python 如何调用c

Python调用C语言函数的方法

Python 是一种高级编程语言，而 C 语言是一种低级编程语言，Python 提供了很多方法来调用 C 语言函数，下面我们将介绍几种常见的方法。

1、使用 ctypes 模块

Python 的 ctypes 模块是一个用于调用 C 语言函数的库，它可以加载 C 语言动态库，并将 C 语言函数映射到 Python 函数上，使用 ctypes 模块可以很方便地调用 C 语言函数，并且不需要编写额外的封装代码。

假设有一个名为 mylib.dll 的 C 语言动态库，其中有一个名为 myfunc 的函数，可以接受两个整数参数并返回一个整数，可以使用以下代码调用该函数：

import ctypes
加载动态库
mylib = ctypes.CDLL('mylib.dll')
定义函数参数类型和返回值类型
mylib.myfunc.argtypes = (ctypes.c_int, ctypes.c_int)
mylib.myfunc.restype = ctypes.c_int
调用函数
result = mylib.myfunc(10, 20)
print(result)

2、使用 swig 工具

SWIG 是一个用于连接 C/C++ 和其他语言的工具，它可以自动生成 Python 代码，用于调用 C/C++ 函数，使用 SWIG 可以很方便地调用 C 语言函数，并且不需要编写额外的封装代码。

假设有一个名为 mylib 的 C 语言库，其中有一个名为 myfunc 的函数，可以接受两个整数参数并返回一个整数，可以使用以下代码调用该函数：

首先需要使用 SWIG 生成 Python 代码：

%module mymodule
%{
  extern int myfunc(int a, int b);
%}

然后可以使用 Python 代码调用生成的模块：

import mymodule
result = mymodule.myfunc(10, 20)
print(result)

3、使用 PyCParser 库

PyCParser 是一个用于解析 C 语言头文件的库，它可以自动生成 Python 代码，用于调用 C 语言函数，使用 PyCParser 可以很方便地调用 C 语言函数，并且不需要编写额外的封装代码。

假设有一个名为 mylib.h 的 C 语言头文件，其中有一个名为 myfunc 的函数，可以接受两个整数参数并返回一个整数，可以使用以下代码调用该函数：

首先需要使用 PyCParser 解析头文件：

from pycparser import c_parser, c_ast, ParseError
import os
import sys
from ctypes import *
import platform
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import seaborn as sns
import re
import math
import time
import datetime as dtfrom datetime import datetime, timedeltaimport matplotlib.dates as mdatesfrom matplotlib.dates import DateFormatterimport scipy.integrate as spiimport numpy.linalg as laimport sklearnimport theano.tensor as Tfrom theano import function, config, shared, sandboxfrom theano.sandbox.rng_mrg import MRG_RandomStreams as RandomStreamsimport tensorflow as tf2.0 from tensorflow import kerasfrom tensorflow.keras import layers, models, Input, Add, Dense, Flatten, Dropout, Embedding, Conv1D, Conv2D, MaxPooling2D, UpSampling2Dfrom tensorflow.keras.preprocessing.sequence import pad_sequencesfrom tensorflow.keras.models import Modelfrom tensorflow.keras.optimizers import Adam, SGD, RMSprop, AdaMax, Nadamfrom tensorflow.keras.losses import BinaryCrossentropy, CategoricalCrossentropyfrom tensorflow.keras import backend as Kfrom tensorflow.keras.applications import DenseNet, ResNet50, InceptionResNetV2, Xceptionfrom tensorflow.keras.preprocessing import image as image_preprocessing3 = c_parser.CParser()ast3 = c_ast.AST(3)try:    with open(os.path "mylib.h") as f:        c_parser3 = c_parser.CParser()        ast3 = c_ast.AST(3)        with open(os.path.abspath("mylib.h"), "r") as f:            c_parser3 = c_parser.CParser()            ast3 = c_ast.AST(3)            c_parser3.parse_file(os.path.abspath("mylib.h"), ast3)        for decl in ast3.ext:            if isinstance(decl, c_ast.FunctionDef):                if decl.name == "myfunc":                    func_decl = decl                    break    if not func_decl:        raise ValueError("Function 'myfunc' not found in the header file.")    args = func_decl.args    arg_names = [arg.name for arg in args]    arg_types =