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利用ctypes提高Python的执行速度
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前言
ctypes是Python的外部函数库。它提供了C兼容的数据类型，并且允许调用动态链接库/共享库中的函数。它可以将这些库包装起来给Python使用。这个引入C语言的接口可以帮助我们做很多事情,比如需要调用C代码的来提高性能的一些小型问题。通过它你可以接入Windows系统上的 kernel.dll 和 msvcrt.dll 动态链接库,以及Linux系统上的 libc.so.6 库。当然你也可以使用自己的编译好的共享库
我们先来看一个简单的例子 我们使用 Python 求 以内素数，重复这个过程次，并计算运行时间。
输出
下面用C语言写一个的 check_prime 函数,然后把它当作共享库(动态链接库)导入
使用以下命令生成 .so (shared object)文件
输出
我们可以看到很明显的性能差距 这里有更多的方法去判断一个数是否是素数
再来看一个复杂点的例子 快速排序
mylib.c
使用ctypes有一个麻烦点的地方是原生的C代码使用的类型可能跟Python不能明确的对应上来。比如这里什么是Python中的数组？列表？还是 array 模块中的一个数组。所以我们需要进行转换
test.py
输出
与Python list 的 sort 方法进行对比
输出
至于结构体，需要定义一个类，包含相应的字段和类型
除了导入我们自己写的C语言扩展文件，我们还可以直接导入系统提供的库文件，比如linux下c标准库的实现 glibc
输出
总结
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