Python3调用C程序（超详解）
Python为什么要调用C？
1.要提高代码的运算速度，C比Python快50倍以上
2.对于C语言里很多传统类库，不想用Python重写，想对从内存到文件接口这样的底层资源进行访问
Python调用C的方法：
Python调用C的方法通常有3种：
1.SWIG，编写一个额外的接口文件来作为SWIG(终端工具)的入口
2.通过CTypes调用
3.使用Python/C API方法
第一种方法大多数情况下会带来不必要的麻烦，我并没有试验，本文只针对2，3方法作详细说明
通过CTypes调用：
Python中的ctypes模块可能是Python调用C方法中最简单的一种。ctypes模块提供了和C语言兼容的数据类型和函数来加载dll文件，因此在调用时不需对源文件做任何的修改。也正是如此奠定了这种方法的简单性。
下面是python文件的代码：
from ctypes import * #pip ctypes库，并导入库
test = CDLL("./test.dll") #调用当前目录下叫test的dll文件，dll文件是C生成的动态链接库
result =test.sum(5,10) #调用库里的函数sum，求和函数
print(result) #打印结果接下来用C语言编写dll动态链接库，这里使用VS：
单击头文件，新建项：
添加源文件：
在头文件test.h中加入如下代码：
#pragma once
#ifdef BUILD_TEST
#define API_SYMBOL __declspec(dllexport)
#else
#define API_SYMBOL __declspec(dllimport)
#endif
//宏定义，导出或者导入//
extern "C" API_SYMBOL int sum(int x, int y);
//导出函数//
在源文件test.cpp中加入如下代码：
#define BUILD_TEST //使导出函数生效
#include "test.h"
#include "stdio.h"
#include "pch.h"
int sum(int a, int b) {
return a + b;
}注意，这里要点击64位，再点击生成（因为目前大部分电脑安装Python解释器是64位的，否则默认生成32位的动态库，会导致无法调用）这是一个很隐蔽的坑！！！
在生成的动态库路径下找到test.dll文件，并复制到python项目下
最后在python中运行代码，出现如下问题：
为了寻找问题，我将python文件中的代码替换如下，发现调用动态库是成功的，只是不能调用动态库里面的函数
from ctypes import *
from ctypes import * #pip ctypes库，并导入库
test = CDLL("./test.dll") #调用当前目录下叫test的dll文件，dll文件是C生成的动态链接库
print("加载成功")
# result =test.sum(5,10) #调用库里的函数sum，求和函数
# print(result) #打印结果
以上流程我是参考B站一位UP主的具体教学，但还是行不通，于是我将test.cpp源文件中的代码更改如下：
#define BUILD_TEST
#include "test.h"
#include "stdio.h"
#include "pch.h"
#define DLLEXPORT extern "C" __declspec(dllexport) //直接在源文件定义导出
DLLEXPORT int sum(int a, int b) {
return a + b;
}//两数相加重复上述流程，生成dll文件，将文件放置于python项目中，然后调用，终于成功
from ctypes import *
from ctypes import * #pip ctypes库，并导入库
test = CDLL("./test.dll") #调用当前目录下叫test的dll文件，dll文件是C生成的动态链接库
print("加载成功")
result =test.sum(5,10) #调用库里的函数sum，求和函数
print(result) #打印结果
使用Python/C API方法：
Python/C API可能是被最广泛使用的方法。它不仅简单，而且可以在C代码中操作你的Python对象。但要使用这种方法，需要用特定的方式来编写C代码，所以C代码不是原生的C（大伙要适应一下），这样才可以供python去调用。这里参照python进阶的说明和博客园的一篇文章
python文件的代码如下：
import Test
x = 1
print(Test.add_one(x))而这里的Test模块，则是需要我们自己用C语言写，C文件代码如下：
#include <Python.h>
int add_one(int a){
return a + 1;
}//这是C的原生函数，实现+1功能
static PyObject * py_add_one(PyObject *self, PyObject *args){
int num;
if (!PyArg_ParseTuple(args, "i", &num)) return NULL;
return PyLong_FromLong(add_one(num));
}//这一串代码要实现的功能如下，按照python规定的调用方式：
//1.定义一个新的静态函数，接收2个PyObject *参数，返回1个PyObject *值
//2.PyArg_ParseTuple方法将python输入的变量变成C的变量，即上述args→num
//3.紧接着调用C原生函数add_one，传入num
//4.最后将调用返回的C变量，转换为PyObject*或其子类，并通过PyLong_FromLong方法，返回python值
static PyMethodDef Methods[] = {
{"add_one", py_add_one, METH_VARARGS},
{NULL, NULL}
};//这串代码的目的是创建一个数组，来指明Python可以调用这个扩展函数：
//其中"add_one"，代表编译后python调用时希望使用的函数名。而py_add_one，代表要调用当前C代码中的哪一个函数，即static PyObject * py_add_one。METH_VARARGS，代表函数的参数传递形式，主要包括位置参数和关键字参数两种
//最后如果希望添加新的函数，则在最后的{NULL, NULL}里按同样格式填写新的调用信息，比如加一些求和求乘积函数
static struct PyModuleDef cModule = {
PyModuleDef_HEAD_INIT,
"Test", /*模块名，即是生成模块后的名字，如numpy,opencv等等*/
"", /* 模块文档，可以为空NULL */
-1, /* 模块中每个解释器的状态大小，模块在全局变量中保持状态，则为-1 */
Methods//即上一步定义的Methods，说明了可调用的函数集
};//创建module的信息
PyMODINIT_FUNC PyInit_Test(void){ return PyModule_Create(&cModule);}
//module初始化将C文件放置在python项目的同文件目录下，然后编写setup.py文件，setup.py是用来将C打包成模块的脚本文件，代码如下：
from distutils.core import setup, Extension #这里要用到distutils库
module1 = Extension('Test', sources = ['test.c']) #打包文件为test.c，这里没有设置路径，所有.c文件和setup.py放在同一目录下
setup (name = 'Test', #打包名
version = '1.0', #版本
description = 'This is a demo package', #说明文字
ext_modules = [module1])然后在pycharm的Terminal终端输入（因为这里用的python3.5+，windows平台下python的C/C++扩展不再支持gcc的编译，并强制要求使用msvc进行编译，如果版本低于3.5，用python setup.py build）这是一个隐藏的坑！！！用python setup.py build一直出问题：
python setup.py build --compiler msvc #编译代码
python setup.py build --compiler msvc install #编译代码并直接将包放入当前python环境的包的路径以供调用
最后结果，顺利打包，我们在python里安装了自己的包并完成调用：
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