python extension_Python C Extension （ctypes）

几个月前项目中需要用到一个相机，工业厂商给的SDK很全而且文档和demo都有，但是只给了cpp的接口，但主程序的图像处理算法都用python+opencv写好了。因此，开始鼓捣将相机的SDK包裹成python的模块，用了几种方案，重构了几次，总结一下各方案的优劣。

该项目经历了这么三个技术方案：在py中包裹厂商给的.dll文件，用ctypes在py中生成c风格的数据结构，直接用CDLL调用给出的SDK(.dll文件)，传入生成的数据类型。

在C中包裹.dll文件，直接用C中的数据类型，打包成.dll文件，再在py中通过ctypes调用并转换成py的数据结构。

用CPython，引入Python.h将cpp文件包裹成py的模块，直接在py中import，获得的也是py的数据类型。

所以C和python之间互相通信最基本的问题就是c中的数据类型和py中的数据类型互相交换的问题，如何转换的更有效率、更安全、可复用性更强，是python的c扩展的焦点。这三个方案对于这个问题的处理如下：方案一：所有的数据类型都在py中生成，ctypes生成c风格的数据类型传给c。

方案二：c中用c的数据类型，处理成几个简单的数据类型传给py，ctypes处理部分数据类型。

方案三：在c中生成py的数据类型，传给py。

第一个方案是最开始的方案，毕竟自己python用的熟练度比c要高很多，能在py域解决的自然会用py解决。甚至为了生成一堆SDK需要的structure，专门写了一个解析器将定义那堆structure的.h文件转换的ctypes定义的.py文件。但随着SDK开发进入到一定的程度，出现了很多ctypes也没法转换的数据类型。比如厂商的某个SDK必须传一个句柄进去，句柄这个东西已经超过了ctypes的能力范围，但你也不能怪厂商写的东西没解耦，毕竟人家写这个的时候可能只打算用到MFC上面去的。

第二个方案是方案一开发不下去的产物，也是用到项目里的方案，优势是可以利用c里面的数据类型，直接include厂商给的SDK中的.h文件就行，不用自己用ctypes构建一堆struct，直接在给的demo里修改出传给py的接口就行了。这个方案凑合着跑了很久，但是这个方案仍然不够pythonic。

第三个方案是现在的使用着的，include了Python.h和numpy提供的C-API。这一方案可以将c域里程序执行的异常raise到py域中，由py的try-except捕获到。同时，在数据转换的时候也更安全。不过，运行的时候界面比之前要卡一点，不知道为什么。

ctypes使用要点

ctypes的使用没什么难的，一句 from ctypes import * 就行了。平时很少看到import * 这一用法，因为容易出现命名冲突，但这里用起来到是很符合c语言的编程风格，把import用的像include似的。

ctypes中基本数据类型是在前面加个前缀“c_”，比如int是c_int，unsigned int是c_uint，不同的是这些在c里面是数据类型，在python里都是类，因此将类实例化成对象就行了。

ctypes中有指针操作，对一个c_int对象取指针用pointer()，然后.contents就是指向的内容，如果要创造指针类型，就用POINTER(c_int),这样实例化出来的就是指针类型。

cytpes中的数组格式是“数据类型*数组长度”，比如c_char*32就是生成了一个长度为32的char数组。

最后是structure，在ctypes中是继承Structure类的一个子类，在类属性__fields__中赋值一个定义结构体成员的列表，举例如下：

from ctypes import *

class MyStructure(Structure):

_fields_ = [("aint", c_int),

("puint", POINTER(c_uint)),

("charArray", c_char*32)]

生成的c文件需要将接口函数写到extern "C"里面，一些关键语句举例如下：

#ifdef EXPORT_MINDPY_DLL#define MINDPY_API __declspec(dllexport)#else#define MINDPY_API __declspec(dllimport)#endif

#include

#ifdef _WIN64//是否导入X64的SDK#pragma comment(lib, "..\SDK_X64.lib")#else#pragma comment(lib, "..\SDK.lib")#endif

extern "C"

{

MINDPY_API int GetArray();

}

编译为dll的命令为 cl /LD Mydll.cpp 其中/不要写成，LD区分大小写，还有cl.exe需要添加到环境变量中。

在生成numpy的数组时可以直接将ctypes生成的数组用numpy初始化成一个ndarray，具体代码如下：

mydll = CDLL('Mydll.dll')#调用生成的dll

ctypeArray = c_byte * arrayLen#定义一个arrayLen长度的c_byte类型数组

arget = ctypeArray()#实例化该数组

md = mydll.GetArray(arget, arrayLen)#这里的arget就是数组的头指针了

npArray = np.array(arget, dtype=np.uint8)#生成ndarray

感觉内容有点多，剩下的和Python.h和numpy有关的内容分到下一节更新吧。