我正在尝试使用Cython将用C编写的第三方库与我的python应用程序集成。我已经为测试编写了所有python代码。我无法找到设置此示例的示例。我有一个手动创建的pyd/pyx文件。第三方给了我一个头文件(*.h)和一个共享库(*.so)。据我所知，没有其他依赖项。有人可以提供一个如何使用Cython和disutils进行设置的示例吗？谢谢 最佳答案 当然!(以下，我假设你已经知道如何处理cimport以及.pxd和.pyx之间的交互。如果情况不完全如此，请询问，我也会开发该部分)示例(从我的C++项目中获取，但C项目的工作方式几
我想用一些新功能扩展一个大型C项目，但我真的想用Python编写它。基本上，我想从C代码中调用Python代码。但是，像SWIG这样的Python->C包装器允许OPPOSITE，即编写C模块并从Python调用C。我正在考虑一种涉及IPC或RPC的方法(我不介意有多个进程)；也就是说，让我的纯Python组件在单独的进程中(在同一台机器上)运行，并让我的C项目通过从套接字(或unix管道)写入/读取来与其通信。我的python组件可以读/写套接字进行通信。这是一个合理的方法吗？有更好的吗？喜欢一些特殊的RPC机制？感谢到目前为止的回答-但是，我想专注于基于IPC的方法，因为我希望将我
我想用一些新功能扩展一个大型C项目，但我真的想用Python编写它。基本上，我想从C代码中调用Python代码。但是，像SWIG这样的Python->C包装器允许OPPOSITE，即编写C模块并从Python调用C。我正在考虑一种涉及IPC或RPC的方法(我不介意有多个进程)；也就是说，让我的纯Python组件在单独的进程中(在同一台机器上)运行，并让我的C项目通过从套接字(或unix管道)写入/读取来与其通信。我的python组件可以读/写套接字进行通信。这是一个合理的方法吗？有更好的吗？喜欢一些特殊的RPC机制？感谢到目前为止的回答-但是，我想专注于基于IPC的方法，因为我希望将我
我想通过使用BLAS和LAPACK用C或C++编写一些模块来扩展python和numpy。我还希望能够将代码作为独立的C/C++库分发。我希望这个库同时使用单精度和doublefloat。我将编写的一些函数示例是用于求解线性系统的共轭梯度或加速的一阶方法。有些函数需要从C/C++代码中调用Python函数。在玩了一点Python/CAPI和Numpy/CAPI之后，我发现很多人提倡使用Cython来代替(参见例如thisquestion或thisone)。我不是关于Cython的专家，但似乎对于somecases，你仍然需要使用Numpy/CAPI并知道它是如何工作的。鉴于我已经对Py
我想通过使用BLAS和LAPACK用C或C++编写一些模块来扩展python和numpy。我还希望能够将代码作为独立的C/C++库分发。我希望这个库同时使用单精度和doublefloat。我将编写的一些函数示例是用于求解线性系统的共轭梯度或加速的一阶方法。有些函数需要从C/C++代码中调用Python函数。在玩了一点Python/CAPI和Numpy/CAPI之后，我发现很多人提倡使用Cython来代替(参见例如thisquestion或thisone)。我不是关于Cython的专家，但似乎对于somecases，你仍然需要使用Numpy/CAPI并知道它是如何工作的。鉴于我已经对Py
Asitcurrentlystands,thisquestionisnotagoodfitforourQ&Aformat.Weexpectanswerstobesupportedbyfacts,references,orexpertise,butthisquestionwilllikelysolicitdebate,arguments,polling,orextendeddiscussion.Ifyoufeelthatthisquestioncanbeimprovedandpossiblyreopened,visitthehelpcenter提供指导。7年前关闭。我想开始阅读Pytho
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将Python(可能通过中间C表示)编译成机器代码有多可行？大概它需要链接到Python运行时库，并且Python标准库的任何部分(即Python本身)也需要编译(和链接)。此外，如果您想对表达式进行动态评估，则需要捆绑Python解释器，但也许不允许这样做的Python子集仍然有用。它会提供任何速度和/或内存使用优势吗？推测Python解释器的启动时间将被消除(尽管共享库仍需要在启动时加载)。 最佳答案 正如@GregHewgill所说，有充分的理由说明这并非总是可行的。但是，某些类型的代码(例如非常算法代码)可以变成“真正的”机
将Python(可能通过中间C表示)编译成机器代码有多可行？大概它需要链接到Python运行时库，并且Python标准库的任何部分(即Python本身)也需要编译(和链接)。此外，如果您想对表达式进行动态评估，则需要捆绑Python解释器，但也许不允许这样做的Python子集仍然有用。它会提供任何速度和/或内存使用优势吗？推测Python解释器的启动时间将被消除(尽管共享库仍需要在启动时加载)。 最佳答案 正如@GregHewgill所说，有充分的理由说明这并非总是可行的。但是，某些类型的代码(例如非常算法代码)可以变成“真正的”机
这听起来像是一场噩梦，但我真的很想让它工作。我大部分时间都在使用这个例子:CallingCfromHaskell并试图让它在ubuntu上运行。我在java中运行这个:packagetest;publicclassJniTest{publicnativeintfib(intx);}使用javah创建.h文件后在c中的this:(test_JniTest.c)#include"test_JniTest.h"#include"Safe_stub.h"JNIEXPORTjintJNICALLJava_test_JniTest_fib(JNIEnv*e,jobjecto,jintf){retu
