能强大，性能优秀，而且提供了C++ API。

  2. 编写C++代码：

    #include <opencv2/opencv.hpp>
#include <numpy/arrayobject.h>

PyObject* blur_image(PyObject* self, PyObject* args) {
    PyObject* array_obj = NULL;
    int blur_size;
    if (!PyArg_ParseTuple(args, "Oi", &array_obj, &blur_size)) {
        return NULL;
    }

    PyArrayObject* array = (PyArrayObject*)PyArray_FROM_OTF(array_obj, NPY_UINT8, NPY_ARRAY_IN_ARRAY);
    if (array == NULL) {
        return NULL;
    }

    int ndims = PyArray_NDIM(array);
    npy_intp* dims = PyArray_DIMS(array);
    if (ndims != 3) {
        PyErr_SetString(PyExc_ValueError, "Image must have 3 dimensions (height, width, channels)");
        Py_DECREF(array);
        return NULL;
    }

    int height = dims[0];
    int width = dims[1];
    int channels = dims[2];
    unsigned char* data = (unsigned char*)PyArray_DATA(array);

    cv::Mat image(height, width, CV_8UC3, data);
    cv::Mat blurred_image;
    cv::blur(image, blurred_image, cv::Size(blur_size, blur_size));

    npy_intp new_dims[3] = {height, width, channels};
    PyObject* result_array = PyArray_SimpleNewFromData(3, new_dims, NPY_UINT8, blurred_image.data);

    Py_DECREF(array);
    return result_array;
}

  3. 编写Python代码：

    import my_module  # 你的扩展模块
import numpy as np
import cv2

# 读取图像
image = cv2.imread("image.jpg")

# 转换为NumPy数组
image_array = np.array(image)

# 调用C++函数进行模糊处理
blurred_array = my_module.blur_image(image_array, 5)

# 转换为图像
blurred_image = np.array(blurred_array, dtype=np.uint8)

# 显示图像
cv2.imshow("Blurred Image", blurred_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

第六幕：编译和测试

  1. 编写setup.py：

    from setuptools import setup, Extension
import numpy

module1 = Extension('my_module',
                    sources = ['my_module.cpp'],
                    include_dirs=[numpy.get_include()],
                    extra_compile_args=['-std=c++11'])

setup (name = 'MyModule',
       version = '1.0',
       description = 'This is a demo package',
       ext_modules = [module1])

  2. 编译：

    python setup.py build_ext --inplace

  3. 测试： 运行Python代码，看看你的图像处理模块是否正常工作。

总结：C++ Python C API的未来

C++ Python C API是一项强大的技术，可以让你突破Python的性能限制，打造高性能的Python应用。虽然学习曲线比较陡峭，但是只要掌握了基本概念和高级技巧，就能游刃有余地使用它。

随着Python的不断发展，C API也在不断进化。未来，我们可以期待C API提供更加简洁、高效的接口，让C++和Python的结合更加紧密。

彩蛋：一些实用建议

  • 多看文档： Python C API的官方文档是你的好朋友，遇到问题一定要查阅。
  • 多写代码： 实践是最好的老师，只有多写代码才能真正掌握C API。
  • 善用工具： 使用调试器和性能分析器可以帮助你发现问题并优化代码。

好了，今天的“C++ Python C API：Python 扩展模块的高级开发”特别节目就到这里了。希望大家有所收获，下次再见！

发表回复

您的邮箱地址不会被公开。 必填项已用 * 标注