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标题:[python-chinese] Boost, Swig 和 Python相关官方文档

2006年06月02日 星期五 12:41

Leira Hua lhua at altigen.com.cn
Fri Jun 2 12:41:48 HKT 2006

倒是这两天我也在看这方面的问题~
一般编写Python C/C++ Module,或者为C/C++ lib编写Wrapper,我所看到的有以下几
种方式:
1. 直接使用C Python提供的API
2. SWIG
3. Boost.Python
4. Pyrex

首先直接使用Python C API是很不方便的。上面几位高人已经谈过了SWIG和
Boost.Python,我就不多说了,只是个人感觉易用性而言Boost.Python > SWIG,但
SWIG功能强大,支持的也只不只是Python一种脚本语言。以上这两种方式对C++的支持
都比较友好。
这里着重推荐一下Pyrex
(http://www.cosc.canterbury.ac.nz/~greg/python/Pyrex/)。
Pyrex可以说是扩展Python的一大创新,她使用Python like的语法来编写Python的C
Module,自动翻译成C语言代码,进而编译获取C代码的高效率。而且,配合Python的
Distutils,使得构建过程简单到了只需要setup.py的程度。我觉得其简化python扩展
的编写方式,已经和Boost.python,SWIG不在一个意义级别上了。

这里贴一段来自pyrex的示例,用于搜索质数:
# primes.pyx
#
#  Calculate prime numbers
#

def primes(int kmax):
          cdef int n, k, i
          cdef int p[1000]
          result = []
          if kmax > 1000:
                  kmax = 1000
          k = 0
          n = 2
          while k < kmax:
                  i = 0
                  while i < k and n % p[i]  0:
                          i = i + 1
                  if i == k:
                          p[k] = n
                          k = k + 1
                          result.append(n)
                  n = n + 1
          return result

将其pyrexc编译后得到一个c文件,然后编译之后就是一个python module了~ 按照他
的逻辑,我还对照相应的写了一个Python脚本:
#!/usr/bin/env python
# primespy.py

def primes(kmax):
          result = []
          if kmax > 1000:
                  kmax = 1000
          k = 0
          n = 2
          while k < kmax:
                  i = 0
                  while i< k and n % result[i] != 0:
                          i += 1
                  if i == k:
                          result.append(n)
                          k += 1
                  n+=1
          return result

两者的代码行数基本一样,来看一下运行结果:
In [23]: tpyx = timeit.Timer(stmt='primes.primes(1000)', setup='import
primes')

In [24]: tpy = timeit.Timer(stmt='primespy.primes(1000)', setup='import
primespy')

In [25]: tpyx.timeit(100)
Out[25]: 1.2969999313354492

In [26]: tpy.timeit(100)
Out[26]: 30.266000032424927

速度提高了30倍之多!

pyrex的优势是编写简单,不必处理多余的细节,而且也不需要为这种简单付出效率的
代价。劣势在于目前的pyrex对C++的只是仍然不是很好,还在继续开发之中。至于对
C++到地支持差到什么程度,我还没有进一步测试过,还希望看到各位的高见。

总结是,如果是针对C的Python扩展,或者lib Wrapper,Pyrex可以说是最方便的选
择。如果涉及到C++的扩展,可
能目前boost.python还是最好的选择了。

补:目前正在看Boost.python,SWIG其实并没有细看过,呵呵,只是看了一些intro性
质文章,就开始大发厥词了,希望大家补充指正。


On Wed, 31 May 2006 09:08:14 +0800, 刘鑫
<march.liu at gmail.com> wrote:

> Boost和SWIG的Python接口都是对Python API进行的封装。
>
> 2006/5/30, CHAOS <chaoszhuo at gmail.com>:
>>
>> 本人正在学 怎么把C和Python的代码结合起来。有些问题请教一下。
>>
>> 我发现有些库 如
>> Boost和SWIG,提供嵌套的功能,同时,Python的文档也有专门的大段叙述。我刚 
>> 开始研究。想问问这三者究竟是什么关系?到底什么才是正途?
>>
>> 谢!
>>
>> Chaos
>>
>> _______________________________________________
>> python-chinese
>> Post: send python-chinese at lists.python.cn
>> Subscribe: send subscribe to python-chinese-request at lists.python.cn
>> Unsubscribe: send unsubscribe to  python-chinese-request at lists.python.cn
>> Detail Info: http://python.cn/mailman/listinfo/python-chinese
>>
>>
>
>



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[导入自Mailman归档:http://www.zeuux.org/pipermail/zeuux-python]

2006年06月02日 星期五 18:42

flyaflya flyaflya at gmail.com
Fri Jun 2 18:42:50 HKT 2006

Leira Hua 写道:
> 倒是这两天我也在看这方面的问题~
> 一般编写Python C/C++ Module,或者为C/C++ lib编写Wrapper,我所看到的有 
> 以下几
> 种方式:
> 1. 直接使用C Python提供的API
> 2. SWIG
> 3. Boost.Python
> 4. Pyrex
>
> 首先直接使用Python C API是很不方便的。上面几位高人已经谈过了SWIG和
> Boost.Python,我就不多说了,只是个人感觉易用性而言Boost.Python > SWIG,但
> SWIG功能强大,支持的也只不只是Python一种脚本语言。以上这两种方式对C++ 
> 的支持
> 都比较友好。
> 这里着重推荐一下Pyrex
> (http://www.cosc.canterbury.ac.nz/~greg/python/Pyrex/)。
> Pyrex可以说是扩展Python的一大创新,她使用Python like的语法来编写Python的C
> Module,自动翻译成C语言代码,进而编译获取C代码的高效率。而且,配合 
> Python的
> Distutils,使得构建过程简单到了只需要setup.py的程度。我觉得其简化 
> python扩展
> 的编写方式,已经和Boost.python,SWIG不在一个意义级别上了。
>
> 这里贴一段来自pyrex的示例,用于搜索质数:
> # primes.pyx
> #
> #  Calculate prime numbers
> #
>
> def primes(int kmax):
>          cdef int n, k, i
>          cdef int p[1000]
>          result = []
>          if kmax > 1000:
>                  kmax = 1000
>          k = 0
>          n = 2
>          while k < kmax:
>                  i = 0
>                  while i < k and n % p[i]  0:
>                          i = i + 1
>                  if i == k:
>                          p[k] = n
>                          k = k + 1
>                          result.append(n)
>                  n = n + 1
>          return result
>
> 将其pyrexc编译后得到一个c文件,然后编译之后就是一个python module了~ 按 
> 照他
> 的逻辑,我还对照相应的写了一个Python脚本:
> #!/usr/bin/env python
> # primespy.py
>
> def primes(kmax):
>          result = []
>          if kmax > 1000:
>                  kmax = 1000
>          k = 0
>          n = 2
>          while k < kmax:
>                  i = 0
>                  while i< k and n % result[i] != 0:
>                          i += 1
>                  if i == k:
>                          result.append(n)
>                          k += 1
>                  n+=1
>          return result
>
> 两者的代码行数基本一样,来看一下运行结果:
> In [23]: tpyx = timeit.Timer(stmt='primes.primes(1000)', setup='import
> primes')
>
> In [24]: tpy = timeit.Timer(stmt='primespy.primes(1000)', setup='import
> primespy')
>
> In [25]: tpyx.timeit(100)
> Out[25]: 1.2969999313354492
>
> In [26]: tpy.timeit(100)
> Out[26]: 30.266000032424927
>
> 速度提高了30倍之多!
>
> pyrex的优势是编写简单,不必处理多余的细节,而且也不需要为这种简单付出 
> 效率的
> 代价。劣势在于目前的pyrex对C++的只是仍然不是很好,还在继续开发之中。至 
> 于对
> C++到地支持差到什么程度,我还没有进一步测试过,还希望看到各位的高见。
>
> 总结是,如果是针对C的Python扩展,或者lib Wrapper,Pyrex可以说是最方便的选
> 择。如果涉及到C++的扩展,可
> 能目前boost.python还是最好的选择了。
>
> 补:目前正在看Boost.python,SWIG其实并没有细看过,呵呵,只是看了一些 
> intro性
> 质文章,就开始大发厥词了,希望大家补充指正。
>
>
> On Wed, 31 May 2006 09:08:14 +0800, 刘鑫
> <march.liu at gmail.com> wrote:
>
>> Boost和SWIG的Python接口都是对Python API进行的封装。
>>
>> 2006/5/30, CHAOS <chaoszhuo at gmail.com>:
>>>
>>> 本人正在学 怎么把C和Python的代码结合起来。有些问题请教一下。
>>>
>>> 我发现有些库 如
>>> Boost和SWIG,提供嵌套的功能,同时,Python的文档也有专门的大段叙述。 
>>> 我刚开始研究。想问问这三者究竟是什么关系?到底什么才是正途?
>>>
>>> 谢!
>>>
>>> Chaos
>>>
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> Detail Info: http://python.cn/mailman/listinfo/python-chinese
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Swig绝对是最易用的。

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