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实战用C语言编写Python库,高效提升性能
字数 1095阅读时长 3 分钟
2025-12-13
2025-12-13
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编写一个由 C 语言驱动的 Python 库(通常称为 C 扩展)是提升 Python 性能的关键技能。这听起来可能很复杂,但实际上主要遵循“定义接口 -> 编写胶水代码 -> 编译打包”的流程。
最标准、最原生的方法是使用 CPython API(也称为 CPython 扩展)。以下是基于此方法的详细实操步骤。

📋 第一步:准备工作

在开始之前,请确保你的环境已配置好:
  1. Python 开发环境:安装 Python(建议 3.6+)。
  1. 编译器
      • Windows:推荐安装 Visual Studio (Community/Professional) 或 Visual Studio Build Tools。
      • Linux/macOS:通常自带 gccclang,但需要安装 Python 的头文件(例如 Ubuntu 下需运行 sudo apt-get install python3-dev)。

📂 第二步:项目结构与代码编写

我们需要三个核心文件:C 源码文件、头文件和构建脚本。

1. 编写 C 源码 (mylib.c)

这是你的核心算法逻辑。这里我们写一个简单的加法函数。

2. 编写头文件 (mylib.h)

定义函数原型。

3. 编写 Python 绑定代码 (mymodule.c)

这是最关键的一步,即“胶水代码”。它负责将 C 函数转换为 Python 能识别的对象。

⚙️ 第三步:编写构建脚本 (setup.py)

我们需要一个脚本来告诉 Python 如何编译这些 C 代码。

🛠️ 第四步:编译与安装

打开终端(Terminal / CMD),进入你的项目目录,执行以下命令:
1. 生成动态链接库(.so 或 .pyd)
  • Windows: 会在当前目录生成 mymodule.cp3x-win_amd64.pyd (即 DLL)。
  • Linux/macOS: 会生成 mymodule.cpython-xxx.so
2. (可选)安装为全局包 如果你希望像安装 numpy 一样安装它:
或者更现代的方式是构建 wheel 包:

🚀 第五步:在 Python 中调用

编译成功后,你就可以像使用普通 Python 库一样使用它了。

💡 核心概念速查表

为了帮助你理解上面的 C 代码,这里有几个关键点的解释:
概念
说明
PyArg_ParseTuple
用于将 Python 传来的参数元组转换为 C 语言变量。"ii" 代表两个整数,"s" 代表字符串。
PyLong_FromLong
将 C 语言的 long 类型转换为 Python 的整数对象。
PyMODINIT_FUNC
定义模块初始化函数,这是 Python 解释器加载模块时的入口。
METH_VARARGS
标志位,表示该函数接受位置参数。

🔄 替代方案:Cython (推荐初学者)

如果你觉得直接写 C 的胶水代码太繁琐(指针、内存管理容易出错),推荐使用 Cython
  1. 写一个 .pyx 文件(类似 Python 语法)。
  1. 用 Cython 编译成 C 代码。
  1. 再编译成 Python 模块。
它能让你用更接近 Python 的语法获得 C 的速度,且集成度更高。
 
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