为 Python 写一个 C++ 扩展模块
使用 C 扩展为 Python 提供特定功能。
Python 扩展
使用 C 扩展为 Python 提供特定功能。
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在前一篇文章中，我介绍了 [六个 Python 解释器](https://opensource.com/article/22/9/python-interpreters-2022)。在大多数系统上，CPython 是默认的解释器，而且根据民意调查显示，它还是最流行的解释器。Cpython 的独有功能是使用扩展 API 用 C 语言编写 Python 模块。用 C 语言编写 Python 模块允许你将计算密集型代码转移到 C，同时保留 Python 的易用性。


在本文中，我将向你展示如何编写一个 C++ 扩展模块。使用 C++ 而不是 C，因为大多数编译器通常都能理解这两种语言。我必须提前说明缺点：以这种方式构建的 Python 模块不能移植到其他解释器中。它们只与 CPython 解释器配合工作。因此，如果你正在寻找一种可移植性更好的与 C 语言模块交互的方式，考虑下使用 [ctypes](https://docs.python.org/3/library/ctypes.html#module-ctypes) 模块。


### 源代码


和往常一样，你可以在 [GitHub](https://github.com/hANSIc99/PythonCppExtension) 上找到相关的源代码。仓库中的 C++ 文件有以下用途：


* `my_py_module.cpp`: Python 模块 `MyModule` 的定义
* `my_cpp_class.h`: 一个头文件 - 只有一个暴露给 Python 的 C++ 类
* `my_class_py_type.h/cpp`: Python 形式的 C++ 类
* `pydbg.cpp`: 用于调试的单独应用程序


本文构建的 Python 模块不会有任何实际用途，但它是一个很好的示例。


### 构建模块


在查看源代码之前，你可以检查它是否能在你的系统上编译。[我使用 CMake](https://opensource.com/article/21/5/cmake) 来创建构建的配置信息，因此你的系统上必须安装 CMake。为了配置和构建这个模块，可以让 Python 去执行这个过程：



```
$ python3 setup.py build

```

或者手动执行：



```
$ cmake -B build
$ cmake --build build

```

之后，在 `/build` 子目录下你会有一个名为 `MyModule. so` 的文件。


### 定义扩展模块


首先，看一下 `my_py_module.cpp` 文件，尤其是 `PyInit_MyModule` 函数：



```
PyMODINIT_FUNC
PyInit_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;
}

```

这是本例中最重要的代码，因为它是 CPython 的入口点。一般来说，当一个 Python C 扩展被编译并作为共享对象二进制文件提供时，CPython 会在同名二进制文件中（`<ModuleName>.so`）搜索 `PyInit_<ModuleName>` 函数，并在试图导入时执行它。


无论是声明还是实例，所有 Python 类型都是 [PyObject](https://docs.python.org/release/3.9.1/c-api/structures.html?highlight=pyobject#c.PyObject) 的一个指针。在此函数的第一部分中，`module` 通过 `PyModule_Create(...)` 创建的。正如你在 `module` 详述（`my_py_module`，同名文件）中看到的，它没有任何特殊的功能。


之后，调用 [PyType\_FromSpec](https://docs.python.org/3/c-api/type.html#c.PyType_FromSpec) 为自定义类型 `MyClass` 创建一个 Python [堆类型](https://docs.python.org/3/c-api/typeobj.html#heap-types) 定义。一个堆类型对应于一个 Python 类，然后将它赋值给 `MyModule` 模块。


*注意，如果其中一个函数返回失败，则必须减少以前创建的复制对象的引用计数，以便解释器删除它们。*


### 指定 Python 类型


`MyClass` 详述在 [my\_class\_py\_type.h](https://github.com/hANSIc99/PythonCppExtension/blob/main/my_class_py_type.h) 中可以找到，它作为 [PyType\_Spec](https://docs.python.org/3/c-api/type.html#c.PyType_Spec) 的一个实例：



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

```

它定义了一些基本类型信息，它的大小包括 Python 表示的大小（`MyClassObject`）和普通 C++ 类的大小（`MyClass`）。`MyClassObject` 定义如下：



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

```

Python 表示的话就是 [PyObject](https://docs.python.org/release/3.9.1/c-api/structures.html?highlight=pyobject#c.PyObject) 类型，由 `PyObject_HEAD` 宏和其他一些成员定义。成员 `m_value` 视为普通类成员，而成员 `m_myclass` 只能在 C++ 代码内部访问。


[PyType\_Slot](https://docs.python.org/release/3.9.1/c-api/type.html?highlight=pytype_slot#c.PyType_Slot) 定义了一些其他功能：



```
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 */
};

```

在这里，设置了一些初始化和析构函数的跳转，还有普通的类方法和成员，还可以设置其他功能，如分配初始属性字典，但这是可选的。这些定义通常以一个哨兵结束，包含 `NULL` 值。


要完成类型详述，还包括下面的方法和成员表：



```
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，定义了 Python 方法 `addOne`，它指向相关的 C++ 函数 `MyClass_addOne`。它充当了一个包装器，它在 C++ 类中调用 `addOne()` 方法。


在成员表中，只有一个为演示目的而定义的成员。不幸的是，在 [PyMemberDef](https://docs.python.org/release/3.9.1/c-api/structures.html?highlight=pymemberdef#c.PyMemberDef) 中使用的 [offsetof](https://en.cppreference.com/w/cpp/types/offsetof) 不允许添加 C++ 类型到 `MyClassObject`。如果你试图放置一些 C++ 类型的容器（如 [std::optional](https://en.cppreference.com/w/cpp/utility/optional)），编译器会抱怨一些内存布局相关的警告。


### 初始化和析构


`MyClass_new` 方法只为 `MyClassObject` 提供一些初始值，并为其类型分配内存：



```
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
        // 赋初始值
        self->m_value   = 0;
        self->m_myclass = NULL; 
    }
    return (PyObject*) self;
}

```

实际的初始化发生在 `MyClass_init` 中，它对应于 Python 中的 [\_\_init\_\_()](https://docs.python.org/3/library/dataclasses.html?highlight=__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;
}

```

如果你想在初始化过程中传递参数，必须在此时调用 [PyArg\_ParseTuple](https://docs.python.org/3/c-api/arg.html#c.PyArg_ParseTuple)。简单起见，本例将忽略初始化过程中传递的所有参数。在函数的第一部分中，`PyObject` 指针（`self`）被强转为 `MyClassObject` 类型的指针，以便访问其他成员。此外，还分配了 C++ 类的内存，并执行了构造函数。


注意，为了防止内存泄漏，必须仔细执行异常处理和内存分配（还有释放）。当引用计数将为零时，`MyClass_dealloc` 函数负责释放所有相关的堆内存。在文档中有一个章节专门讲述关于 C 和 C++ 扩展的内存管理。


### 包装方法


从 Python 类中调用相关的 C++ 类方法很简单：



```
PyObject* MyClass_addOne(PyObject *self, PyObject *args){
    assert(self);

    MyClassObject* _self = reinterpret_cast<MyClassObject*>(self);
    unsigned long val = _self->m_myclass->addOne();
    return PyLong_FromUnsignedLong(val);
}

```

同样，`PyObject` 参数（`self`）被强转为 `MyClassObject` 类型以便访问 `m_myclass`，它指向 C++ 对应类实例的指针。有了这些信息，调用 `addOne()` 类方法，并且结果以 [Python 整数对象](https://docs.python.org/3/c-api/long.html) 返回。


### 3 种方法调试


出于调试目的，在调试配置中编译 CPython 解释器是很有价值的。详细描述参阅 [官方文档](https://docs.python.org/3/c-api/intro.html#debugging-builds)。只要下载了预安装的解释器的其他调试符号，就可以按照下面的步骤进行操作。


#### GNU 调试器


当然，老式的 [GNU 调试器（GDB）](https://opensource.com/article/21/3/debug-code-gdb) 也可以派上用场。源码中包含了一个 [gdbinit](https://github.com/hANSIc99/PythonCppExtension/blob/main/gdbinit) 文件，定义了一些选项和断点，另外还有一个 [gdb.sh](https://github.com/hANSIc99/PythonCppExtension/blob/main/gdb.sh) 脚本，它会创建一个调试构建并启动一个 GDB 会话：


![Gnu 调试器（GDB）对于 Python C 和 C++ 扩展非常有用](/data/attachment/album/202301/02/173519zsbmmmlmfbksttbo.png)


GDB 使用脚本文件 [main.py](https://github.com/hANSIc99/PythonCppExtension/blob/main/main.py) 调用 CPython 解释器，它允许你轻松定义你想要使用 Python 扩展模块执行的所有操作。


#### C++ 应用


另一种方法是将 CPython 解释器嵌入到一个单独的 C++ 应用程序中。可以在仓库的 [pydbg.cpp](https://github.com/hANSIc99/PythonCppExtension/blob/main/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 [高级接口](https://docs.python.org/3/extending/embedding.html#very-high-level-embedding)，可以导入扩展模块并对其执行操作。它允许你在本地 IDE 环境中进行调试，还能让你更好地控制传递或来自扩展模块的变量。


缺点是创建一个额外的应用程序的成本很高。


#### VSCode 和 VSCodium LLDB 扩展


使用像 [CodeLLDB](https://github.com/vadimcn/vscode-lldb) 这样的调试器扩展可能是最方便的调试选项。仓库包含了一些 VSCode/VSCodium 的配置文件，用于构建扩展，如 [task.json](https://github.com/hANSIc99/PythonCppExtension/blob/main/.vscode/tasks.json)、[CMake Tools](https://github.com/microsoft/vscode-cmake-tools) 和调用调试器（[launch.json](https://github.com/hANSIc99/PythonCppExtension/blob/main/.vscode/launch.json)）。这种方法结合了前面几种方法的优点：在图形 IDE 中调试，在 Python 脚本文件中定义操作，甚至在解释器提示符中动态定义操作。


![VSCodium 有一个集成的调试器。](/data/attachment/album/202301/02/173519c6idmm5m1inmim11.png)


### 用 C++ 扩展 Python


Python 的所有功能也可以从 C 或 C++ 扩展中获得。虽然用 Python 写代码通常认为是一件容易的事情，但用 C 或 C++ 扩展 Python 代码是一件痛苦的事情。另一方面，虽然原生 Python 代码比 C++ 慢，但 C 或 C++ 扩展可以将计算密集型任务提升到原生机器码的速度。


你还必须考虑 ABI 的使用。稳定的 ABI 提供了一种方法来保持旧版本 CPython 的向后兼容性，如 [文档](https://docs.python.org/3/c-api/stable.html) 所述。


最后，你必须自己权衡利弊。如果你决定使用 C 语言来扩展 Python 中的一些功能，你已经看到了如何实现它。




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via: <https://opensource.com/article/22/11/extend-c-python>


作者：[Stephan Avenwedde](https://opensource.com/users/hansic99) 选题：[lkxed](https://github.com/lkxed) 译者：[MjSeven](https://github.com/MjSeven) 校对：[wxy](https://github.com/wxy)


本文由 [LCTT](https://github.com/LCTT/TranslateProject) 原创编译，[Linux中国](https://linux.cn/) 荣誉推出

