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為Python寫一個C++擴展模塊

使用 C 擴展為 Python 提供特定功能。

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在前一篇文章中，我介紹了 ??六個 Python 解釋器??。在大多數(shù)系統(tǒng)上，CPython 是默認的解釋器，而且根據(jù)民意調查顯示，它還是最流行的解釋器。Cpython 的獨有功能是使用擴展 API 用 C 語言編寫 Python 模塊。用 C 語言編寫 Python 模塊允許你將計算密集型代碼轉移到 C，同時保留 Python 的易用性。

在本文中，我將向你展示如何編寫一個 C++ 擴展模塊。使用 C++ 而不是 C，因為大多數(shù)編譯器通常都能理解這兩種語言。我必須提前說明缺點：以這種方式構建的 Python 模塊不能移植到其他解釋器中。它們只與 CPython 解釋器配合工作。因此，如果你正在尋找一種可移植性更好的與 C 語言模塊交互的方式，考慮下使用 ??ctypes?? 模塊。

源代碼

和往常一樣，你可以在 ??GitHub?? 上找到相關的源代碼。倉庫中的 C++ 文件有以下用途：

??my_py_module.cpp??: Python 模塊??MyModule?? 的定義
??my_cpp_class.h??: 一個頭文件 - 只有一個暴露給 Python 的 C++ 類
??my_class_py_type.h/cpp??: Python 形式的 C++ 類
??pydbg.cpp??: 用于調試的單獨應用程序

本文構建的 Python 模塊不會有任何實際用途，但它是一個很好的示例。

構建模塊

在查看源代碼之前，你可以檢查它是否能在你的系統(tǒng)上編譯。??我使用 CMake?? 來創(chuàng)建構建的配置信息，因此你的系統(tǒng)上必須安裝 CMake。為了配置和構建這個模塊，可以讓 Python 去執(zhí)行這個過程：

$ python3 setup.py build

或者手動執(zhí)行：

$ cmake -B build$ cmake --build build

之后，在 ??/build?? 子目錄下你會有一個名為 ??MyModule. so?? 的文件。

定義擴展模塊

首先，看一下 ??my_py_module.cpp?? 文件，尤其是 ??PyInit_MyModule?? 函數(shù)：

PyMODINIT_FUNCPyInit_MyModule(void) {    PyObject* module = PyModule_Create(&my_module);        PyObject *myclass = PyType_FromSpec(&spec_myclass);    if (myclass == NULL){        return NULL;    }    Py_INCREF(myclass);        if(PyModule_AddObject(module, "MyClass", myclass) < 0){        Py_DECREF(myclass);        Py_DECREF(module);        return NULL;    }    return module;}

這是本例中最重要的代碼，因為它是 CPython 的入口點。一般來說，當一個 Python C 擴展被編譯并作為共享對象二進制文件提供時，CPython 會在同名二進制文件中（??.so??）搜索 ??PyInit_?? 函數(shù)，并在試圖導入時執(zhí)行它。

無論是聲明還是實例，所有 Python 類型都是 ??PyObject?? 的一個指針。在此函數(shù)的第一部分中，??module?? 通過 ??PyModule_Create(...)?? 創(chuàng)建的。正如你在 ??module?? 詳述（??my_py_module??，同名文件）中看到的，它沒有任何特殊的功能。

之后，調用 ??PyType_FromSpec?? 為自定義類型 ??MyClass?? 創(chuàng)建一個 Python ??堆類型?? 定義。一個堆類型對應于一個 Python 類，然后將它賦值給 ??MyModule?? 模塊。

注意，如果其中一個函數(shù)返回失敗，則必須減少以前創(chuàng)建的復制對象的引用計數(shù)，以便解釋器刪除它們。

指定 Python 類型

??MyClass?? 詳述在 ??my_class_py_type.h?? 中可以找到，它作為 ??PyType_Spec?? 的一個實例：

static PyType_Spec spec_myclass = {    "MyClass",                                  // name    sizeof(MyClassObject) + sizeof(MyClass),    // basicsize    0,                                          // itemsize    Py_TPFLAGS_DEFAULT | Py_TPFLAGS_BASETYPE,   // flags    MyClass_slots                               // slots};

它定義了一些基本類型信息，它的大小包括 Python 表示的大?。??MyClassObject??）和普通 C++ 類的大小（??MyClass??）。??MyClassObject?? 定義如下：

typedef struct {    PyObject_HEAD    int         m_value;    MyClass*    m_myclass;} MyClassObject;

Python 表示的話就是 ??PyObject?? 類型，由 ??PyObject_HEAD?? 宏和其他一些成員定義。成員 ??m_value?? 視為普通類成員，而成員 ??m_myclass?? 只能在 C++ 代碼內部訪問。

??PyType_Slot?? 定義了一些其他功能：

static PyType_Slot MyClass_slots[] = {    {Py_tp_new,     (void*)MyClass_new},    {Py_tp_init,    (void*)MyClass_init},    {Py_tp_dealloc, (void*)MyClass_Dealloc},    {Py_tp_members, MyClass_members},    {Py_tp_methods, MyClass_methods},    {0, 0} /* Sentinel */};

在這里，設置了一些初始化和析構函數(shù)的跳轉，還有普通的類方法和成員，還可以設置其他功能，如分配初始屬性字典，但這是可選的。這些定義通常以一個哨兵結束，包含 ??NULL?? 值。

要完成類型詳述，還包括下面的方法和成員表：

static PyMethodDef MyClass_methods[] = {    {"addOne", (PyCFunction)MyClass_addOne, METH_NOARGS,  PyDoc_STR("Return an incrmented integer")},    {NULL, NULL} /* Sentinel */};static struct PyMemberDef MyClass_members[] = {    {"value", T_INT, offsetof(MyClassObject, m_value)},    {NULL} /* Sentinel */};

在方法表中，定義了 Python 方法 ??addOne??，它指向相關的 C++ 函數(shù) ??MyClass_addOne??。它充當了一個包裝器，它在 C++ 類中調用 ??addOne()?? 方法。

在成員表中，只有一個為演示目的而定義的成員。不幸的是，在 ??PyMemberDef?? 中使用的 ??offsetof?? 不允許添加 C++ 類型到 ??MyClassObject??。如果你試圖放置一些 C++ 類型的容器（如 ??std::optional??），編譯器會抱怨一些內存布局相關的警告。

初始化和析構

??MyClass_new?? 方法只為 ??MyClassObject?? 提供一些初始值，并為其類型分配內存：

PyObject *MyClass_new(PyTypeObject *type, PyObject *args, PyObject *kwds){    std::cout << "MtClass_new() called!" << std::endl;    MyClassObject *self;    self = (MyClassObject*) type->tp_alloc(type, 0);    if(self != NULL){ // -> 分配成功        // 賦初始值        self->m_value   = 0;        self->m_myclass = NULL;     }    return (PyObject*) self;}

實際的初始化發(fā)生在 ??MyClass_init?? 中，它對應于 Python 中的 ??__init__()?? 方法：

int MyClass_init(PyObject *self, PyObject *args, PyObject *kwds){        ((MyClassObject *)self)->m_value = 123;        MyClassObject* m = (MyClassObject*)self;    m->m_myclass = (MyClass*)PyObject_Malloc(sizeof(MyClass));    if(!m->m_myclass){        PyErr_SetString(PyExc_RuntimeError, "Memory allocation failed");        return -1;    }    try {        new (m->m_myclass) MyClass();    } catch (const std::exception& ex) {        PyObject_Free(m->m_myclass);        m->m_myclass = NULL;        m->m_value   = 0;        PyErr_SetString(PyExc_RuntimeError, ex.what());        return -1;    } catch(...) {        PyObject_Free(m->m_myclass);        m->m_myclass = NULL;        m->m_value   = 0;        PyErr_SetString(PyExc_RuntimeError, "Initialization failed");        return -1;    }    return 0;}

如果你想在初始化過程中傳遞參數(shù)，必須在此時調用 ??PyArg_ParseTuple??。簡單起見，本例將忽略初始化過程中傳遞的所有參數(shù)。在函數(shù)的第一部分中，??PyObject?? 指針（??self??）被強轉為 ??MyClassObject?? 類型的指針，以便訪問其他成員。此外，還分配了 C++ 類的內存，并執(zhí)行了構造函數(shù)。

注意，為了防止內存泄漏，必須仔細執(zhí)行異常處理和內存分配（還有釋放）。當引用計數(shù)將為零時，??MyClass_dealloc?? 函數(shù)負責釋放所有相關的堆內存。在文檔中有一個章節(jié)專門講述關于 C 和 C++ 擴展的內存管理。

包裝方法

從 Python 類中調用相關的 C++ 類方法很簡單：

PyObject* MyClass_addOne(PyObject *self, PyObject *args){    assert(self);    MyClassObject* _self = reinterpret_cast(self);    unsigned long val = _self->m_myclass->addOne();    return PyLong_FromUnsignedLong(val);}

同樣，??PyObject?? 參數(shù)（??self??）被強轉為 ??MyClassObject?? 類型以便訪問 ??m_myclass??，它指向 C++ 對應類實例的指針。有了這些信息，調用 ??addOne()?? 類方法，并且結果以 ??Python 整數(shù)對象?? 返回。

3 種方法調試

出于調試目的，在調試配置中編譯 CPython 解釋器是很有價值的。詳細描述參閱 ??官方文檔??。只要下載了預安裝的解釋器的其他調試符號，就可以按照下面的步驟進行操作。

GNU 調試器

當然，老式的 ??GNU 調試器（GDB）?? 也可以派上用場。源碼中包含了一個 ??gdbinit?? 文件，定義了一些選項和斷點，另外還有一個 ??gdb.sh?? 腳本，它會創(chuàng)建一個調試構建并啟動一個 GDB 會話：

Gnu 調試器（GDB）對于 Python C 和 C++ 擴展非常有用

GDB 使用腳本文件 ??main.py?? 調用 CPython 解釋器，它允許你輕松定義你想要使用 Python 擴展模塊執(zhí)行的所有操作。

C++ 應用

另一種方法是將 CPython 解釋器嵌入到一個單獨的 C++ 應用程序中?？梢栽趥}庫的 ??pydbg.cpp?? 文件中找到：

int main(int argc, char *argv[], char *envp[]){    Py_SetProgramName(L"DbgPythonCppExtension");    Py_Initialize();    PyObject *pmodule = PyImport_ImportModule("MyModule");    if (!pmodule) {        PyErr_Print();        std::cerr << "Failed to import module MyModule" << std::endl;        return -1;    }    PyObject *myClassType = PyObject_GetAttrString(pmodule, "MyClass");    if (!myClassType) {        std::cerr << "Unable to get type MyClass from MyModule" << std::endl;        return -1;    }    PyObject *myClassInstance = PyObject_CallObject(myClassType, NULL);    if (!myClassInstance) {        std::cerr << "Instantioation of MyClass failed" << std::endl;        return -1;    }    Py_DecRef(myClassInstance); // invoke deallocation    return 0;}

使用 ??高級接口??，可以導入擴展模塊并對其執(zhí)行操作。它允許你在本地 IDE 環(huán)境中進行調試，還能讓你更好地控制傳遞或來自擴展模塊的變量。

缺點是創(chuàng)建一個額外的應用程序的成本很高。

VSCode 和 VSCodium LLDB 擴展

使用像 ??CodeLLDB?? 這樣的調試器擴展可能是最方便的調試選項。倉庫包含了一些 VSCode/VSCodium 的配置文件，用于構建擴展，如 ??task.json??、??CMake Tools?? 和調用調試器（??launch.json??）。這種方法結合了前面幾種方法的優(yōu)點：在圖形 IDE 中調試，在 Python 腳本文件中定義操作，甚至在解釋器提示符中動態(tài)定義操作。

VSCodium 有一個集成的調試器。

用 C++ 擴展 Python

Python 的所有功能也可以從 C 或 C++ 擴展中獲得。雖然用 Python 寫代碼通常認為是一件容易的事情，但用 C 或 C++ 擴展 Python 代碼是一件痛苦的事情。另一方面，雖然原生 Python 代碼比 C++ 慢，但 C 或 C++ 擴展可以將計算密集型任務提升到原生機器碼的速度。

你還必須考慮 ABI 的使用。穩(wěn)定的 ABI 提供了一種方法來保持舊版本 CPython 的向后兼容性，如 ??文檔?? 所述。

最后，你必須自己權衡利弊。如果你決定使用 C 語言來擴展 Python 中的一些功能，你已經(jīng)看到了如何實現(xiàn)它。

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