关于C和Python之间通信的方法

该博客围绕项目中Python前端与C底层的通信问题展开,介绍了几种解决方式,如使用标准数据表示形式、打包C结构对象、解析xml文件、使用第三方库等,并给出了使用打包C结构对象方式的具体实现示例,展示了C和Python两端对应的数据结构及通信函数。

这些天在做一个项目,前端使用python来作,便于快速开发,底层使用C来写,效率高,速度快。这样就牵扯到二者之间的通信问题。我查了相关文档,发现有以下几种解决方式:

  1. 使用标准的数据表示形式,比如xml或者xdr,然后在C和python两端都有自己的相应的库,可以对这些数据进行解释,自然就可以通信了。
  2. 在C中定义一个结构对象,把它打包成二进制形式(python把它作为字符串来解释),然后使用python中的struct模块的pack函数来解析,这样就牵扯到一个解析格式串的问题,一个简单的方式是在c和python两端定义对应的两套数据结构,分别有自己的pack和unpack函数,它们可以对中间结果---二进制串,进行解析,这样就可以实现通信了。在python那一端还可以使用array模块,处理类型统一的数据,特别方便,有时候比用struct模块要爽!
  3. 使用一个xml文件将C中定义的结构都包含进去,然后在python那一端进行解析这个xml文件,自然就知道如何对每个C中的struct对象进行解析了,这样扩展性好一些。
  4. 使用第三方的库,我所知道的有boost.python和ctypes,具体怎样我也没有是用。

我在实现的时候使用了第2种方式,下面举个例子:

在c中有这样一个结构:

typedef struct test_tag {
        int a;
        int b;
}test_t;

char* test_pack(test_t* ptr){
         char * p=NULL;
         p = (char *) malloc(sizeof(test_t));
         memcpy(p,ptr,sizeof(test_t));
         return p;
}

test_t* test_unpack(char* ptr){
         test_t* p=NULL;
         p=(test_t *)malloc(sizeof(test_t));
         memcpy(p,ptr,sizeof(test_t));
         return p;
}

在python端有这样的对应数据结构:

class test:
           format='2i'
           members=('a','b')

           def __init__(self):
                  for item in test.members:
                          self.__dict__[item]=-1
            
            def pack(self,order='@'):
                        return struct.pack(order+test.format,self.a,self.b)

             def pack2(self,order='@'):
                        bin=array.array('l')
                        for item in test.members:
                               bin.append(self.__dict__[item])
                        if (sys.byteorder=='little' and order=='>') or (sys.byteorder=='big' and order=='<'):
                                 bin.byteswap()
                        return bin.tostring()
              
              def unpack(self,data,order='@'):
                        (self.a,self.b)=struct.unpack(order+test.format,data)

              def unpack2(self,data,order='@'):
                        bin=array.array('l')
                        bin.fromstring(data)
                        for i,item in enumerate(test.members):
                              self.__dict__[item]=bin[i]

然后就可以使用这些函数进行通信了

### C语言Python之间的共享内存实现方式 在C语言Python之间通过共享内存进行通信是一种高效的方式,可以减少数据传输的时间开销并提高程序性能。以下是关于如何利用共享内存技术来实现在这两种编程语言间的数据交换。 #### 1. 创建共享内存区域 创建共享内存通常由一方完成(通常是C语言),另一方则负责附加到该共享内存区。下面是一个简单的流程说明: - **C语言端** 使用 `shmget` `shmat` 函数创建并映射一块共享内存[^1]。此过程已在提供的代码片段中展示。 - **Python端** 在Python中可以通过 `multiprocessing.shared_memory.SharedMemory` 或者更底层的 `mmap` 模块访问已存在的共享内存段。如果目标平台支持 POSIX 共享内存,则推荐使用前者[^2]。 ```python import mmap import os # 假设共享内存名称为 'my_shared_memory' with open("/dev/shm/my_shared_memory", "r+b") as f: mm = mmap.mmap(f.fileno(), length=0) # 长度设置为0表示自动检测文件大小 content = mm.read() # 读取全部内容 print(content.decode('utf-8')) # 解码字符串以便查看 ``` #### 2. 数据同步机制设计 为了确保两部分程序能够安全地操作同一份数据而不发生冲突,需引入某种形式的互斥锁或者信号量管理资源访问权限。这可通过以下几种方法达成: - 利用POSIX信号量(`sem_open`, `sem_wait`, etc.) 来控制临界区进入顺序; - 运用条件变量配合线程库实现复杂的协调逻辑; - 如果只是简单场景下也可以考虑轮询法检查特定标志位状态变化作为替代方案。 #### 3. 跨语言边界注意事项 当涉及到不同运行环境间的交互时需要注意一些细节问题以免引发错误行为: - 字节序差异: 不同架构可能采用大端或小端存储整数浮点数值因此必要时候要统一编码规则; - 对齐约束: 结构体成员布局可能会因为编译器选项而有所不同所以最好显式指定填充策略; - 编码转换: 文本型字段应当明确指明使用的字符集比如UTF-8从而避免乱码现象. 综上所述,C语言与Python借助操作系统级特性即共享内存完成了高效的进程间通讯(IPC). 只要妥善处理好上述提到的各种潜在陷阱就能顺利构建起稳定可靠的解决方案.[^3]
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