1. 将 Python 嵌入另一个应用程序¶

前面的章节讨论了如何扩展 Python，即如何通过附加 C 函数库来扩展 Python 的功能。也可以反过来做：通过将 Python 嵌入到 C/C++ 应用程序中来丰富您的应用程序。嵌入使您的应用程序能够用 Python 而不是 C 或 C++ 来实现应用程序的某些功能。这可以用于多种目的；一个例子是允许用户通过编写一些 Python 脚本来根据自己的需要定制应用程序。如果您发现某些功能可以用 Python 更轻松地编写，您也可以自己使用它。

嵌入 Python 与扩展 Python 类似，但并不完全相同。区别在于，当您扩展 Python 时，应用程序的主程序仍然是 Python 解释器，而如果您嵌入 Python，主程序可能与 Python 无关——相反，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，如果您正在嵌入 Python，您将提供自己的主程序。这个主程序需要做的事情之一是初始化 Python 解释器。至少，您必须调用函数 Py_Initialize()。有一些可选的调用可以将命令行参数传递给 Python。然后，您可以在应用程序的任何部分调用解释器。

有几种不同的方法可以调用解释器：您可以将包含 Python 语句的字符串传递给 PyRun_SimpleString()，或者您可以将 stdio 文件指针和文件名（仅用于错误消息中的识别）传递给 PyRun_SimpleFile()。您还可以调用前面章节中描述的更低级别的操作来构建和使用 Python 对象。

另请参阅

Python/C API 参考手册: 本手册中提供了 Python C 接口的详细信息。这里可以找到大量必要的信息。

1.1. 非常高级别的嵌入¶

嵌入 Python 最简单的形式是使用非常高级别的接口。此接口旨在执行 Python 脚本，而无需直接与应用程序交互。例如，这可以用于对文件执行某些操作。

#define PY_SSIZE_T_CLEAN
#include <Python.h>

int
main(int argc, char *argv[])
{
    wchar_t *program = Py_DecodeLocale(argv[0], NULL);
    if (program == NULL) {
        fprintf(stderr, "Fatal error: cannot decode argv[0]\n");
        exit(1);
    }
    Py_SetProgramName(program);  /* optional but recommended */
    Py_Initialize();
    PyRun_SimpleString("from time import time,ctime\n"
                       "print('Today is', ctime(time()))\n");
    if (Py_FinalizeEx() < 0) {
        exit(120);
    }
    PyMem_RawFree(program);
    return 0;
}

在 Py_Initialize() 之前应该调用 Py_SetProgramName() 函数，以告知解释器 Python 运行时库的路径。接下来，使用 Py_Initialize() 初始化 Python 解释器，然后执行一个硬编码的 Python 脚本，该脚本打印日期和时间。之后，Py_FinalizeEx() 调用关闭解释器，然后程序结束。在实际程序中，您可能希望从其他来源获取 Python 脚本，例如文本编辑器例程、文件或数据库。从文件获取 Python 代码最好使用 PyRun_SimpleFile() 函数，这样可以省去您分配内存空间和加载文件内容的麻烦。

1.2. 超越非常高级别的嵌入：概述¶

高级接口允许您从应用程序执行任意 Python 代码片段，但数据值的交换至少可以说很麻烦。如果您需要这样做，应该使用更低级的调用。以需要编写更多 C 代码为代价，您可以实现几乎任何功能。

需要注意的是，扩展 Python 和嵌入 Python 实际上是相同的活动，尽管目的不同。前几章中讨论的大多数主题仍然有效。为了说明这一点，请考虑 Python 到 C 的扩展代码实际上做了什么

将数据值从 Python 转换为 C，
使用转换后的值对 C 例程进行函数调用，以及
将调用中的数据值从 C 转换为 Python。

嵌入 Python 时，接口代码会

将数据值从 C 转换为 Python，
使用转换后的值对 Python 接口例程进行函数调用，以及
将调用中的数据值从 Python 转换为 C。

如您所见，数据转换步骤只是为了适应跨语言传输的不同方向而互换。唯一的区别是您在两次数据转换之间调用的例程。扩展时，您调用 C 例程，嵌入时，您调用 Python 例程。

本章不会讨论如何将数据从 Python 转换为 C，反之亦然。此外，假设您已经了解引用和错误处理的正确使用。由于这些方面与扩展解释器没有区别，您可以参考前面的章节以获取所需的信息。

1.3. 纯嵌入¶

第一个程序旨在执行 Python 脚本中的函数。与关于非常高级接口的部分一样，Python 解释器不会直接与应用程序交互（但这将在下一节中改变）。

运行 Python 脚本中定义的函数的代码是

#define PY_SSIZE_T_CLEAN
#include <Python.h>

int
main(int argc, char *argv[])
{
    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]);
    /* Error checking of pName left out */

    pModule = PyImport_Import(pName);
    Py_DECREF(pName);

    if (pModule != NULL) {
        pFunc = PyObject_GetAttrString(pModule, argv[2]);
        /* pFunc is a new reference */

        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;
                }
                /* pValue reference stolen here: */
                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;
}

此代码使用 argv[1] 加载 Python 脚本，并调用 argv[2] 中命名的函数。它的整数参数是 argv 数组的其他值。如果您编译并链接此程序（让我们将完成的可执行文件称为 call），并使用它来执行 Python 脚本，例如

def multiply(a,b):
    print("Will compute", a, "times", b)
    c = 0
    for i in range(0, a):
        c = c + b
    return c

那么结果应该是

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

尽管该程序的功能相当大，但大部分代码用于 Python 和 C 之间的数据转换以及错误报告。与嵌入 Python 相关的有趣部分从以下部分开始

Py_Initialize();
pName = PyUnicode_DecodeFSDefault(argv[1]);
/* Error checking of pName left out */
pModule = PyImport_Import(pName);

初始化解释器后，使用 PyImport_Import() 加载脚本。此例程需要 Python 字符串作为其参数，该字符串使用 PyUnicode_FromString() 数据转换例程构建。

pFunc = PyObject_GetAttrString(pModule, argv[2]);
/* pFunc is a new reference */

if (pFunc && PyCallable_Check(pFunc)) {
    ...
}
Py_XDECREF(pFunc);

加载脚本后，使用 PyObject_GetAttrString() 检索我们正在寻找的名称。如果名称存在，并且返回的对象是可调用的，您可以安全地假设它是一个函数。然后，程序继续构建一个正常的参数元组。然后使用以下方法对 Python 函数进行调用

pValue = PyObject_CallObject(pFunc, pArgs);

函数返回后，pValue 可能是 NULL，也可能包含对函数返回值的引用。请务必在检查值后释放引用。

1.4. 扩展嵌入式 Python¶

到目前为止，嵌入式 Python 解释器无法访问应用程序本身的功能。Python API 通过扩展嵌入式解释器来实现这一点。也就是说，嵌入式解释器通过应用程序提供的例程进行扩展。虽然听起来很复杂，但实际上并不难。简单地暂时忘记应用程序启动了 Python 解释器。相反，将应用程序视为一组子例程，并编写一些粘合代码，让 Python 访问这些例程，就像编写普通的 Python 扩展一样。例如

static int numargs=0;

/* Return the number of arguments of the application command line */
static PyObject*
emb_numargs(PyObject *self, PyObject *args)
{
    if(!PyArg_ParseTuple(args, ":numargs"))
        return NULL;
    return PyLong_FromLong(numargs);
}

static PyMethodDef EmbMethods[] = {
    {"numargs", emb_numargs, METH_VARARGS,
     "Return the number of arguments received by the process."},
    {NULL, NULL, 0, NULL}
};

static PyModuleDef EmbModule = {
    PyModuleDef_HEAD_INIT, "emb", NULL, -1, EmbMethods,
    NULL, NULL, NULL, NULL
};

static PyObject*
PyInit_emb(void)
{
    return PyModule_Create(&EmbModule);
}

将上面的代码插入到 main() 函数的正上方。此外，在调用 Py_Initialize() 之前插入以下两个语句

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

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

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

在实际应用中，这些方法将向 Python 公开应用程序的 API。

1.5. 在 C++ 中嵌入 Python¶

也可以在 C++ 程序中嵌入 Python；具体方法取决于所用 C++ 系统的细节；通常，您需要用 C++ 编写主程序，并使用 C++ 编译器编译和链接您的程序。无需使用 C++ 重新编译 Python 本身。

1.6. 在类 Unix 系统上编译和链接¶

找到要传递给编译器（和链接器）的正确标志以将 Python 解释器嵌入到您的应用程序中并不一定容易，特别是因为 Python 需要加载作为 C 动态扩展（.so 文件）实现的库模块，这些模块与其链接在一起。

要找出所需的编译器和链接器标志，您可以执行 pythonX.Y-config 脚本，该脚本是在安装过程中生成的（可能还提供 python3-config 脚本）。该脚本有几个选项，其中以下选项对您直接有用

pythonX.Y-config --cflags 将在编译时为您提供推荐的标志

$ /opt/bin/python3.11-config --cflags
-I/opt/include/python3.11 -I/opt/include/python3.11 -Wsign-compare  -DNDEBUG -g -fwrapv -O3 -Wall

pythonX.Y-config --ldflags --embed 将在链接时为您提供推荐的标志

$ /opt/bin/python3.11-config --ldflags --embed
-L/opt/lib/python3.11/config-3.11-x86_64-linux-gnu -L/opt/lib -lpython3.11 -lpthread -ldl  -lutil -lm

注意

为了避免多个 Python 安装（尤其是系统 Python 和您自己编译的 Python 之间）的混淆，建议您使用 pythonX.Y-config 的绝对路径，如上面的示例所示。

如果此过程对您不起作用（它不能保证适用于所有类 Unix 平台；但是，我们欢迎错误报告），您将需要阅读系统关于动态链接的文档，或者检查 Python 的 Makefile（使用 sysconfig.get_makefile_filename() 查找其位置）和编译选项。在这种情况下，sysconfig 模块是一个有用的工具，可以以编程方式提取您想要组合在一起的配置值。例如

>>> import sysconfig
>>> sysconfig.get_config_var('LIBS')
'-lpthread -ldl  -lutil'
>>> sysconfig.get_config_var('LINKFORSHARED')
'-Xlinker -export-dynamic'

1. 将 Python 嵌入另一个应用程序¶

1.1. 非常高级别的嵌入¶

1.2. 超越非常高级别的嵌入：概述¶

1.3. 纯嵌入¶

1.4. 扩展嵌入式 Python¶

1.5. 在 C++ 中嵌入 Python¶

1.6. 在类 Unix 系统上编译和链接¶

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