Python优化技巧之利用ctypes提高执行速度

更新时间：2016年09月11日 09:18:53 投稿：hebedich

ctypes是Python的一个外部库，提供和C语言兼容的数据类型，可以很方便地调用C DLL中的函数。今天我们就来详细探讨下ctypes库的使用技巧

首先给大家分享一个个人在使用python的ctypes调用c库的时候遇到的一个小坑

这次出问题的地方是一个C函数，返回值是malloc生成的字符串地址。平常使用也没问题，也用了有段时间，没发现什么异常。

这次在测试中，发现使用这个过程会出现“段错误”，造成程序退出了。

经过排查，确定问题原因是C函数的返回值问题，ctypes默认的函数返回类型是int类型。

需要在使用中设置返回类型，例如：

func.restype = c_char_p

下面我们就来详细探讨下ctypes的使用小技巧

ctypes 库可以让开发者借助C语言进行开发。这个引入C语言的接口可以帮助我们做很多事情,比如需要调用C代码的来提高性能的一些小型问题。通过它你可以接入Windows系统上的 kernel32.dll 和 msvcrt.dll 动态链接库,以及Linux系统上的 libc.so.6 库。当然你也可以使用自己的编译好的共享库

我们先来看一个简单的例子我们使用 Python 求 1000000 以内素数，重复这个过程10次，并计算运行时间。

import math
from timeit import timeit


def check_prime(x):
  values = xrange(2, int(math.sqrt(x)) + 1)
  for i in values:
    if x % i == 0:
      return False
  return True


def get_prime(n):
  return [x for x in xrange(2, n) if check_prime(x)]

print timeit(stmt='get_prime(1000000)', setup='from __main__ import get_prime',
       number=10)

Output

42.8259568214

下面用C语言写一个的 check_prime 函数,然后把它当作共享库(动态链接库)导入

#include <stdio.h>
#include <math.h>
int check_prime(int a)
{
  int c;
  for ( c = 2 ; c <= sqrt(a) ; c++ ) {
    if ( a%c == 0 )
      return 0;
  }
  return 1;
}

使用以下命令生成 .so (shared object)文件

gcc -shared -o prime.so -fPIC prime.c

import ctypes
import math
from timeit import timeit
check_prime_in_c = ctypes.CDLL('./prime.so').check_prime


def check_prime_in_py(x):
  values = xrange(2, int(math.sqrt(x)) + 1)
  for i in values:
    if x % i == 0:
      return False
  return True


def get_prime_in_c(n):
  return [x for x in xrange(2, n) if check_prime_in_c(x)]


def get_prime_in_py(n):
  return [x for x in xrange(2, n) if check_prime_in_py(x)]


py_time = timeit(stmt='get_prime_in_py(1000000)', setup='from __main__ import get_prime_in_py',
         number=10)
c_time = timeit(stmt='get_prime_in_c(1000000)', setup='from __main__ import get_prime_in_c',
        number=10)
print "Python version: {} seconds".format(py_time)

print "C version: {} seconds".format(c_time)

Output

Python version: 43.4539749622 seconds
C version: 8.56250786781 seconds

我们可以看到很明显的性能差距这里有更多的方法去判断一个数是否是素数

再来看一个复杂点的例子 快速排序

mylib.c

#include <stdio.h>

typedef struct _Range {
  int start, end;
} Range;

Range new_Range(int s, int e) {
  Range r;
  r.start = s;
  r.end = e;
  return r;
}

void swap(int *x, int *y) {
  int t = *x;
  *x = *y;
  *y = t;
}

void quick_sort(int arr[], const int len) {
  if (len <= 0)
    return;
  Range r[len];
  int p = 0;
  r[p++] = new_Range(0, len - 1);
  while (p) {
    Range range = r[--p];
    if (range.start >= range.end)
      continue;
    int mid = arr[range.end];
    int left = range.start, right = range.end - 1;
    while (left < right) {
      while (arr[left] < mid && left < right)
        left++;
      while (arr[right] >= mid && left < right)
        right--;
      swap(&arr[left], &arr[right]);
    }
    if (arr[left] >= arr[range.end])
      swap(&arr[left], &arr[range.end]);
    else
      left++;
    r[p++] = new_Range(range.start, left - 1);
    r[p++] = new_Range(left + 1, range.end);
  }
}

gcc -shared -o mylib.so -fPIC mylib.c

使用ctypes有一个麻烦点的地方是原生的C代码使用的类型可能跟Python不能明确的对应上来。比如这里什么是Python中的数组？列表？还是 array 模块中的一个数组。所以我们需要进行转换

test.py

import ctypes
import time
import random

quick_sort = ctypes.CDLL('./mylib.so').quick_sort
nums = []
for _ in range(100):
  r = [random.randrange(1, 100000000) for x in xrange(100000)]
  arr = (ctypes.c_int * len(r))(*r)
  nums.append((arr, len(r)))

init = time.clock()
for i in range(100):
  quick_sort(nums[i][0], nums[i][1])
print "%s" % (time.clock() - init)

Output

1.874907

与Python list 的 sort 方法进行对比

import ctypes
import time
import random

quick_sort = ctypes.CDLL('./mylib.so').quick_sort
nums = []
for _ in range(100):
  nums.append([random.randrange(1, 100000000) for x in xrange(100000)])

init = time.clock()
for i in range(100):
  nums[i].sort()
print "%s" % (time.clock() - init)

Output

2.501257

至于结构体，需要定义一个类，包含相应的字段和类型

class Point(ctypes.Structure):
  _fields_ = [('x', ctypes.c_double),
        ('y', ctypes.c_double)]

除了导入我们自己写的C语言扩展文件，我们还可以直接导入系统提供的库文件，比如linux下c标准库的实现 glibc

import time
import random
from ctypes import cdll
libc = cdll.LoadLibrary('libc.so.6') # Linux系统
# libc = cdll.msvcrt # Windows系统
init = time.clock()
randoms = [random.randrange(1, 100) for x in xrange(1000000)]
print "Python version: %s seconds" % (time.clock() - init)
init = time.clock()
randoms = [(libc.rand() % 100) for x in xrange(1000000)]
print "C version : %s seconds" % (time.clock() - init)

Output

Python version: 0.850172 seconds
C version : 0.27645 seconds

以上都是ctypes的基本技巧，对普通的开发人员来说，基本够用了

更详细的说明请参考：http://docs.python.org/library/ctypes.html

您可能感兴趣的文章:

浅析python 中大括号中括号小括号的区分
python语言最常见的括号有三种，分别是：小括号( )、中括号[ ]和大括号也叫做花括号{ }。这篇文章主要介绍了python 中大括号中括号小括号的区分,需要的朋友可以参考下
2019-07-07
python小程序之4名牌手洗牌发牌问题解析
这篇文章主要为大家详细介绍了python小程序之4名牌手洗牌发牌问题，文中示例代码介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下
2020-05-05
在Python中使用异步Socket编程性能测试
异步网络据说能极大的提高网络server的连接速度,所以打算写一个专题,来学习和了解异步网络.因为Python有个非常出名的异步Lib:Twisted,所以就用Python来完成.
2014-06-06
使用Python测试Ping主机IP和某端口是否开放的实例
今天小编就为大家分享一篇使用Python测试Ping主机IP和某端口是否开放的实例，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
2019-12-12
python Airtest自动化测试工具的的使用
本文主要介绍了python Airtest自动化测试工具的的使用，文中通过示例代码介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下
2022-02-02
python中filter,map,reduce的作用
这篇文章主要介绍了python中filter,map,reduce的作用,文章首先通过map函数展开，map主要作用是计算一个序列或者多个序列进行函数映射之后的值，感兴趣的朋友可以参考一下
2022-06-06
python利用dlib获取人脸的68个landmark
这篇文章主要介绍了python利用dlib获取人脸的68个landmark，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
2019-11-11
一文教会你用Python绘制动态可视化图表
数据可视化是数据科学中关键的一步,下面这篇文章主要给大家介绍了关于如何利用Python绘制动态可视化图表的相关资料,文中通过实例代码介绍的非常详细,需要的朋友可以参考下
2022-05-05
Python的Requests库示例讲解
requests模块是python基于urllib，采用Apache2 Licensed开源协议的 HTTP库,它比 urllib 更加方便，可以节约我们大量的工作，完全满足 HTTP测试需求,需要的朋友可以参考下
2023-05-05
使用Python快速搭建HTTP服务和文件共享服务的实例讲解
今天小编就为大家分享一篇使用Python快速搭建HTTP服务和文件共享服务的实例讲解，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
2018-06-06