CFFI可以在四种模式中使用:“ABI”和“API”级别,每种模式都有 in-line 或 out- line 准备(或编译)
ABI模式从二进制级别访问库,而更快的API模式通过C编译器访问库
在 in-line 模式中,每次导入Python代码时都会设置所有内容
在 out- line 模式中,有一个单独的准备步骤(可能还有C编译),它生成一个模块,主程序可以导入该模块
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简单例子(ABI, in-line)
>>> from cffi import FFI
>>> ffi = FFI()
>>> ffi.cdef("""
... int printf(const char *format, ...); // copy-pasted from the man page
... """)
>>> C = ffi.dlopen(None) # loads the entire C namespace
>>> arg = ffi.new("char[]", "world") # equivalent to C code: char arg[] = "world";
>>> C.printf("hi there, %s.\n", arg) # call printf
hi there, world.
17 # this is the return value
>>>
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注意,在Python 3中,需要将byte strings传递给char *参数,在上面的示例中,它将是b“world”和b“hi there, %s!\n”,通常也可以这样 somestring.encode(myencoding)
Windows上的Python 3: ffi.dlopen(None)无法工作。这个问题很混乱,而且无法真正解决。如果尝试从系统上存在的特定DLL调用函数,则不会出现问题: 使用ffi.dlopen(“path.dll”)。
这个例子不调用任何C编译器。它在所谓的ABI模式下工作,这意味着如果您调用某个函数或访问某个在cdef()中稍有错误声明的结构的某些字段,它就会崩溃。
如果使用C编译器安装模块是一个选项,那么强烈建议使用API模式。(它也更快。)
结构/数组的例子(in-line)
from cffi import FFI
ffi = FFI()
ffi.cdef("""
typedef struct {
unsigned char r, g, b;
} pixel_t;
""")
image = ffi.new("pixel_t[]", 800*600)
f = open('data', 'rb') # binary mode -- important
f.readinto(ffi.buffer(image))
f.close()
image[100].r = 255
image[100].g = 192
image[100].b = 128
f = open('data', 'wb')
f.write(ffi.buffer(image))
f.close()
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您可以调用ffi.new(“pixel_t[600][800]”)获得一个二维数组。
API模式,调用C标准库
# file "example_build.py"
# Note: we instantiate the same 'cffi.FFI' class as in the previous
# example, but call the result 'ffibuilder' now instead of 'ffi';
# this is to avoid confusion with the other 'ffi' object you get below
from cffi import FFI
ffibuilder = FFI()
ffibuilder.set_source("_example",
r""" // passed to the real C compiler,
// contains implementation of things declared in cdef()
#include <sys/types.h>
#include <pwd.h>
// We can also define custom wrappers or other functions
// here (this is an example only):
static struct passwd *get_pw_for_root(void) {
return getpwuid(0);
}
""",
libraries=[]) # or a list of libraries to link with
# (more arguments like setup.py's Extension class:
# include_dirs=[..], extra_objects=[..], and so on)
ffibuilder.cdef("""
// declarations that are shared between Python and C
struct passwd {
char *pw_name;
...; // literally dot-dot-dot
};
struct passwd *getpwuid(int uid); // defined in <pwd.h>
struct passwd *get_pw_for_root(void); // defined in set_source()
""")
if __name__ == "__main__":
ffibuilder.compile(verbose=True)
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您需要运行example_build.py脚本一次生成“source code”到文件_example.c中。并将其编译为一个常规的c扩展模块。(CFFI根据set_source()的第二个参数是否为None,选择生成Python或C模块。)
这一步需要一个C编译器。它生成一个名为 _example.so 或 _example.pyd 的文件。如果需要,它可以像其他扩展模块一样以预编译的形式发布。
在主程序中使用:
from _example import ffi, lib
p = lib.getpwuid(0)
assert ffi.string(p.pw_name) == b'root'
p = lib.get_pw_for_root()
assert ffi.string(p.pw_name) == b'root'
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注意,passwd 结构体是独立精确的C布局结构(它是“API级别”,而不是“ABI级别”),需要一个C编译器才能运行 example_build.py 。
还要注意,在运行时,API模式比ABI模式快。
把这个模块使用Setuptools集成到setup.py中:
from setuptools import setup
setup(
...
setup_requires=["cffi>=1.0.0"],
cffi_modules=["example_build.py:ffibuilder"],
install_requires=["cffi>=1.0.0"],
)
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API模式,调用C源代码而不是编译库
如果您想调用一些没有预编译的库,但是有C源代码的库,那么最简单的解决方案是创建一个单独的扩展模块,该模块由这个库的C源代码和额外的CFFI包装器编译而成。例如,假设您从文件 pi.c 和 pi.h 开始:
/* filename: pi.c*/
# include <stdlib.h>
# include <math.h>
/* Returns a very crude approximation of Pi
given a int: a number of iteration */
float pi_approx(int n){
double i,x,y,sum=0;
for(i=0;i<n;i++){
x=rand();
y=rand();
if (sqrt(x*x+y*y) < sqrt((double)RAND_MAX*RAND_MAX))
sum++; }
return 4*(float)sum/(float)n; }
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/* filename: pi.h*/
float pi_approx(int n);
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创建一个名为 pi_extension_build.py 的脚本,构建C扩展:
from cffi import FFI
ffibuilder = FFI()
ffibuilder.cdef("float pi_approx(int n);")
ffibuilder.set_source("_pi", # name of the output C extension
"""
#include "pi.h"',
""",
sources=['pi.c'], # includes pi.c as additional sources
libraries=['m']) # on Unix, link with the math library
if __name__ == "__main__":
ffibuilder.compile(verbose=True)
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构建扩展:
python pi_extension_build.py
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可以发现,在工作目录中,生成的输出文件: _pi.c, _pi.o 和编译后的C扩展(例如Linux上生成 _pi.so )。它可以从Python调用:
from _pi.lib import pi_approx
approx = pi_approx(10)
assert str(pi_approximation).startswith("3.")
approx = pi_approx(10000)
assert str(approx).startswith("3.1")
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Out-of-line, ABI level
out-of-line ABI 模式是 常规(API)out-of-line模式和in-line ABI 的混合,优点是不需要C编译器),缺点是更容易崩溃。
这种混合模式可以大大减少导入时间,因为解析大型C头文件很慢。它还允许您在构建时进行更详细的检查,而不必担心性能。
# file "simple_example_build.py"
from cffi import FFI
ffibuilder = FFI()
ffibuilder.set_source("_simple_example", None)
ffibuilder.cdef("""
int printf(const char *format, ...);
""")
if __name__ == "__main__":
ffibuilder.compile(verbose=True)
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运行一次会产生_simple_example.py,你的主程序只导入生成的模块,而不再需要 simple_example_build.py
from _simple_example import ffi
lib = ffi.dlopen(None) # Unix: open the standard C library
#import ctypes.util # or, try this on Windows:
#lib = ffi.dlopen(ctypes.util.find_library("c"))
lib.printf(b"hi there, number %d\n", ffi.cast("int", 2))
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注意,ffi.dlopen()不会调用任何额外的方法来定位库,这意味着 ffi.dlopen(“libfoo.so”)是可以的,但是ffi.dlopen(“foo”)不行。 在后一种情况下,您可以将其替换为ffi.dlopen(ctypes.util.find_library(“foo”))。并且,None 只能在Unix打开C标准库。
为了便于分发,你可以把它静态地包含在你的项目的源文件中,使用Setuptools在setup.py这样编写:
from setuptools import setup
setup(
...
setup_requires=["cffi>=1.0.0"],
cffi_modules=["simple_example_build.py:ffibuilder"],
install_requires=["cffi>=1.0.0"],
)
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ABI 与 API
在二进制级别 (“ABI”) 访问C库充满了问题,尤其是在非 windows 平台上。
ABI 级别最直接的缺点是,调用函数需要经过非常通用的 libffi 库,它很慢(而且总是不能在非标准平台上完美通过测试)。API模式编译一个直接调用目标函数的 CPython C 包装器。相对而言,它的速度要快得多(而且运行得比 libffi 更好)。
选择API模式的更基本原因是,C库通常与C编译器一起使用。你不应该做诸如猜测结构中字段的位置之类的事情。上面的“真实示例”展示了CFFI如何在底层使用C编译器:示例使用 set_source(..., "C source...") 而不是 dlopen()。当使用这种方法时,我们有一个优势,我们可以在 cdef() 的不同地方使用字面上的 “……” ,缺失的信息将在C编译器的帮助下完成。CFFI 将把它转换为单个C源文件,其中包含未修改的 “C source” 部分,后面跟随着一些特殊C代码和 cdef() 派生的声明。当编译这个C文件时,生成的C扩展模块将包含我们需要的所有信息。就像往常一样,如果我们错误地声明了某个函数的签名,C编译器将给出警告或错误。
注意,set_source()中的 “C source” 部分可以包含任意的C代码。您可以使用它来声明一些用c语言编写的辅助函数。(你可以在“C source”部分,使用static C关键字)
例如,这可以用来将宏包装成更标准的C函数。额外的C层在其他方面也很有用,比如调用函数,这些函数需要一些复杂的参数结构,您更喜欢在C中构建而不是在Python中。(另一方面,如果您需要调用 “function-like” 宏,那么您可以直接在cdef()中声明它们,就好像它们是函数一样。)