Python中CFFI简介和使用实际示例
作者：东北豆子哥
CFFI是Python调用C代码的接口库,支持ABI和API两种模式,提供自动内存管理与NumPy集成能力,相比ctypes,其接口更友好,PyPy性能更优,适合高性能计算和C库集成场景,本文给大家介绍Python中CFFI简介和使用实际示例,感兴趣的朋友跟随小编一起看看吧
Python中CFFI介绍和使用
CFFI (C Foreign Function Interface) 是Python的一个外部函数接口库，用于调用C代码。它提供了与C语言交互的简单方式，是替代ctypes的另一种选择。
CFFI的特点
- 支持两种模式：ABI模式和API模式
- 自动生成绑定代码：可以自动生成Python与C之间的桥梁代码
- 支持CPython和PyPy：在PyPy上性能表现优异
- 内存管理安全：自动管理内存，减少内存泄漏风险
- 支持C语言标准：支持C99和部分C11特性
安装CFFI
pip install cffi
使用模式
1. ABI模式 (应用程序二进制接口)
ABI模式不需要编译，直接加载动态库：
from cffi import FFI
ffi = FFI()
ffi.cdef("""
int printf(const char *format, ...);
""")
C = ffi.dlopen(None) # 加载标准C库
C.printf(b"Hello, %s!\n", b"World")2. API模式 (应用程序接口)
API模式需要编译，性能更好：
from cffi import FFI
ffi = FFI()
ffi.cdef("""
int add(int a, int b);
""")
# 内联C源代码
ffi.set_source("_example",
"""
int add(int a, int b) {
return a + b;
}
""")
if __name__ == "__main__":
ffi.compile()使用编译后的模块：
from _example import ffi, lib result = lib.add(2, 3) print(result) # 输出: 5
实际示例
示例1：调用标准C库函数
from cffi import FFI
ffi = FFI()
ffi.cdef("""
double sin(double x);
double cos(double x);
""")
C = ffi.dlopen(None) # 加载标准C库
x = 3.1415926535 / 4
print("sin:", C.sin(x))
print("cos:", C.cos(x))示例2：与自定义C代码交互
example.h
#ifndef EXAMPLE_H #define EXAMPLE_H int add(int a, int b); void print_message(const char *message); #endif
example.c
#include <stdio.h>
#include "example.h"
int add(int a, int b) {
return a + b;
}
void print_message(const char *message) {
printf("Message: %s\n", message);
}编译为共享库：
gcc -shared -o libexample.so -fPIC example.c
Python代码：
from cffi import FFI
ffi = FFI()
ffi.cdef("""
int add(int a, int b);
void print_message(const char *message);
""")
lib = ffi.dlopen("./libexample.so")
print("Add result:", lib.add(5, 7))
lib.print_message(b"Hello from Python!")示例3：处理复杂数据结构
from cffi import FFI
ffi = FFI()
ffi.cdef("""
typedef struct {
int x;
int y;
} Point;
double distance(Point p1, Point p2);
""")
ffi.set_source("_geometry",
"""
#include <math.h>
typedef struct {
int x;
int y;
} Point;
double distance(Point p1, Point p2) {
int dx = p1.x - p2.x;
int dy = p1.y - p2.y;
return sqrt(dx*dx + dy*dy);
}
""")
if __name__ == "__main__":
ffi.compile()使用编译后的模块：
from _geometry import ffi, lib
p1 = ffi.new("Point *", [1, 2])
p2 = ffi.new("Point *", [4, 6])
distance = lib.distance(p1[0], p2[0])
print("Distance:", distance) # 输出: 5.0内存管理
CFFI提供了几种内存管理方式：
- ffi.new()：分配内存并在Python对象被垃圾回收时自动释放
- ffi.gc()：显式指定垃圾回收时的释放函数
- ffi.release()：手动释放内存
from cffi import FFI
ffi = FFI()
ffi.cdef("""
typedef struct {
char *name;
int age;
} Person;
Person *create_person(char *name, int age);
void free_person(Person *p);
""")
# 假设这是与C库交互的部分
ffi.set_source("_person", "")
if __name__ == "__main__":
ffi.compile()
from _person import ffi, lib
# 自动内存管理
person = ffi.new("Person *")
person.name = ffi.new("char[]", b"Alice")
person.age = 30
# 手动内存管理
p = lib.create_person(b"Bob", 25)
try:
print(ffi.string(p.name), p.age)
finally:
lib.free_person(p)与NumPy集成
CFFI可以与NumPy数组高效交互：
import numpy as np
from cffi import FFI
ffi = FFI()
ffi.cdef("""
void square_array(double *array, int length);
""")
ffi.set_source("_numpy_example",
"""
void square_array(double *array, int length) {
for (int i = 0; i < length; i++) {
array[i] = array[i] * array[i];
}
}
""")
if __name__ == "__main__":
ffi.compile()
from _numpy_example import ffi, lib
arr = np.array([1.0, 2.0, 3.0, 4.0], dtype=np.float64)
ptr = ffi.cast("double *", arr.ctypes.data)
lib.square_array(ptr, len(arr))
print(arr) # 输出: [ 1. 4. 9. 16.]性能考虑
- API模式比ABI模式更快
- 在PyPy上，CFFI的性能通常比CPython更好
- 尽量减少Python和C之间的数据传递
- 对于大量数据处理，考虑使用内存视图(ffi.from_buffer)
常见问题
- 类型转换：注意Python和C类型之间的差异
- 内存管理：确保正确管理内存，避免泄漏
- 线程安全：CFFI调用通常是线程安全的，但底层C库可能不是
- 错误处理：检查C函数的返回值，处理错误情况
总结
CFFI是Python与C代码交互的强大工具，提供了比ctypes更友好、更安全的接口。它特别适合：
- 需要高性能计算的场景
- 与现有C库集成
- 在PyPy环境下运行代码
- 需要自动内存管理的场景
通过合理使用CFFI，可以充分发挥Python的灵活性和C的性能优势。
到此这篇关于Python中CFFI简介和使用实际示例的文章就介绍到这了,更多相关Python CFFI使用内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！