pythonc介面

Ⅰ 在python中如何調用PCSC中的介面

你找個工具將這個介面API，自動轉換成python版本的就可以了。好象是SWIG和Boost。 這兩個以前看過，偶爾還試過幾次。之所以建議你用自動工具，就是因為python對於C++擴展麻煩些，對於c語言介面可以使用ctypes和cython簡單解決。不過C++如果用這些方法有時候被很麻煩。

boost在linux里會經常用到，在windows下也可以使用。SWIG在一般的教程里都會提及到。SIP也是最近出名的。

下面是一些參考資料，搜索來的。

=== 使用工具進行擴展 ===
雖然擴展過程並不復雜，但也可以使用許多已知的工具簡化擴展過程。
(1) SWIG
由David Beazley創建，是一個自動的擴展構造工具。它讀入注釋的C/C++頭文件，為python、tcl、perl等多種腳本語言產生wrap代碼。SWIG可以包裝大量C++特性到Python的擴展模塊中。
評價：swig簡單，可以支持多種腳本文件，但支持的c++特性不完備。
(2) SIP
由Phil Thompson創建，是一個C++模塊構造器，專門為C++的類創造wrapper。它曾經被用於創建PyQt和PyKDE擴展模塊，因此比較出名。
評價：支持C++特徵很齊全，但比較復雜。
(3) bgen
該工具被包含在標准Python發布包中的模塊構建工具集里，由Jack Jansen維護。它用於產生在Macintosh版本可用的Python擴展模塊。
(4) pyfort
由Paul bois創建，用來產生Fortran語言生成的擴展模塊。
(5) cxx
也由Paul Dubois創建，是一個庫，為Python的C++擴展提供了友好的API。Cxx允許將許多python對象（如list和tuple）使用到STL的運算中。庫也提供了C++異常處理到python異常處理的轉化。
(6) WrapPy
由Greg Couch創建，通過讀入C++頭文件來產生擴展模塊。
(7) Boost Python Library
由David Abrahams創建。該庫提供了更多與眾不同的C++ wrap到python擴展中，而只需要對要擴展的C++類寫很少的附加信息。
評價：Boost為C++提供了許多實用的庫，如Regex（正則表達式庫）、Graph（圖組件和演算法）、concept check（檢查泛型編程中的concept）、Thread（可移植的C++多線程庫）、Python（把C++類和函數映射到Python之中）、Pool（內存池管理）等等。

Boost總體來說是實用價值很高，質量很高的庫。並且強調對跨平台的支持。但是Boost中也有很多是實驗性質的東西，在實際的開發中實用需要謹慎。
boost.python支持的c++特性較多，但是比較復雜。

Ⅱ python 怎麼調用c語言介面

ctypes: 可直接調用c語言動態鏈接庫。

使用步驟：

1> 編譯好自己的動態連接庫
2> 利用ctypes載入動態連接庫
3> 用ctype調用C函數介面時，需要將python變數類型做轉換後才能作為函數參數，轉換原則見下圖：

#Step1:test.c#include<stdio.h>

intadd(inta,intb)
{
returna+b;
}#Step2:編譯動態鏈接庫(如何編譯動態鏈接庫在本文不詳解，網上資料一大堆。)gcc-fPIC-sharedtest.c-olibtest.so
#Step3:test.py
fromctypesimport*mylib=CDLL("libtest.so")或者cdll.LoadLibrary("libtest.so")add=mylib.add
add.argtypes=[c_int,c_int]#參數類型，兩個int（c_int是ctypes類型，見上表）
add.restype=c_int#返回值類型，int(c_int是ctypes類型，見上表）
sum=add(3,6)

Ⅲ python語言相對於C和C 有什麼優勢

1、Python的語法是比較獨特的，都是靠空格來嚴格控制的，但是對於剛剛接觸編程的人可能不習慣。
2、雖然說C語言可以更好的掌握編程基礎，但是學習起來是比較枯燥的，很難看到成效，而Python就不同，不僅入門簡單，而且適合零基礎、也是初學者的首選，主要涉及范圍廣泛，可以從業崗位多。
3、Python的見效是非常快，開發速度也快，大部分使用都是高級介面。

Ⅳ 如何實現 C/C++ 與 Python 的通信

這個事情做過好多遍，摸索的過程基本這樣的:
1. 通過stdout通信...土到爆，但上手極快，簡單粗暴；
2. 調用原始的python.h 介面，編寫可以被python import 的so，支持python調用c++介面，c++介面調用python同樣的方式；
3. 使用boost-python 完成2中的功能，介面簡單很多，本質上沒有不同；

這里遇到的主要幾個問題在於：
1. 數據的序列化反序列化，因為有時c++和python之間通信的不是基本類型，可能是用戶自定義類型；
2. 多線程的問題，c++多線程調python介面時，需要注意GIL的使用，貌似因為python解釋器不是線程安全的；
3.

對象傳遞，大多數情況下，如果只是靜態介面調用，都比較簡單，考慮一種情況：c++中的對象的一個函數調用python一個介面，這個python介面中
又需要反過來調用這個對象中的另一個介面，這里就需要考慮怎麼把對象相互傳遞，我這里是把對象指針地址傳遞到python中，在python中調用一個
c++的靜態介面，帶上地址和其他需要的參數，在這個c++的靜態介面中，把地址轉換成指針在調用..

Ⅳ python怎麼調用c的動態鏈接庫

Python調用C/C++動態鏈接庫的需求
在自動化測試過程中，難免會遇到語言混合使用的情況，這不，我們也遇到了。初步決定採用Robot Framework作為自動化測試框架後，其支持java和Python，而Python作為主流的語言，怎麼能放棄使用它的機會^_^。 然而產品採用是古老90年代開發的C/S結構，因為古老，當時也沒有考慮到對產品的測試進行自動化，Client端並沒有預留CLI(Command Line interface)形式的介面，真是雪上加霜啊。
那怎麼自動化？採用AutoIT來對客戶端界面進行自動化測試？可惜AutoIT對當初開發採用的控制項識別不是很好，如果採用控制項所在位置來進行控制的方式，又會導致自動化測試並不是很穩定。那麼！！！只有自己開發介面了，目前在Client端開發出CLI形式的介面，將其封裝為DLL，然後在Robot FrameWork框架中採用Python對DLL進行調用。任務艱巨哪！
Python調用DLL例子
示例一
首先，在創建一個DLL工程(本人是在VS 2005中創建)，頭文件：
[cpp] view plain 在CODE上查看代碼片派生到我的代碼片//hello.h
#ifdef EXPORT_HELLO_DLL
#define HELLO_API __declspec(dllexport)
#else
#define HELLO_API __declspec(dllimport)
#endif
extern "C"
{
HELLO_API int IntAdd(int , int);
}
CPP文件：
[cpp] view plain 在CODE上查看代碼片派生到我的代碼片//hello.cpp
#define EXPORT_HELLO_DLL
#include "hello.h"
HELLO_API int IntAdd(int a, int b)
{
return a + b;
}
這里有兩個注意點：
（1）弄清楚編譯的時候函數的調用約定採用的__cdecl還是__stdcall，因為根據DLL中函數調用約定方式，Python將使用相應的函數載入DLL。
（2）如果採用C++的工程，那麼導出的介面需要extern "C"，這樣python中才能識別導出的函數。
我的工程中採用__cdecl函數調用約定方式進行編譯鏈接產生hello.dll，然後Python中採用ctypes庫對hello.dll進行載入和函數調用：
[python] view plain 在CODE上查看代碼片派生到我的代碼片from ctypes import *
dll = cdll.LoadLibrary('hello.dll');
ret = dll.IntAdd(2, 4);
print ret;
OK，一個小例子已經完成了，如果你感興趣，但還沒試過，那就嘗試一下吧。
示例二
示例一隻是一個"hello world"級別的程序，實際運用中更多的需要傳遞數據結構、字元串等，才能滿足我們的需求。那麼這個示例將展示，如何傳遞數據結構參數，以及如何通過數據結構獲取返回值。
首先編寫DLL工程中的頭文件：
[cpp] view plain 在CODE上查看代碼片派生到我的代碼片//hello.h
#ifdef EXPORT_HELLO_DLL
#define HELLO_API __declspec(dllexport)
#else
#define HELLO_API __declspec(dllimport)
#endif
#define ARRAY_NUMBER 20
#define STR_LEN 20
struct StructTest
{
int number;
char* pChar;
char str[STR_LEN];
int iArray[ARRAY_NUMBER];
};
extern "C"
{
//HELLO_API int IntAdd(int , int);
HELLO_API char* GetStructInfo(struct StructTest* pStruct);}
CPP文件如下：
[cpp] view plain 在CODE上查看代碼片派生到我的代碼片//hello.cpp
#include <string.h>
#define EXPORT_HELLO_DLL
#include "hello.h"
HELLO_API char* GetStructInfo(struct StructTest* pStruct){
for (int i = 0; i < ARRAY_NUMBER; i++)
pStruct->iArray[i] = i;
pStruct->pChar = "hello python!";
strcpy (pStruct->str, "hello world!");
pStruct->number = 100;
return "just OK";
}
GetStructInfo這個函數通過傳遞一個StructTest類型的指針，然後對對象中的屬性進行賦值，最後返回"just OK".
編寫Python調用代碼如下，首先在Python中繼承Structure構造一個和C DLL中一致的數據結構StructTest，然後設置函數GetStructInfo的參數類型和返回值類型，最後創建一個StructTest對象，並將其轉化為指針作為參數，調用函數GetStrcutInfo，最後通過輸出數據結構的值來檢查是否調用成功：
[python] view plain 在CODE上查看代碼片派生到我的代碼片from ctypes import *
ARRAY_NUMBER = 20;
STR_LEN = 20;
#define type
INTARRAY20 = c_int * ARRAY_NUMBER;
CHARARRAY20 = c_char * STR_LEN;
#define struct
class StructTest(Structure):
_fields_ = [
("number", c_int),
("pChar", c_char_p),
("str", CHARARRAY20),
("iArray", INTARRAY20)
]
#load dll and get the function object
dll = cdll.LoadLibrary('hello.dll');
GetStructInfo = dll.GetStructInfo;
#set the return type
GetStructInfo.restype = c_char_p;
#set the argtypes
GetStructInfo.argtypes = [POINTER(StructTest)];objectStruct = StructTest();
#invoke api GetStructInfo
retStr = GetStructInfo(byref(objectStruct));#check result
print "number: ", objectStruct.number;
print "pChar: ", objectStruct.pChar;
print "str: ", objectStruct.str;
for i,val in enumerate(objectStruct.iArray):
print 'Array[i]: ', val;
print retStr;
總結
1. 用64位的Python去載入32位的DLL會出錯
2. 以上只是些測試程序，在編寫Python過程中盡可能的使用"try Except"來處理異常3. 注意在Python與C DLL交互的時候位元組對齊問題4. ctypes庫的功能還有待繼續探索

Ⅵ c可以調用python嗎

可以的。

C中內嵌Python
新建立一個工程，首先需要將工作目錄設置到Python-3.1.1PCbuild中，以獲取到動態庫，至於靜態庫的包含，Include目錄的指定，那自然也是少不了的。文件中需要包含Python.h文件，這也是必須的。
介面中
Py_Initialize();
Py_Finalize();

其他的根據需求，再引入相應的python builder 即可

Ⅶ python的作用

你不能算是菜鳥，很有潛力。
我原來是學習C++的。用了前後5-6年左右才熟悉了，精通了。後來互聯網時代來了，我覺著java不好用，在研究了當時市面上的所有語言後選擇了python，至今，用了10年了。這期間用java, .net，php, c++都做過項目。在學習python前，我也學習過其它的各種語言。甚至fortran和prolog. 還有些不知名的語言。

一個東西好不好，其實還是要自己在實踐中的感受。也許今天覺著它好。幾年後又覺著它不好。

python好不好，還在於自己的積累與感覺。如果你積累的多，游刃有餘，會覺著它很好。從一般情況來看python是腳本語言之王，十年前是這樣，十年後還是這樣。

膠水是指，python藉助C語言介面，幾乎可以驅動所有已知的軟體，模塊。 只要我們用到的，通常你都能找到一個開源的庫。安裝後就可以驅動它。無論是資料庫，網路，互聯網，圖形，游戲，科學計算，GUI，OA，自動控制，甚至宇航員都在用。

python通常不作為工程語言出現。就是正規的軟體生產不使用它。主要用java, c#, xml, c。至於為什麼，這是軟體工程的需要。python不具有完整的語法檢查。

python並不為特定目的而產生。雖然它更適用於系統維護。不過它就是一個通用的腳本語言。

從個人感覺來說，微軟體東西，非常好，省心，一流的技術理念，開發工具是全世界最好的（沒有之一）。不過，因為它只限於微軟的平台，所以范圍上大大打了折扣。 世界上最流行的伺服器還是unix和linux。而不是windows。桌面操作系統最流行的是windows。不過在所有的平台上都有C語言，大部分平台，甚至手機平台都有python語言和它的執行環境。這是其它的所有語言，包括java幾乎都很難做到的。

python嚴格說叫CPython，與C/c++有天然的融合性。這也是python強大的原因之一。在windows環境下可以使用ironpython，這個版本與vc可以結合的比較好。其它的平台可以使用eclipse，不過最好還是直接使用普通的文本編輯器。比較推薦的一個編輯器是sublime text2, geany, vi等。

python圖形化編程不難。當然MFC也不難。我不認為MFC有多難。其實學習起來只是略難，但是這不是一個數量級的。MFC可以生產出非常強勁的界面。而python界面多屬於簡單的。

虛擬機可以跑linux，配置好就可以。也可以獨立安裝一個linux。也可以直接在windows下學習python。沒有太多區別。建議你買一個200多元的樹莓派，很好玩。安裝的是linux操作系統。

IDLE是我初學，甚至幾年中用得最多的。後來有了sublime才基本上不用它。idle只有一個缺點，就是有時候程序大了，輸入鍵盤會有感覺延遲。

Ⅷ python Ctypes 重寫C介面的問題

>>>fromctypesimport*
>>>ppvoid=POINTER(c_void_p)
>>>ppvoid
<class'__main__.LP_c_void_p'>

Ⅸ python是用c寫的嗎

python是用c寫的，下面給大家介紹一下Python與c的聯系：

python的誕生

1991年，第一個Python編譯器(同時也是解釋器)誕生。它是用C語言實現的，並能夠調用C庫(.so文件)。從一出生，Python已經具有了：類(class)，函數(function)，異常處理(exception)，包括表(list)和詞典(dictionary)在內的核心數據類型，以及模塊(mole)為基礎的拓展系統。

Guido希望有一種語言，這種語言能夠像C語言那樣，能夠全面調用計算機的功能介面，又可以像shell那樣，可以輕松的編程。ABC語言讓Guido看到希望。ABC是由荷蘭的CWI (Centrum Wiskunde & Informatica, 數學和計算機研究所)開發的。Guido在CWI工作，並參與到ABC語言的開發。ABC語言以教學為目的。與當時的大部分語言不同，ABC語言的目標是「讓用戶感覺更好」。ABC語言希望讓語言變得容易閱讀，容易使用，容易記憶，容易學習，並以此來激發人們學習編程的興趣。

相關推薦：《Python基礎教程》

python與c

Python語法很多來自C，但又受到ABC語言的強烈影響。來自ABC語言的一些規定直到今天還富有爭議，比如強制縮進。但這些語法規定讓Python容易讀。另一方面，Python聰明的選擇服從一些慣例(特別是C語言的慣例)。比如使用等號賦值，使用def來定義函數。Guido認為，如果「常識」上確立的東西，沒有必要過度糾結。

Python從一開始就特別在意可拓展性(extensibility)。Python可以在多個層次上拓展。從高層上，你可以引入.py文件。在底層，你可以引用C語言的庫。Python程序員可以快速的使用Python寫.py文件作為拓展模塊。但當性能是考慮的重要因素時，Python程序員可以深入底層，寫C程序，編譯為.so文件引入到Python中使用。Python就好像是使用鋼構建房一樣，先規定好大的框架。而程序員可以在此框架下相當自由的拓展或更改。

最初的Python完全由Guido本人開發。Python得到Guido同事的歡迎。他們迅速的反饋使用意見，並參與到Python的改進。Guido和一些同事構成Python的核心團隊。他們將自己大部分的業余時間用於hack Python (也包括工作時間，因為他們將Python用於工作)。隨後，Python拓展到CWI之外。Python將許多機器層面上的細節隱藏，交給編譯器處理，並凸顯出邏輯層面的編程思考。Python程序員可以花更多的時間用於思考程序的邏輯，而不是具體的實現細節 (Guido有一件T恤，寫著：人生苦短，我用Python)。這一特徵吸引了廣大的程序員。Python開始流行。

python的發展

到今天，Python的框架已經確立。Python語言以對象為核心組織代碼(Everything is object)，支持多種編程範式(multi-paradigm)，採用動態類型(dynamic typing)，自動進行內存回收(garbage collection)。Python支持解釋運行(interpret)，並能調用C庫進行拓展。Python有強大的標准庫 (battery included)。由於標准庫的體系已經穩定，所以Python的生態系統開始拓展到第三方包。這些包，如Django, web.py, wxpython, numpy, matplotlib,PIL.

Python從其他語言中學到了很多，無論是已經進入歷史的ABC，還是依然在使用的C和Perl，以及許多沒有列出的其他語言。可以說，Python的成功代表了它所有借鑒的語言的成功。同樣，Ruby借鑒了Python，它的成功也代表了Python某些方面的成功。每個語言都是混合體，都有它優秀的地方，但也有各種各樣的缺陷。同時，一個語言「好與不好」的評判，往往受制於平台、硬體、時代等等外部原因。