1. 在其它应用程序嵌入 Python

前几章讨论了如何对 Python 进行扩展，也就是如何用 C 函数库 扩展 Python 的功能。反过来也是可以的：将 Python 嵌入到 C/C++ 应用程序中丰富其功能。这种嵌入可以让应用程序用 Python 来实现某些功能，而不是用 C 或 C++ 。用途会有很多；比如允许用户用 Python 编写一些脚本，以便定制应用程序满足需求。如果某些功能用 Python 编写起来更为容易，那么开发人员自己也能这么干。

Python 的嵌入类似于扩展，但不完全相同。不同之处在于，扩展 Python 时应用程序的主程序仍然是 Python 解释器，而嵌入 Python 时的主程序可能与 Python 完全无关——而是应用程序的某些部分偶尔会调用 Python 解释器来运行一些 Python 代码。

因此，若要嵌入 Python，就要提供自己的主程序。此主程序要做的事情之一就是初始化 Python 解释器。至少得调用函数 Py_Initialize()。还有些可选的调用可向 Python 传递命令行参数。之后即可从应用程序的任何地方调用解释器了。

调用解释器的方式有好几种：可向 PyRun_SimpleString() 传入一个包含 Python 语句的字符串，也可向 PyRun_SimpleFile() 传入一个 stdio 文件指针和一个文件名（仅在错误信息中起到识别作用）。还可以调用前面介绍过的底层操作来构造并使用 Python 对象。

参见

1.1. 高层次的嵌入

最简单的 Python 嵌入形式就是采用非常高层的接口。该接口的目标是只执行一段 Python 脚本，而无需与应用程序直接交互。比如以下代码可以用来对某个文件进行一些操作。

  1. #define PY_SSIZE_T_CLEAN
  2. #include <Python.h>
  3.  
  4. int
  5. main(int argc, char *argv[])
  6. { PyStatus status; PyConfig config; PyConfig_InitPythonConfig(&config); /* 以下是可选的但推荐使用 */ status = PyConfig_SetBytesString(&config, &config.program_name, argv[0]); if (PyStatus_Exception(status)) { goto exception; } status = Py_InitializeFromConfig(&config); if (PyStatus_Exception(status)) { goto exception; } PyConfig_Clear(&config); PyRun_SimpleString("from time import time,ctime\n" "print('Today is', ctime(time()))\n"); if (Py_FinalizeEx() < 0) { exit(120); } return 0; exception: PyConfig_Clear(&config); Py_ExitStatusException(status);
  7. }

备注

#define PY_SSIZE_T_CLEAN 被用来指明 Py_ssize_t 应当在某些 API 中代替 int 使用。 它从 Python 3.13 起已不再需要，但我们保留它用于向下兼容。 请参阅 字符串和缓存区 获取该宏的描述。

设置 PyConfig.program_name 应当在 Py_InitializeFromConfig() 之前被调用以便告知解释器 Python 运行时库的路径。 接下来，Python 解释器将使用 Py_Initialize() 来初始化，然后执行硬编码的 Python 脚本打印出日期和时间。 在此之后，Py_FinalizeEx() 调用将关闭解释器，随即结束程序。 在真实的程序中，你可能需要从其他源获取 Python 脚本，或许是从文本编辑器例程、文件或者数据库等等。 使用 PyRun_SimpleFile() 函数可以更好地从文件获取 Python 代码，这将为你省去分配内存空间和加载文件内容的麻烦。

1.2. 突破高层次嵌入的限制：概述

高级接口能从应用程序中执行任何 Python 代码，但至少交换数据可说是相当麻烦的。如若需要交换数据，应使用较低级别的调用。几乎可以实现任何功能，代价是得写更多的 C 代码。

应该注意，尽管意图不同，但扩展 Python 和嵌入 Python 的过程相当类似。前几章中讨论的大多数主题依然有效。为了说明这一点，不妨来看一下从 Python 到 C 的扩展代码到底做了什么：

  • 将 Python 的数据转换为 C 格式，

  • 用转换后的数据执行 C 程序的函数调用，

  • 将调用返回的数据从 C 转换为 Python 格式。

嵌入 Python 时，接口代码会这样做：

  • 将 C 数据转换为 Python 格式，

  • 用转换后的数据执行对 Python 接口的函数调用，

  • 将调用返回的数据从 Python 转换为 C 格式。

可见只是数据转换的步骤交换了一下顺序，以顺应跨语言的传输方向。唯一的区别是在两次数据转换之间调用的函数不同。在执行扩展时，调用一个 C 函数，而执行嵌入时调用的是个 Python 函数。

本文不会讨论如何将数据从 Python 转换到 C 去，反之亦然。另外还假定读者能够正确使用引用并处理错误。由于这些地方与解释器的扩展没有区别，请参考前面的章节以获得所需的信息。

1.3. 只做嵌入

第一个程序的目标是执行 Python 脚本中的某个函数。就像高层次接口那样，Python 解释器并不会直接与应用程序进行交互（但下一节将改变这一点）。

要运行 Python 脚本中定义的函数，代码如下：

  1. #define PY_SSIZE_T_CLEAN
  2. #include <Python.h>
  3.  
  4. int
  5. main(int argc, char *argv[])
  6. { PyObject *pName, *pModule, *pFunc; PyObject *pArgs, *pValue; int i; if (argc < 3) { fprintf(stderr,"Usage: call pythonfile funcname [args]\n"); return 1; } Py_Initialize(); pName = PyUnicode_DecodeFSDefault(argv[1]); /* 略去 pName 的错误检测 */ pModule = PyImport_Import(pName); Py_DECREF(pName); if (pModule != NULL) { pFunc = PyObject_GetAttrString(pModule, argv[2]); /* pFunc 是一个新引用 */ if (pFunc && PyCallable_Check(pFunc)) { pArgs = PyTuple_New(argc - 3); for (i = 0; i < argc - 3; ++i) { pValue = PyLong_FromLong(atoi(argv[i + 3])); if (!pValue) { Py_DECREF(pArgs); Py_DECREF(pModule); fprintf(stderr, "Cannot convert argument\n"); return 1; } /* 这里偷取了 pValue 引用: */ PyTuple_SetItem(pArgs, i, pValue); } pValue = PyObject_CallObject(pFunc, pArgs); Py_DECREF(pArgs); if (pValue != NULL) { printf("Result of call: %ld\n", PyLong_AsLong(pValue)); Py_DECREF(pValue); } else { Py_DECREF(pFunc); Py_DECREF(pModule); PyErr_Print(); fprintf(stderr,"Call failed\n"); return 1; } } else { if (PyErr_Occurred()) PyErr_Print(); fprintf(stderr, "Cannot find function \"%s\"\n", argv[2]); } Py_XDECREF(pFunc); Py_DECREF(pModule); } else { PyErr_Print(); fprintf(stderr, "Failed to load \"%s\"\n", argv[1]); return 1; } if (Py_FinalizeEx() < 0) { return 120; } return 0;
  7. }

上述代码先利用 argv[1] 加载 Python 脚本，再调用 argv[2] 指定的函数。函数的整数参数是 argv 数组中的其余值。如果 编译并链接 该程序（此处将最终的可执行程序称作 call）, 并用它执行一个 Python 脚本，例如：

  1. def multiply(a,b):
  2.     print("Will compute", a, "times", b)
  3.     c = 0
  4.     for i in range(0, a):
  5.         c = c + b
  6.     return c

然后结果应该是：

  1. $ call multiply multiply 3 2
  2. Will compute 3 times 2
  3. Result of call: 6

尽管相对其功能而言，该程序体积相当庞大，但大部分代码是用于 Python 和 C 之间的数据转换，以及报告错误。嵌入 Python 的有趣部分从此开始：

  1. Py_Initialize();
  2. pName = PyUnicode_DecodeFSDefault(argv[1]);
  3. /* 略去 pName 的错误检测 */
  4. pModule = PyImport_Import(pName);

初始化解释器之后，则用 PyImport_Import() 加载脚本。此函数的参数需是个 Python 字符串，一个用 PyUnicode_FromString() 数据转换函数构建的字符串。

  1. pFunc = PyObject_GetAttrString(pModule, argv[2]);
  2. /* pFunc 是一个新引用 */
  3.  
  4. if (pFunc && PyCallable_Check(pFunc)) { ...
  5. }
  6. Py_XDECREF(pFunc);

脚本一旦加载完毕，就会用 PyObject_GetAttrString() 查找属性名称。如果名称存在，并且返回的是可调用对象，即可安全地视其为函数。然后程序继续执行，照常构建由参数组成的元组。然后用以下方式调用 Python 函数：

  1. pValue = PyObject_CallObject(pFunc, pArgs);

当函数返回时，pValue 要么为 NULL，要么包含对函数返回值的引用。请确保用完后释放该引用。

1.4. 对嵌入 Python 功能进行扩展

到目前为止，嵌入的 Python 解释器还不能访问应用程序本身的功能。Python API 通过扩展嵌入解释器实现了这一点。 也就是说，用应用程序提供的函数对嵌入的解释器进行扩展。虽然听起来有些复杂，但也没那么糟糕。只要暂时忘记是应用程序启动了 Python 解释器。而把应用程序看作是一堆子程序，然后写一些胶水代码让 Python 访问这些子程序，就像编写普通的 Python 扩展程序一样。 例如：

  1. static int numargs=0;
  2.  
  3. /* 返回应用程序命令行的参数数量 */
  4. static PyObject*
  5. emb_numargs(PyObject *self, PyObject *args)
  6. { if(!PyArg_ParseTuple(args, ":numargs")) return NULL; return PyLong_FromLong(numargs);
  7. }
  8.  
  9. static PyMethodDef EmbMethods[] = { {"numargs", emb_numargs, METH_VARARGS, "Return the number of arguments received by the process."}, {NULL, NULL, 0, NULL}
  10. };
  11.  
  12. static PyModuleDef EmbModule = { PyModuleDef_HEAD_INIT, "emb", NULL, -1, EmbMethods, NULL, NULL, NULL, NULL
  13. };
  14.  
  15. static PyObject*
  16. PyInit_emb(void)
  17. { return PyModule_Create(&EmbModule);
  18. }

在 main() 函数之前插入上述代码。并在调用 Py_Initialize() 之前插入以下两条语句：

  1. numargs = argc;
  2. PyImport_AppendInittab("emb", &PyInit_emb);

这两行代码初始化了 numargs 变量，并使嵌入式 Python 解释器可以访问 emb.numargs() 函数。通过这些扩展，Python 脚本可以执行以下操作

  1. import emb
  2. print("Number of arguments", emb.numargs())

在真实的应用程序中，这种方法将把应用的 API 暴露给 Python 使用。

1.5. 在 C++ 中嵌入 Python

还可以将 Python 嵌入到 C++ 程序中去；确切地说，实现方式将取决于 C++ 系统的实现细节；一般需用 C++ 编写主程序，并用 C++ 编译器来编译和链接程序。不需要用 C++ 重新编译 Python 本身。

1.6. 在类 Unix 系统中编译和链接

为了将 Python 解释器嵌入应用程序，找到正确的编译参数传给编译器 (和链接器) 并非易事，特别是因为 Python 加载的库模块是以 C 动态扩展（.so 文件）的形式实现的。

为了得到所需的编译器和链接器参数，可执行 pythonX.Y-config 脚本，它是在安装 Python 时生成的（也可能存在 python3-config 脚本）。该脚本有几个参数，其中以下几个参数会直接有用：

  • pythonX.Y-config --cflags 将给出建议的编译参数。
  1. $ optbin/python3.11-config --cflags
  2. -Ioptinclude/python3.11 -Ioptinclude/python3.11 -Wsign-compare  -DNDEBUG -g -fwrapv -O3 -Wall
  • pythonX.Y-config --ldflags --embed 将给出在链接时建议的旗标:
  1. $ optbin/python3.11-config --ldflags --embed
  2. -Loptlib/python3.11/config-3.11-x86_64-linux-gnu -Loptlib -lpython3.11 -lpthread -ldl  -lutil -lm

备注

为了避免多个 Python 安装版本引发混乱（特别是在系统安装版本和自己编译版本之间），建议用 pythonX.Y-config 指定绝对路径，如上例所述。

如果上述方案不起作用（不能保证对所有 Unix 类平台都生效；欢迎提出 bug 报告），就得阅读系统关于动态链接的文档，并检查 Python 的 Makefile （用 sysconfig.get_makefile_filename() 找到所在位置）和编译参数。这时 sysconfig 模块会是个有用的工具，可用编程方式提取需组合在一起的配置值。比如：

  1. >>> import sysconfig
  2. >>> sysconfig.get_config_var('LIBS')
  3. '-lpthread -ldl  -lutil'
  4. >>> sysconfig.get_config_var('LINKFORSHARED')
  5. '-Xlinker -export-dynamic'