创新互联Python教程：1.在其它应用程序嵌入Python

1. 在其它应用程序嵌入 python

前几章讨论了如何对 Python 进行扩展，也就是如何用 C 函数库扩展 Python 的功能。反过来也是可以的：将 Python 嵌入到 C/C++ 应用程序中丰富其功能。这种嵌入可以让应用程序用 Python 来实现某些功能，而不是用 C 或 C++ 。用途会有很多；比如允许用户用 Python 编写一些脚本，以便定制应用程序满足需求。如果某些功能用 Python 编写起来更为容易，那么开发人员自己也能这么干。

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Python 的嵌入类似于扩展，但不完全相同。不同之处在于，扩展 Python 时应用程序的主程序仍然是 Python 解释器，而嵌入 Python 时的主程序可能与 Python 完全无关——而是应用程序的某些部分偶尔会调用 Python 解释器来运行一些 Python 代码。

因此，若要嵌入 Python，就要提供自己的主程序。此主程序要做的事情之一就是初始化 Python 解释器。至少得调用函数 Py_Initialize()。还有些可选的调用可向 Python 传递命令行参数。之后即可从应用程序的任何地方调用解释器了。

调用解释器的方式有好几种：可向 PyRun_SimpleString() 传入一个包含 Python 语句的字符串，也可向 PyRun_SimpleFile() 传入一个 stdio 文件指针和一个文件名（仅在错误信息中起到识别作用）。还可以调用前面介绍过的底层操作来构造并使用 Python 对象。

参见

Python/C API 参考手册

本文详细介绍了 Python 的 C 接口。这里有大量必要的信息。

1.1. 高层次的嵌入

最简单的 Python 嵌入形式就是采用非常高层的接口。该接口的目标是只执行一段 Python 脚本，而无需与应用程序直接交互。比如以下代码可以用来对某个文件进行一些操作。

 
 
 
 
  
  
  
  #define PY_SSIZE_T_CLEAN  
  
  
  #include   
  
  
    
  
  
  int  
  
  
  main(int argc, char *argv[])  
  
  
  {  
  
  
   wchar_t *program = Py_DecodeLocale(argv[0], NULL);  
  
  
   if (program == NULL) {  
  
  
   fprintf(stderr, "Fatal error: cannot decode argv[0]\n");  
  
  
   exit(1);  
  
  
   }  
  
  
   Py_SetProgramName(program); /* optional but recommended */  
  
  
   Py_Initialize();  
  
  
   PyRun_SimpleString("from time import time,ctime\n"  
  
  
   "print('Today is', ctime(time()))\n");  
  
  
   if (Py_FinalizeEx() < 0) {  
  
  
   exit(120);  
  
  
   }  
  
  
   PyMem_RawFree(program);  
  
  
   return 0;  
  
  
  }

在 Py_Initialize() 之前，应该先调用 Py_SetProgramName() 函数，以便向解释器告知 Python运行库的路径。接下来，Py_Initialize() 会初始化 Python 解释器，然后执行硬编码的 Python 脚本，打印出日期和时间。之后，调用 Py_FinalizeEx() 关闭解释器，程序结束。在真实的程序中，可能需要从其他来源获取 Python 脚本，或许是从文本编辑器例程、文件，或者某个数据库。利用 PyRun_SimpleFile() 函数可以更好地从文件中获取 Python 代码，可省去分配内存空间和加载文件内容的麻烦。

1.2. 突破高层次嵌入的限制：概述

高级接口能从应用程序中执行任何 Python 代码，但至少交换数据可说是相当麻烦的。如若需要交换数据，应使用较低级别的调用。几乎可以实现任何功能，代价是得写更多的 C 代码。

应该注意，尽管意图不同，但扩展 Python 和嵌入 Python 的过程相当类似。前几章中讨论的大多数主题依然有效。为了说明这一点，不妨来看一下从 Python 到 C 的扩展代码到底做了什么：

将 Python 的数据转换为 C 格式，
用转换后的数据执行 C 程序的函数调用，
将调用返回的数据从 C 转换为 Python 格式。

嵌入 Python 时，接口代码会这样做：

将 C 数据转换为 Python 格式，
用转换后的数据执行对 Python 接口的函数调用，
将调用返回的数据从 Python 转换为 C 格式。

可见只是数据转换的步骤交换了一下顺序，以顺应跨语言的传输方向。唯一的区别是在两次数据转换之间调用的函数不同。在执行扩展时，调用一个 C 函数，而执行嵌入时调用的是个 Python 函数。

本文不会讨论如何将数据从 Python 转换到 C 去，反之亦然。另外还假定读者能够正确使用引用并处理错误。由于这些地方与解释器的扩展没有区别，请参考前面的章节以获得所需的信息。

1.3. 只做嵌入

第一个程序的目标是执行 Python 脚本中的某个函数。就像高层次接口那样，Python 解释器并不会直接与应用程序进行交互（但下一节将改变这一点）。

要运行 Python 脚本中定义的函数，代码如下：

 
 
 
 
  
  
  
  #define PY_SSIZE_T_CLEAN  
  
  
  #include   
  
  
    
  
  
  int  
  
  
  main(int argc, char *argv[])  
  
  
  {  
  
  
   PyObject *pName, *pModule, *pFunc;  
  
  
   PyObject *pArgs, *pValue;  
  
  
   int i;  
  
  
    
  
  
   if (argc < 3) {  
  
  
   fprintf(stderr,"Usage: call pythonfile funcname [args]\n");  
  
  
   return 1;  
  
  
   }  
  
  
    
  
  
   Py_Initialize();  
  
  
   pName = PyUnicode_DecodeFSDefault(argv[1]);  
  
  
   /* Error checking of pName left out */  
  
  
    
  
  
   pModule = PyImport_Import(pName);  
  
  
   Py_DECREF(pName);  
  
  
    
  
  
   if (pModule != NULL) {  
  
  
   pFunc = PyObject_GetAttrString(pModule, argv[2]);  
  
  
   /* pFunc is a new reference */  
  
  
    
  
  
   if (pFunc && PyCallable_Check(pFunc)) {  
  
  
   pArgs = PyTuple_New(argc - 3);  
  
  
   for (i = 0; i < argc - 3; ++i) {  
  
  
   pValue = PyLong_FromLong(atoi(argv[i + 3]));  
  
  
   if (!pValue) {  
  
  
   Py_DECREF(pArgs);  
  
  
   Py_DECREF(pModule);  
  
  
   fprintf(stderr, "Cannot convert argument\n");  
  
  
   return 1;  
  
  
   }  
  
  
   /* pValue reference stolen here: */  
  
  
   PyTuple_SetItem(pArgs, i, pValue);  
  
  
   }  
  
  
   pValue = PyObject_CallObject(pFunc, pArgs);  
  
  
   Py_DECREF(pArgs);  
  
  
   if (pValue != NULL) {  
  
  
   printf("Result of call: %ld\n", PyLong_AsLong(pValue));  
  
  
   Py_DECREF(pValue);  
  
  
   }  
  
  
   else {  
  
  
   Py_DECREF(pFunc);  
  
  
   Py_DECREF(pModule);  
  
  
   PyErr_Print();  
  
  
   fprintf(stderr,"Call failed\n");  
  
  
   return 1;  
  
  
   }  
  
  
   }  
  
  
   else {  
  
  
   if (PyErr_Occurred())  
  
  
   PyErr_Print();  
  
  
   fprintf(stderr, "Cannot find function \"%s\"\n", argv[2]);  
  
  
   }  
  
  
   Py_XDECREF(pFunc);  
  
  
   Py_DECREF(pModule);  
  
  
   }  
  
  
   else {  
  
  
   PyErr_Print();  
  
  
   fprintf(stderr, "Failed to load \"%s\"\n", argv[1]);  
  
  
   return 1;  
  
  
   }  
  
  
   if (Py_FinalizeEx() < 0) {  
  
  
   return 120;  
  
  
   }  
  
  
   return 0;  
  
  
  }

上述代码先利用 argv[1] 加载 Python 脚本，再调用 argv[2] 指定的函数。函数的整数参数是 argv 数组中的其余值。如果编译并链接该程序（此处将最终的可执行程序称作 call）, 并用它执行一个 Python 脚本，例如：

 
 
 
 
  
  
  
  def multiply(a,b):  
  
  
   print("Will compute", a, "times", b)  
  
  
   c = 0  
  
  
   for i in range(0, a):  
  
  
   c = c + b  
  
  
   return c

然后结果应该是：

 
 
 
 
  
  
  
  $ call multiply multiply 3 2  
  
  
  Will compute 3 times 2  
  
  
  Result of call: 6

尽管相对其功能而言，该程序体积相当庞大，但大部分代码是用于 Python 和 C 之间的数据转换，以及报告错误。嵌入 Python 的有趣部分从此开始：

 
 
 
 
  
  
  
  Py_Initialize();  
  
  
  pName = PyUnicode_DecodeFSDefault(argv[1]);  
  
  
  /* Error checking of pName left out */  
  
  
  pModule = PyImport_Import(pName);

初始化解释器之后，则用 PyImport_Import() 加载脚本。此函数的参数需是个 Python 字符串，一个用 PyUnicode_FromString() 数据转换函数构建的字符串。

 
 
 
 
  
  
  
  pFunc = PyObject_GetAttrString(pModule, argv[2]);  
  
  
  /* pFunc is a new reference */  
  
  
    
  
  
  if (pFunc && PyCallable_Check(pFunc)) {  
  
  
   ...  
  
  
  }  
  
  
  Py_XDECREF(pFunc);

脚本一旦加载完毕，就会用 PyObject_GetAttrString() 查找属性名称。如果名称存在，并且返回的是可调用对象，即可安全地视其为函数。然后程序继续执行，照常构建由参数组成的元组。然后用以下方式调用 Python 函数：

 
 
 
 
  
  
  
  pValue = PyObject_CallObject(pFunc, pArgs);

当函数返回时，pValue 要么为 NULL，要么包含对函数返回值的引用。请确保用完后释放该引用。

1.4. 对嵌入 Python 功能进行扩展

到目前为止，嵌入的 Python 解释器还不能访问应用程序本身的功能。Python API 通过扩展嵌入解释器实现了这一点。也就是说，用应用程序提供的函数对嵌入的解释器进行扩展。虽然听起来有些复杂，但也没那么糟糕。只要暂时忘记是应用程序启动了 Python 解释器。而把应用程序看作是一堆子程序，然后写一些胶水代码让 Python 访问这些子程序，就像编写普通的 Python 扩展程序一样。例如：

 
 
 
 
  
  
  
  static int numargs=0;  
  
  
    
  
  
  /* Return the number of arguments of the application command line */  
  
  
  static PyObject*  
  
  
  emb_numargs(PyObject *self, PyObject *args)  
  
  
  {  
  
  
   if(!PyArg_ParseTuple(args, ":numargs"))  
  
  
   return NULL;  
  
  
   return PyLong_FromLong(numargs);  
  
  
  }  
  
  
    
  
  
  static PyMethodDef EmbMethods[] = {  
  
  
   {"numargs", emb_numargs, METH_VARARGS,  
  
  
   "Return the number of arguments received by the process."},  
  
  
   {NULL, NULL, 0, NULL}  
  
  
  };  
  
  
    
  
  
  static PyModuleDef EmbModule = {  
  
  
   PyModuleDef_HEAD_INIT, "emb", NULL, -1, EmbMethods,  
  
  
   NULL, NULL, NULL, NULL  
  
  
  };  
  
  
    
  
  
  static PyObject*  
  
  
  PyInit_emb(void)  
  
  
  {  
  
  
   return PyModule_Create(&EmbModule);  
  
  
  }

在 main() 函数之前插入上述代码。并在调用 Py_Initialize() 之前插入以下两条语句：

 
 
 
 
  
  
  
  numargs = argc;  
  
  
  PyImport_AppendInittab("emb", &PyInit_emb);

这两行代码初始化了 numargs 变量，并让 emb.numargs() 函数能被嵌入的 Python 解释器访问到。有了这些扩展，Python 脚本可以执行类似以下功能：

 
 
 
 
  
  
  
  import emb  
  
  
  print("Number of arguments", emb.numargs())

在真实的应用程序中，这种方法将把应用的 API 暴露给 Python 使用。

1.5. 在 C++ 中嵌入 Python

还可以将 Python 嵌入到 C++ 程序中去；确切地说，实现方式将取决于 C++ 系统的实现细节；一般需用 C++ 编写主程序，并用 C++ 编译器来编译和链接程序。不需要用 C++ 重新编译 Python 本身。

1.6. 在类 Unix 系统中编译和链接

为了将 Python 解释器嵌入应用程序，找到正确的编译参数传给编译器 (和链接器) 并非易事，特别是因为 Python 加载的库模块是以 C 动态扩展（.so 文件）的形式实现的。

为了得到所需的编译器和链接器参数，可执行 python*X.Y*-config 脚本，它是在安装 Python 时生成的（也可能存在 Python3-config 脚本）。该脚本有几个参数，其中以下几个参数会直接有用：

pythonX.Y-config --cflags 将给出建议的编译参数。

   
   
   
   
    
    
    
    $ /opt/bin/python3.11-config --cflags    
    
    
    -I/opt/include/python3.11 -I/opt/include/python3.11 -Wsign-compare -DNDEBUG -g -fwrapv -O3 -Wall

pythonX.Y-config --ldflags --embed will give you the recommended flags when linking:

   
   
   
   
    
    
    
    $ /opt/bin/python3.11-config --ldflags --embed    
    
    
    -L/opt/lib/python3.11/config-3.11-x86_64-linux-gnu -L/opt/lib -lpython3.11 -lpthread -ldl -lutil -lm

备注

为了避免多个 Python 安装版本引发混乱（特别是在系统安装版本和自己编译版本之间），建议用 python*X.Y*-config 指定绝对路径，如上例所述。

如果上述方案不起作用（不能保证对所有 Unix 类平台都生效；欢迎提出 bug 报告），就得阅读系统关于动态链接的文档，并检查 Python 的 Makefile （用 sysconfig.get_makefile_filename() 找到所在位置）和编译参数。这时 sysconfig 模块会是个有用的工具，可用编程方式提取需组合在一起的配置值。比如：

 
 
 
 
  
  
  
  >>> import sysconfig  
  
  
  >>> sysconfig.get_config_var('LIBS')  
  
  
  '-lpthread -ldl -lutil'  
  
  
  >>> sysconfig.get_config_var('LINKFORSHARED')  
  
  
  '-Xlinker -export-dynamic'

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