ctypes – 初学者
我有“包装”到一个Python类的ac库的任务。 这个文件在这个问题上是非常模糊的。 看来他们希望只有高级的python用户才能实现ctypes。 那么我是一个Python初学者，需要帮助。
一些一步一步的帮助将是美好的。
所以我有我的C库。 我该怎么办？ 我把什么文件放在哪里？ 我如何导入图书馆？ 我读过，可能有一种方法来“自动换行”到Python？
（顺便说一下，我在python.net上做了ctypes教程，它不起作用。意思是我认为他们假设我应该能够填写其余的步骤。
事实上，这是我得到的代码错误：
File "importtest.py", line 1 >>> from ctypes import * SyntaxError: invalid syntax 我真的可以使用一些一步一步的帮助！ 谢谢〜
这是一个快速和肮脏的ctypes教程。
首先，编写你的C库。 这是一个简单的Hello World示例：
testlib.c
#include <stdio.h> void myprint(void); void myprint() { printf("hello world\n"); }
现在将其编译为共享库（ 在此处findmac修复 ）：
$ gcc -shared -Wl,-soname,testlib -o testlib.so -fPIC testlib.c # or... for Mac OS X $ gcc -shared -Wl,-install_name,testlib.so -o testlib.so -fPIC testlib.c
然后，使用ctypes编写一个包装器：
testlibwrapper.py
import ctypes testlib = ctypes.CDLL('/full/path/to/testlib.so') testlib.myprint()
现在执行它：
$ python testlibwrapper.py
你应该看到输出
Hello world $
如果你已经有了一个库，你可以跳过本教程的非python部分。 确保ctypes可以通过将其放在/usr/lib或其他标准目录中来find该库。 如果你这样做，写封装的时候不需要指定完整的path。 如果您select不执行此操作，则必须在调用ctypes.CDLL()时提供库的完整path。
这不是一个更全面的教程的地方，但如果你要求在这个网站的具体问题的帮助，我敢肯定，社区会帮助你。
PS：我假设你在Linux上，因为你已经使用了ctypes.CDLL('libc.so.6') 。 如果你在另一个操作系统，事情可能会改变一点（或相当多）。
首先：您在python示例中看到的>>>代码是一种表明它是Python代码的方式。 它用于从输出中分离Python代码。 喜欢这个：
>>> 4+5 9
在这里，我们看到，以>>>开头的行是Python代码，而结果是9行。如果你启动一个Python解释器，这就是它的样子，这就是它的原因。
您绝对不要将>>>部分input到.py文件中。
这照顾你的语法错误。
其次，ctypes只是包装Python库的几种方法之一。 其他的方法是SWIG ，它将查看你的Python库并生成一个公开C API的Python C扩展模块。 另一种方法是使用Cython 。
他们都有好处和缺点。
SWIG只会将您的C API暴露给Python。 这意味着你没有得到任何对象或任何东西，你将不得不做一个单独的Python文件。 然而，通常有一个名为say“wowza”的模块和一个名为“_wowza”的SWIG模块，它是C API的封装。 这是一个很好的和简单的做事方式。
Cython生成一个C扩展文件。 它的好处是你写的所有Python代码都是C语言，所以你写的对象也是C语言，这可以提高性能。 但是你必须学习如何与C接口，所以学习如何使用它是一件额外的工作。
ctypes的好处是不需要编译C代码，所以使用它来包装别人编写的标准库是非常好的，而且已经存在于Windows和OS X的二进制版本中。
Chinmay Kanchi的答案非常好，但我想要一个函数的例子，它传递并从C ++代码返回一个variables。 我虽然在这里包括它，以防其他人有用。 一个函数的C ++代码，它接受一个整数并将一个加到返回值中，
extern "C" int add_one(int i) { return i+1; }
保存为文件test.cpp ，注意所需的外部“C”（这可以删除C代码）。 这是使用g ++编译的，参数类似于Chinmay Kanchi的答案，
g++ -shared -o testlib.so -fPIC test.cpp
Python代码使用load_library中的numpy.ctypeslib假定与Python脚本位于相同目录中的共享库的path，
import numpy.ctypeslib as ctl import ctypes libname = 'testlib.so' libdir = './' lib=ctl.load_library(libname, libdir) py_add_one = lib.add_one py_add_one.argtypes = [ctypes.c_int] value = 5 results = py_add_one(value) print(results)
如预期的那样打印6。
在O'Reilly的Python食谱中有一个关于C扩展的章节 ，它给出了一个ctypes的工作示例。 我发现比官方文档更容易理解。
