Язык программирования Python

обычно требуется явно указать каталог, в котором лежит заголовочный файл Python.h (в gcc это делается опцией–I)

чтобы получившийся исполняемый файл мог корректно предоставлять имена для динамически загружаемых модулей, требуется передать компоновщику опцию–E: это можно сделать из gcc с помощью опции–Wl, — E. (В противном случае, модуль time, а это модуль расширения в виде динамически загружаемого модуля, не будет работать из–за того, что не увидит имен, определенных в libpython)

Здесь же следует сделать еще одно замечание: программа, встраивающая Python, не должна много раз выполнять Py_Initialize() и Py_Finalize(), так как это может приводить к утечке памяти. Сам же интерпретатор Python очень стабилен и в большинстве случаев не дает утечек памяти.

Использование SWIG

SWIG (Simplified Wrapper and Interface Generator, упрощенный упаковщик и генератор интерфейсов) - это программное средства, сильно упрощающее (во многих случаях — автоматизирующее) использование библиотек, написанных на C и C++, а также на других языках программирования, в том числе (не в последнюю очередь!) на Python. Нужно отметить, что SWIG обеспечивает достаточно полную поддержку практически всех возможностей C++, включая предобработку, классы, указатели, наследование и даже шаблоны C++. Последнее очень важно, если необходимо создать интерфейс к библиотеке шаблонов.

Пользоваться SWIG достаточно просто, если уметь применять компилятор и компоновщик (что в любом случае требуется при программировании на C/C++).

Простой пример использования SWIG

Предположим, что есть программа на C, реализующая некоторую функцию (пусть это будет вычисление частоты появления различных символов в строке):

Листинг

/* File : freq.c */

#include <stdlib.h>

int * frequency(char s[]) {

int *freq;

char *ptr;

freq = (int*)(calloc(256, sizeof(int)));

if (freq != NULL)

for (ptr = s; *ptr; ptr++)

freq[*ptr] += 1;

return freq;

}

Для того чтобы можно было воспользоваться этой функцией из Python, нужно написать интерфейсный файл (расширение .i) примерно следующего содержания:

Листинг

/* File : freq.i */

%module freq

%typemap(out) int * {

int i;

$result = PyTuple_New(256);

for(i=0; i<256; i++)

PyTuple_SetItem($result, i, PyLong_FromLong($1[i]));

free($1);

}

extern int * frequency(char s[]);

Интерфейсные файлы содержат инструкции самого SWIG и фрагменты C/C++-кода, возможно, с макровключениями (в примере выше: $result, $1). Следует заметить, что для преобразования массива целых чисел в кортеж элементов типа long, необходимо освободить память из–под исходного массива, в котором подсчитывались частоты.

Теперь (подразумевая, что используется компилятор gcc), создание модуля расширения может быть выполнено примерно так:

Листинг

swig–python freq.i

gcc–c–fpic freq_wrap.c freq.c -DHAVE_CONFIG_H

— I/usr/local/include/python2.3–I/usr/local/lib/python2.3/config

gcc–shared freq.o freq_wrap.o–o _freq.so

После этого в рабочем каталоге появляется файлы _freq.so и freq.py, которые вместе и дают доступ к требуемой функции:

Листинг

>>> import freq

>>> freq.frequency(«ABCDEF»)[60:75]

(0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 0L, 0L, 0L, 0L)

Помимо этого, можно посмотреть на содержимое файла freq_wrap.c, который был порожден SWIG: в нем, среди прочих вспомогательных определений, нужных самому SWIG, можно увидеть что–то подобное проиллюстрированному выше примеру модуля md5. Вот фрагмент этого файла с определением обертки для функции frequency():

Листинг

extern int *frequency(char []);

static PyObject *_wrap_frequency(PyObject *self, PyObject *args) {

PyObject *resultobj;

char *arg1 ;

int *result;

if(!PyArg_ParseTuple(args,(char *)«s:frequency»,&arg1)) goto fail;

result = (int *)frequency(arg1);

{

int i;

resultobj = PyTuple_New(256);

for(i=0; i<256; i++)

PyTuple_SetItem(resultobj, i, PyLong_FromLong(result[i]));

free(result);

}

return resultobj;

fail:

return NULL;

}

В качестве упражнения, предлагается сопоставить это определение с файлом freq.i и понять, что происходит внутри функции _wrap_frequency(). Подсказка: можно посмотреть еще раз комментарии к C–коду модуля md5.

Стоит еще раз напомнить, что в отличие от Python, в языке C/C++ управление памятью должно происходить в явном виде. Именно поэтому добавлена функция free() при преобразовании типа. Если этого не сделать, возникнут утечки памяти. Эти утечки можно обнаружить, при многократном выполнении функции:

Листинг

>>> import freq

>>> for i in xrange(1000000):

… dummy = freq.frequency(«ABCDEF»)

>>>

Если функция freq.frequency() имеет утечки памяти, выполняемый процесс очень быстро займет всю имеющуюся память.

Интеграция Python и других систем программирования

Язык программирования Python является сценарным языком, а значит его основное назначение — интеграция в единую систему разнородных программных компонентов. Выше рассматривалась (низкоуровневая) интеграция с C/C++-приложениями. Нужно заметить, что в большинстве случаев достаточно интеграции с использованием протокола. Например, интегрируемые приложения могут общаться через XML–RPC, SOAP, CORBA, COM, .NET и т.п. В случаях, когда приложения имеют интерфейс командной строки, их можно вызывать из Python и управлять стандартным вводом–выводом, переменными окружения. Однако есть и более интересные варианты интеграции.

Современное состояние дел по излагаемому вопросу можно узнать по адресу: http://www.python.org/moin/IntegratingPythonWithOtherLanguages

Java

Документация по Jython (это реализация Python на Java–платформе) отмечает, что Jython обладает следующими неоспоримыми преимуществами над другими языками, использующими Java–байт–код:

Jython–код динамически компилирует байт–коды Java, хотя возможна и статическая компиляция, что позволяет писать апплеты, сервлеты и т.п.;

Поддерживает объектно–ориентированную модель Java, в том числе, возможность наследовать от абстрактных Java–классов;

Jython является реализацией Python — языка с практичным синтаксисом, обладающего большой выразительностью, что позволяет сократить сроки разработки приложений в разы.

Правда, имеются и некоторые ограничения по сравнению с «обычным» Python. Например, Java не поддерживает множественного наследования, поэтому в некоторых версиях Jython нельзя наследовать классы от нескольких Java–классов (в тоже время, множественное наследование поддерживается для Python–классов).

Следующий пример (файл lines.py) показывает полную интеграцию Java–классов с интерпретатором Python:

Листинг

# Импортируются модули из Java

from java.lang import System

from java.awt import *

# А это модуль из Jython

import random

# Класс для рисования линий на рисунке

class Lines(Canvas):

# Реализация метода paint()

def paint(self, g):

X, Y = self.getSize().width, self.getSize().height

label.setText("%s x %s» % (X, Y))

for i in range(100):

x1, y1 = random.randint(1, X), random.randint(1, Y)

x2, y2 = random.randint(1, X), random.randint(1, Y)

g.drawLine(x1, y1, x2, y2)

# Метки, кнопки и т.п.

panel = Panel(layout=BorderLayout())

label = Label(«Size», Label.RIGHT)

panel.add(label, «North»)

button = Button(«QUIT», actionPerformed=lambda e: System.exit(0))

panel.add(button, «South»)

lines = Lines()