Python 调用 C 语言（使用 C 函数处理 NumPy 数据）

Python 调用 C 函数

python 调用 c 函数来实现两个整型数相加；

c 代码

// adder.c // gcc -shared -Wl,-soname,adder -o adder.so -fPIC adder.c int add(int x, int y) { return x + y; }

python 代码

# test.py # python3 test.py from ctypes import CDLL adder = CDLL('./adder.so') print(adder.add(99, 1))

使用命令 gcc -shared -Wl,-soname,adder -o adder.so -fPIC adder.c 对源程序进行编译得到链接库文件，再运行 python 程序调用链接库。

C 函数处理 NumPy 数据

python 调用 c 函数实现计算 numpy 矩阵各个元素的总和；

c 代码

// matrix.c // gcc -shared -Wl,-soname,matrix -o matrix.so -fPIC matrix.c #include <stdio.h> // 注意指针的类型要与 numpy 定义时的类型位宽一致 int sum(int *mat, int w, int h) { int i, j; int t = 0; for (i = 0; i < h; i++) for (j = 0; j < w; j++) t += mat[i * w + j]; return t; }

python 代码

# test.py # python3 test.py import numpy as np from ctypes import CDLL, cast, POINTER, c_int32 matrix = CDLL('./matrix.so') mat = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]], dtype=np.int32) print('mat:\n', mat) # 使 numpy 矩阵中的元素在内存中连续分布，便于 c 访问 if not mat.flags['C_CONTIGUOUS']: mat = np.ascontiguous(mat, dtype=mat.dtype) # 获取矩阵的指针 mat_ctypes_ptr = cast(mat.ctypes.data, POINTER(c_int32)) sum = matrix.sum(mat_ctypes_ptr, 3, 2) print('sum:', sum)

同样使用命令 gcc -shared -Wl,-soname,matrix -o matrix.so -fPIC matrix.cc 对源程序进行编译得到链接库文件，再运行 python 程序调用链接库，输出结果如下：

mat: [[1 2 3] [4 5 6]] sum: 21