我想从Python应用程序调用C库。我不想包装整个API，只包装与我的案例相关的函数和数据类型。在我看来，我有三个选择:
用c语言创建一个实际的扩展模块，这可能有点过分，而且我还想避免学习编写扩展的开销。 使用Cython将相关部分从C库公开到Python。 在Python中完成所有的事情，使用ctypes与外部库通信。
我不知道2)还是3)哪个更好。3)的优点是ctypes是标准库的一部分，生成的代码将是纯Python——尽管我不确定这个优点到底有多大。
这两种选择有更多的优点/缺点吗?你推荐哪种方法?
编辑:感谢你的回答，它们为任何想做类似事情的人提供了很好的资源。当然，这个决定仍然是针对单一情况做出的——没有一个“这是正确的事情”之类的答案。对于我自己的情况，我可能会使用ctypes，但我也期待在其他一些项目中尝试Cython。
由于没有唯一的正确答案，接受一个答案就有些武断了;我选择了FogleBird的答案，因为它提供了一些关于ctypes的很好的见解，而且它也是目前投票最多的答案。然而，我建议阅读所有的答案，以获得一个良好的概述。
再次感谢。
当前回答
有一个问题让我使用ctypes而不是cython，这在其他答案中没有提到。
Using ctypes the result does not depend on compiler you are using at all. You may write a library using more or less any language which may be compiled to native shared library. It does not matter much, which system, which language and which compiler. Cython, however, is limited by the infrastructure. E.g, if you want to use intel compiler on windows, it is much more tricky to make cython work: you should "explain" compiler to cython, recompile something with this exact compiler, etc. Which significantly limits portability.
其他回答
有一个问题让我使用ctypes而不是cython，这在其他答案中没有提到。
Using ctypes the result does not depend on compiler you are using at all. You may write a library using more or less any language which may be compiled to native shared library. It does not matter much, which system, which language and which compiler. Cython, however, is limited by the infrastructure. E.g, if you want to use intel compiler on windows, it is much more tricky to make cython work: you should "explain" compiler to cython, recompile something with this exact compiler, etc. Which significantly limits portability.
ctypes是您快速完成它的最佳选择，并且在您仍然在编写Python时使用它是一种乐趣!
我最近包装了一个使用ctypes与USB芯片通信的FTDI驱动程序，它很棒。我在不到一个工作日的时间里完成了所有的工作。(我只实现了我们需要的函数，大约15个函数)。
我们以前使用第三方模块PyUSB来实现同样的目的。PyUSB是一个实际的C/Python扩展模块。但是PyUSB在阻塞读/写时没有释放GIL，这给我们带来了问题。因此，我使用ctypes编写了自己的模块，它在调用本机函数时释放GIL。
需要注意的一点是，ctypes不知道你正在使用的库中的#define常量和其他东西，只知道函数，所以你必须在自己的代码中重新定义这些常量。
下面是代码最终的样子的一个例子(很多东西被剪掉了，只是想向你展示它的要点):
from ctypes import *
d2xx = WinDLL('ftd2xx')
OK = 0
INVALID_HANDLE = 1
DEVICE_NOT_FOUND = 2
DEVICE_NOT_OPENED = 3
...
def openEx(serial):
serial = create_string_buffer(serial)
handle = c_int()
if d2xx.FT_OpenEx(serial, OPEN_BY_SERIAL_NUMBER, byref(handle)) == OK:
return Handle(handle.value)
raise D2XXException
class Handle(object):
def __init__(self, handle):
self.handle = handle
...
def read(self, bytes):
buffer = create_string_buffer(bytes)
count = c_int()
if d2xx.FT_Read(self.handle, buffer, bytes, byref(count)) == OK:
return buffer.raw[:count.value]
raise D2XXException
def write(self, data):
buffer = create_string_buffer(data)
count = c_int()
bytes = len(data)
if d2xx.FT_Write(self.handle, buffer, bytes, byref(count)) == OK:
return count.value
raise D2XXException
有人对不同的选项做了一些基准测试。
我可能会更犹豫，如果我必须包装一个c++库与许多类/模板/等。但是ctypes可以很好地使用结构，甚至可以回调到Python。
我知道这是一个老问题，但是当您在谷歌上搜索ctypes vs cython之类的东西时，会出现这个问题，这里的大多数答案都是由那些已经精通cython或c的人编写的，这可能无法反映您需要投入学习这些来实现您的解决方案的实际时间。这两方面我都是初学者。我以前从未接触过cython，对c/c++也没有什么经验。
在过去的两天里，我一直在寻找一种方法，将我代码中性能较重的部分委托给比python更低级的东西。我用ctypes和Cython实现了我的代码，它主要由两个简单的函数组成。
我有一个巨大的字符串列表需要处理。注意列表和字符串。 这两种类型都不完全对应于c中的类型，因为python字符串默认是unicode，而c字符串不是。python中的列表只是c的NOT数组。
以下是我的看法。使用cython。它更流畅地集成到python中，而且一般来说更容易使用。当出现错误时，ctypes只会抛出段错误，至少cython会在可能的情况下提供带有堆栈跟踪的编译警告，并且可以使用cython轻松返回有效的python对象。
下面是关于我需要投入多少时间来实现相同的功能的详细说明。顺便说一下，我做了很少的C/ c++编程:
Ctypes: About 2h on researching how to transform my list of unicode strings to a c compatible type. About an hour on how to return a string properly from a c function. Here I actually provided my own solution to SO once I have written the functions. About half an hour to write the code in c, compile it to a dynamic library. 10 minutes to write a test code in python to check if c code works. About an hour of doing some tests and rearranging the c code. Then I plugged the c code into actual code base, and saw that ctypes does not play well with multiprocessing module as its handler is not pickable by default. About 20 minutes I rearranged my code to not use multiprocessing module, and retried. Then second function in my c code generated segfaults in my code base although it passed my testing code. Well, this is probably my fault for not checking well with edge cases, I was looking for a quick solution. For about 40 minutes I tried to determine possible causes of these segfaults. I split my functions into two libraries and tried again. Still had segfaults for my second function. I decided to let go of the second function and use only the first function of c code and at the second or third iteration of the python loop that uses it, I had a UnicodeError about not decoding a byte at the some position though I encoded and decoded everthing explicitely.
在这一点上，我决定寻找一个替代品，并决定研究cython:
Cython 10分钟阅读cython hello world。 用15分钟检查SO如何使用setuptools而不是distutils使用cython。 10分钟关于cython类型和python类型的阅读。我了解到我可以使用大多数内置的python类型进行静态类型。 15分钟用cython类型重新注释我的python代码。 10分钟的修改我的setup.py使用编译模块在我的代码库。 将模块直接插入到多处理版本的代码库中。它的工作原理。
郑重声明，我当然没有衡量我投资的准确时机。这很可能是由于在处理ctypes时需要花费太多精力，所以我对时间的感知有点太专注了。但是它应该传达处理cython和ctypes的感觉
当你已经有一个编译好的库blob要处理(比如OS库)时，ctypes非常有用。然而，调用开销很严重，所以如果您将对库进行大量调用，并且无论如何都要编写C代码(或者至少编译它)，那么我建议您使用cython。这并不需要做更多的工作，而且使用生成的pyd文件会更快、更python化。
我个人倾向于使用cython来快速加速python代码(循环和整数比较是cython特别擅长的两个领域)，当涉及到其他库的一些更复杂的代码/包装时，我将转向Boost.Python。提振。Python的设置可能很挑剔，但一旦你让它工作了，它就可以简单地包装C/ c++代码。
cython在包装numpy方面也很出色(这是我从SciPy 2009会议中了解到的)，但我没有使用过numpy，因此不能对此进行评论。
要从Python应用程序调用C库，还有cffi，这是ctypes的新替代方案。它为FFI带来了全新的面貌:
它以一种迷人的、干净的方式处理问题(与ctypes相反) 它不需要编写非Python代码(如SWIG, Cython，…)
