本文来自作者 gashero 在 GitChat 上分享「Python 的 C 扩展开发惯例」，「阅读原文」查看交流实录
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编辑 | 嘉仔
目录
1 简介
1.1 Python扩展模块的用途和优点
1.2 设计扩展模块的流程
2 setup.py脚本
3 函数接口、参数传递、简单返回值
3.1 函数接口
3.2 参数传递
3.3 简单返回值
4 元组、列表、字典、缓冲区
5 异常处理、引用计数
5.1 抛出异常
5.2 引用计数
6 GIL与多线程
1.
简介
本文记录Python的扩展模块开发中的常用惯例，以便读者可以低成本的使用Python扩展模块来提高应用性能。
文本不是扩展模块的入门教程，而是面向对扩展模块有一定概念，但一直未能有效应用起来的读者。
1.1
Python扩展模块的用途和优点
Python扩展模块的常见几种用途及其优点：
提升计算性能
Python的扩展模块使用C/C++编写，其计算性能也是C/C++同级别的。跨语言通信接口上的性能损失小到忽略不计，所以能够提供非常好的性能支持。典型如Numpy包，用于科学计算，其底层调用了第三方的数学计算库，性能也是同级别的。
使用多核心计算能力
扩展模块通过对GIL的控制，可以使用上CPU的多核心计算能力，而不是受限于纯Python程序的单核心限制。结合多线程可以定制使用多少个核心。
系统组件隔离和模块化
通过把每个C/C++函数提供给Python接口，使得函数之间不共享任何状态，实现了良好的组建隔离，有助于开发和测试。同时由于参数全部通过Python传递，易于打印和中断，可调试性有了很大的提高。
使用第三方库
并非每种库都有Python支持，此时就需要自己编写扩展模块实现系统对接了。但现代流行的大型库，很多都有官方的Python扩展模块，使得应用质量有了较大提高，典型如OpenCV和PyCUDA。
1.2
设计扩展模块的流程
-
编写setup.py：配置扩展模块元信息的脚本
-
引入必要头文件：以Python.h为主的几个常用头文件
-
设计导出函数表：导出给Python使用的函数表
-
模块初始化函数：几个必要的初始化步骤
2.
setup.py脚本
setup.py脚本是用于构建扩展模块的配置。简单的网上有很多，而如下给出一个项目中比较实用的例子:
import platform
from distutils.core import setup,Extension
from distutils import sysconfig
cfg_vars=sysconfig.get_config_vars()
if 'OPT' in cfg_vars:
cfg_vars['OPT']=cfg_vars['OPT'].replace('-Wstrict-prototypes','')
mod_expy=Extension('libxx.expy',
sources=['libxx/expy.c',],
libraries=['jpeg',],
include_dirs=['/opt/local/include',],
library_dirs=['/opt/local/lib',],
define_macros=[('MAJOR_VERSION','1'),('MINOR_VERSION','0')],
)
#区分各种平台的编译
if platform.system()=='Darwin':
os.environ['ARCHFLAGS']='-arch x86_64'
extmodlist=[mod_expy,]
elif platform.system()='Linux':
os.environ['ARCHFLAGS']='-arch i386 -arch x86_64'
extmodlist=[mod_expy,]
else:
raise RuntimeError('Unknown system()=%s'%repr(platform.system()))
setup(name='libxx',
version='1.0',
description='libxx-python',
author='gashero',
author_email='xxx@xxx.xxx',
packages=['libxx',],
ext_modules=extmodlist,
url='http://example.com/',
long_description='xxxxxx xxxxxx',
)
相对于各种Hello World级别的setup.py。如上脚本增添的实用性功能：
-
提供了更完善的编译参数，比如编译时特定的宏定义，编译器参数等
-
引用了其他第三方库
-
区分不同平台的编译，对Linux和Mac有所区分
-
提供欧冠你了更加完善的元信息
通常大家自己编写的扩展模块规模都不大，如上setup.py脚本也足够使用了。如果涉及到更复杂的多个源文件的扩展模块，只需要继续增加Extension对象即可。
3.
函数接口、参数传递、简单返回值
3.1
函数接口
用于定义函数，并传递给Python调用。就是定义PyMethodDef类型的实例。一个例子如下:
static PyMethodDef expyMethods[]={
{"add",expy_add,METH_VARARGS,"Add 2 number"},
{NULL,NULL,0,NULL}
};
此定义的4个字段中的第3个字段用以决定函数的调用方式，可选如下：
-
METH_VARARGS：多个形式参数，最常用的玩法
-
METH_NOARGS：无参数，常用于输出类函数
-
METH_VARARGS|METH_KEYWORDS ：同时拥有匿名参数和关键字参数
最后一个字段则是函数的文档，用于 help() 函数时显示。
3.2
参数传递
使用匿名参数和包含关键字参数的函数定义是不同的，两者如下:
static PyObject* func(PyObject* self, PyObject* args);
static PyObject* func(PyObject* self, PyObject* args, PyObject **kwargs);
如果没有对应的内容则会传递来NULL。对于模块函数，而不是对象方法，可以不关注self。
参数解析过程使用 PyArg_ParseTuple() 和 PyArg_ParseTupleAndKeywords() 。用一个字符串来描述参数列表，随后传入各个对象的引用地址。
鉴于参数和返回值的类型可能不是对双方都友好，所以一般建议不要传递的类型：
-
体系结构相关的数字类型，如int、long，而是传递长度已知的数字类型
-
结构体，因为结构体实际存储的位置可能是有生命周期的，同样适用于C++的对象
-
地址指针，因为也是体系结构相关的，包括函数指针
实际上需要传递地址、结构体、对象时，一般建议在扩展模块里写个对象，虽然更困难一些，但是兼容性会好的多。
不要把任何内容留在C/C++程序里，如全局变量。
3.3
简单返回值
函数的返回值必须是Python对象。
简单的没有返回值的函数，可以直接在函数末尾使用一个宏来实现:
Py_RETURN_NONE;
这对于简单那的输出函数是没问题的。
更复杂一点的可以使用 Py_BuildValue() 也是用一个字符串描述格式后传入各个值，甚至可以构造复杂的数据结构。
4.
元组、列表、字典、缓冲区
元组在Python中的作用是不可修改的，这对于返回内容给Python是很友好的，而且性能也比列表要好。
列表的价值在于可以存储长度不固定的内容。比如C/C++很多的第三方库会用迭代的方式返回内容。在函数开始时并不知道能返回多少个对象，只能每次调用next来获取下一个对象。此时就适合创建个list，然后每次用append()方法来加入元素。例如:
PyObject *retlist=PyList_New(0); //创建长度为0的队列
while(pos) {
PyList_Append(retlist, Py_BuildValue("{}"));
pos=pos->next;
}
字典也可以用于返回一个单独的结构体内容。即将C/C++结构体中每个字段作为字典中的一个元素来设置，并返回。这种方式的可读性会很好。
使用dict存储信息的例子，key使用字符串:
PyObject *fmtinfo=PyDict_New();
PyDict_SetItemString(fmtinfo, "index", PyInt_FromLong(1));
但是不建议用于返回list中的dict，毕竟性能消耗较多。对于返回多个结构体，更适合的方式还是list中的tuple。
返回内容长度可预估的情况下使用 Py_BuildValue() 更合适。
对于不需要理解内容的字符串，可以使用buffer类型，会比str类型更节省内存和性能。buffer类型相对于str类型的区别是，buffer不会检查系统中内容相同的两个字符串。而str会确保系统里不会有重复的字符串。这个计算过程也是要耗时间的。
新建buffer，获取其指针后进行操作的例子:
Py_ssize_t buflen=1000,_buflen;
void *bufptr;
PyObject *buf=PyBuffer_New(buflen);
if (PyObject_AsWriteBuffer(buf, &bufptr, &_buflen)<0) {
return NULL;
}
5.
异常处理、引用计数
5.1 抛出异常
用来通知Python，在函数里出现了错误。几个常用的内置异常：
PyExc_ZeroDivisionError ：被0除
PyExc_IOError ：IO错误
PyExc_TypeError ：类型错误，如参数类型不对
PyExc_ValueError ：值的范围错误
PyExc_RuntimeError ：运行时错误
PyExc_OSError ：各种与OS交互时的错误
可以根据自己的喜好来抛出异常。实际抛出异常的方法如：
if (ret<0) {
PyErr_SetString(PyExc_RuntimeError,"Runtime failed!");
return NULL;
}
有时希望抛出的异常包含一些参数，比如错误码，来方便更好的调试。可以用如下方法:
if (ret<0) {
PyErr_Format(PyExc_OSError, "ERROR[%d]=%s",
errno, strerror(errno));
}
各种C/C++库里大量使用了错误码，所以如上方法的使用非常广泛。在Python里看到函数出错抛出的异常，并包含了错误码是比平时写纯C/C++程序动则crash要美好的多。而编写扩展模块的过程使得这个工作规范化了。
5.2 引用计数
扩展模块的引用计数是很魔幻的，也是广为诟病的一个问题。
实际使用中，每个Python API都会在文档里注明其对引用计数的操作。借用就是不改变引用计数，而引用则是会增加1的。
为了避免每次都恶心的去查找这些内容，可以利用一些友好的函数。比如 Py_BuildValue() 直接传入的就是C/C++的数据，其内负责生成复杂的数据结构，并管理好引用计数。
tuple、buffer的引用计数管理也比list、str的要简单，推荐使用。
6. GIL与多线程
GIL是限制Python使用多核心的直接原因，根本原因是Python解释器内部有一些全局变量，典型如异常处理。而又有很多Python API和第三方模块在使用这些全局变量，使得GIL的改进一直得不到进展。
在扩展模块层面是可以释放GIL的，使得CPU控制权交还给Python，而当前C/C++代码也可以继续执行。但务必注意的是任何Python API的调用都必须在GIL控制下进行。所以在执行密集计算的任务前释放GIL，完成计算后，重新申请GIL，再进行返回值和异常处理。
在扩展模块的函数里释放和申请GIL的第一种写法：
static PyObject *fun(PyObject *self, PyObject *args) {
//....
PyThreadState *_save;
_save=PyEval_SaveThread();
block();
PyEval_RestoreThread(_save);
//...
}
该方法还需要在模块初始化时调用 PyEval_InitThreads() 。
另一种方法则简便的多:
Py_BEGIN_ALLOW_THREADS;
//可能阻塞的操作
Py_END_ALLOW_THREADS;
所以，一种简单的使用多核计算的方法是，把任务拆分成多个小份，每个小份都放在一个线程中运行。线程里调用扩展模块中的计算函数，计算函数在实际计算时释放GIL。
这种方式可以有效的利用Python来管理线程，而无需在C/C++里使用pthread之类的麻烦事，只需要最简单的做计算就好了。
福利
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