C / C ++ de Python (CFFI, pybind11)

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Continuamos o tópico de como chamar C / C ++ a partir do Python3 . Agora usamos as bibliotecas cffi , pybind11 . O método através de ctypes foi discutido em um artigo anterior.


C


Uma biblioteca de teste para demonstrar o trabalho com variáveis ​​globais, estruturas e funções com argumentos de vários tipos.
test.h


typedef struct test_st_s test_st_t; extern int a; extern double b; extern char c; int func_ret_int(int val); double func_ret_double(double val); char *func_ret_str(char *val); char func_many_args(int val1, double val2, char val3, short val4); test_st_t *func_ret_struct(test_st_t *test_st); struct test_st_s { int val1; double val2; char val3; }; 

test.c


 #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include "test.h" int a = 5; double b = 5.12345; char c = 'X'; int func_ret_int(int val) { printf("C get func_ret_int: %d\n", val); return val; } double func_ret_double(double val) { printf("C get func_ret_double: %f\n", val); return val; } char * func_ret_str(char *val) { printf("C get func_ret_str: %s\n", val); return val; } char func_many_args(int val1, double val2, char val3, short val4) { printf("C get func_many_args: int - %d, double - %f, char - %c, short - %d\n", val1, val2, val3, val4); return val3; } test_st_t * func_ret_struct(test_st_t *test_st) { if (test_st) { printf("C get test_st: val1 - %d, val2 - %f, val3 - %c\n", test_st->val1, test_st->val2, test_st->val3); } return test_st; } 

A biblioteca é exatamente a mesma do artigo ctypes .


CFFI


Esta é uma biblioteca para trabalhar exclusivamente com C. A partir da descrição desta biblioteca:


Interaja com quase qualquer código C do Python

Parte disso foi quase encontrada.


Para o experimento, a versão 1.12.3 foi usada , você pode ler sobre isso aqui .


Um pouco sobre esta biblioteca em duas palavras, o CFFI gera sua ligação no topo da nossa biblioteca e a compila em uma biblioteca com a qual trabalharemos.


Instalação


pip3 install cffi


Assembléia


O script de compilação que coletará a ligação em torno de nossa biblioteca.


build.py


 import os import cffi if __name__ == "__main__": ffi = cffi.FFI() #    PATH = os.getcwd() # test.h     #      build.py with open(os.path.join(PATH, "src/c/test.h")) as f: ffi.cdef(f.read()) ffi.set_source("_test", #    cffi,   _ #  test.h,     _test '#include "../src/c/test.h"', #   libtest.so (  ) #  _test.cpython-36m-x86_64-linux-gnu.so ( CFFI) libraries=[os.path.join(PATH, "lib/test"), "./test"], library_dirs=[PATH, 'objs/'], ) #  _test   lib ffi.compile(tmpdir='./lib') 

Python


Um exemplo de trabalho com C do Python através do CFFI :


 from cffi import FFI import sys import time #    _test sys.path.append('.') sys.path.append('lib/') sys.path.append('../../lib/') #   import _test ### ## C ### print("CFFI\n") print("C\n") start_time = time.time() ## #    ## print('  :') print('ret func_ret_int: ', _test.lib.func_ret_int(101)) print('ret func_ret_double: ', _test.lib.func_ret_double(12.123456789)) #     cdata   ,     . print('ret func_ret_str: ', _test.ffi.string(_test.lib.func_ret_str('Hello!'.encode('utf-8'))).decode("utf-8")) print('ret func_many_args: ', _test.lib.func_many_args(15, 18.1617, 'X'.encode('utf-8'), 32000).decode("utf-8")) ## #    ## print('\n  :') print('ret a: ', _test.lib.a) #   . _test.lib.a = 22 print('new a: ', _test.lib.a) print('ret b: ', _test.lib.b) print('ret c: ', _test.lib.c.decode("utf-8")) ## #    ## print('\n  :') #      test_st = _test.ffi.new("test_st_t *") test_st.val1 = 5 test_st.val2 = 5.1234567 test_st.val3 = 'Z'.encode('utf-8') ret = _test.lib.func_ret_struct(test_st) #    C print('ret val1 = {}\nret val2 = {}\nret val3 = {}'.format(ret.val1, ret.val2, ret.val3.decode("utf-8"))) #   print("--- %s seconds ---" % (time.time() - start_time)) 

Para trabalhar com código C ++ , você precisa escrever uma ligação C para ele. O artigo sobre o método através de ctypes descreve como fazer isso. Link abaixo.


Prós e contras do CFFI


Prós :


  • sintaxe simples quando usada em Python
  • não há necessidade de recompilar a biblioteca de origem

Contras :


  • montagem não conveniente, é necessário registrar os caminhos em todos os arquivos e bibliotecas de cabeçalho
  • Uma biblioteca mais dinâmica é criada, que usa o original
  • não suporta as seguintes diretivas:
     #ifdef __cplusplus extern "C" { #endif ... #ifdef __cplusplus } #endif 

     #ifndef _TEST_H_ #define _TEST_H_ ... #endif /* _TEST_H_ */ 

pybind11


O pybind11, por outro lado, foi projetado especificamente para trabalhar com C ++ . A versão 2.3.0 foi usada para o experimento, você pode ler sobre isso aqui . Ela não coleta fontes C, então eu as traduzi em fontes C ++.


Instalação


pip3 install pybind11


Assembléia


Precisamos escrever um script de construção para nossa biblioteca.
build.py


 import pybind11 from distutils.core import setup, Extension ext_modules = [ Extension( '_test', #    pybind11 ['src/c/test.cpp'], #     include_dirs=[pybind11.get_include()], #     pybind11 language='c++', #   extra_compile_args=['-std=c++11'], #  ++11 ), ] setup( name='_test', #    pybind11 version='1.0.0', author='djvu', author_email='djvu@inbox.ru', description='pybind11 extension', ext_modules=ext_modules, requires=['pybind11'], #    pybind11 package_dir = {'': 'lib'} ) 

Nós o executamos:


 python3 setup.py build --build-lib=./lib 

C ++


Na fonte da biblioteca, você precisa adicionar:


  • arquivo de cabeçalho pybind11
     #include <pybind11/pybind11.h> 
  • macro que nos permite definir um módulo python
     PYBIND11_MODULE(_test, m) 
  • exemplo de macro para uma biblioteca de teste:

 namespace py = pybind11; // _test    PYBIND11_MODULE(_test, m) { /* *   */ m.def("func_ret_int", &func_ret_int); m.def("func_ret_double", &func_ret_double); m.def("func_ret_str", &func_ret_str); m.def("func_many_args", &func_many_args); m.def("func_ret_struct", &func_ret_struct); /* *    */ m.attr("a") = a; m.attr("b") = b; m.attr("c") = c; /* *  */ py::class_<test_st_t>(m, "test_st_t") .def(py::init()) //  .    ,    Python //       C,  C++  (   C     ++   ) .def_readwrite("val1", &test_st_t::val1) //   .def_readwrite("val2", &test_st_t::val2) .def_readwrite("val3", &test_st_t::val3); }; 

Python


Um exemplo de trabalho com C do Python via pybind11 :


 import sys import time #    _test sys.path.append('lib/') #   import _test ### ## C ### print("pybind11\n") print("C\n") start_time = time.time() ## #    ## print('  :') print('ret func_ret_int: ', _test.func_ret_int(101)) print('ret func_ret_double: ', _test.func_ret_double(12.123456789)) #     cdata   . print('ret func_ret_str: ', _test.func_ret_str('Hello!'.encode('utf-8'))) print('ret func_many_args: ', _test.func_many_args(15, 18.1617, 'X'.encode('utf-8'), 32000)) ## #    ## print('\n  :') print('ret a: ', _test.a) #   . _test.a = 22 print('new a: ', _test.a) print('ret b: ', _test.b) print('ret c: ', _test.c) ## #    ## print('\n  :') #      _test_st = _test.test_st_t() #print(dir(_test_st)) _test_st.val1 = 5 _test_st.val2 = 5.1234567 _test_st.val3 = 'Z'.encode('utf-8') ret = _test.func_ret_struct(_test_st) #    C print('ret val1 = {}\nret val2 = {}\nret val3 = {}'.format(ret.val1, ret.val2, ret.val3)) #   print("--- %s seconds ---" % (time.time() - start_time)) 

Prós e contras de pybind11


Prós :


  • sintaxe simples quando usada em Python

Contras :


  • você precisa editar fontes C ++ ou escrever uma ligação para elas
  • é necessário coletar a biblioteca necessária da fonte

O tempo médio de execução do teste em cada método com 1000 inicia:


  • ctypes: - 0.0004987692832946777 segundos ---
  • CFFI: - 0.00038521790504455566 segundos ---
  • pybind: - 0.0004547207355499268 segundos ---

+, - porque os resultados foram ligeiramente diferentes a cada vez. Além disso, o tempo gasto na impressão, que eu estava com preguiça de desligar (considere esse tempo uma constante, porque será o mesmo em todos os testes). Mas, ainda assim, há uma diferença de horário nas chamadas de função e na obtenção dos resultados delas.


Referências


Source: https://habr.com/ru/post/pt468099/


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