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    15.12 将函数指针转换为可调用对象

    问题

    你已经获得了一个被编译函数的内存地址,想将它转换成一个Python可调用对象,这样的话你就可以将它作为一个扩展函数使用了。

    解决方案

    ctypes 模块可被用来创建包装任意内存地址的Python可调用对象。下面的例子演示了怎样获取C函数的原始、底层地址,以及如何将其转换为一个可调用对象:

    1. >>> import ctypes
    2. >>> lib = ctypes.cdll.LoadLibrary(None)
    3. >>> # Get the address of sin() from the C math library
    4. >>> addr = ctypes.cast(lib.sin, ctypes.c_void_p).value
    5. >>> addr
    6. 140735505915760
    7.  
    8. >>> # Turn the address into a callable function
    9. >>> functype = ctypes.CFUNCTYPE(ctypes.c_double, ctypes.c_double)
    10. >>> func = functype(addr)
    11. >>> func
    12. <CFunctionType object at 0x1006816d0>
    13.  
    14. >>> # Call the resulting function
    15. >>> func(2)
    16. 0.9092974268256817
    17. >>> func(0)
    18. 0.0
    19. >>>

    讨论

    要构建一个可调用对象,你首先需要创建一个 CFUNCTYPE 实例。CFUNCTYPE() 的第一个参数是返回类型。接下来的参数是参数类型。一旦你定义了函数类型,你就能将它包装在一个整型内存地址上来创建一个可调用对象了。生成的对象被当做普通的可通过 ctypes 访问的函数来使用。

    本节看上去可能有点神秘,偏底层一点。但是,但是它被广泛使用于各种高级代码生成技术比如即时编译,在LLVM函数库中可以看到。

    例如,下面是一个使用 llvmpy 扩展的简单例子,用来构建一个小的聚集函数,获取它的函数指针,并将其转换为一个Python可调用对象。

    1. >>> from llvm.core import Module, Function, Type, Builder
    2. >>> mod = Module.new('example')
    3. >>> f = Function.new(mod,Type.function(Type.double(), \
    4. [Type.double(), Type.double()], False), 'foo')
    5. >>> block = f.append_basic_block('entry')
    6. >>> builder = Builder.new(block)
    7. >>> x2 = builder.fmul(f.args[0],f.args[0])
    8. >>> y2 = builder.fmul(f.args[1],f.args[1])
    9. >>> r = builder.fadd(x2,y2)
    10. >>> builder.ret(r)
    11. <llvm.core.Instruction object at 0x10078e990>
    12. >>> from llvm.ee import ExecutionEngine
    13. >>> engine = ExecutionEngine.new(mod)
    14. >>> ptr = engine.get_pointer_to_function(f)
    15. >>> ptr
    16. 4325863440
    17. >>> foo = ctypes.CFUNCTYPE(ctypes.c_double, ctypes.c_double, ctypes.c_double)(ptr)
    18.  
    19. >>> # Call the resulting function
    20. >>> foo(2,3)
    21. 13.0
    22. >>> foo(4,5)
    23. 41.0
    24. >>> foo(1,2)
    25. 5.0
    26. >>>

    并不是说在这个层面犯了任何错误就会导致Python解释器挂掉。要记得的是你是在直接跟机器级别的内存地址和本地机器码打交道,而不是Python函数。

    原文:

    http://python3-cookbook.readthedocs.io/zh_CN/latest/c15/p12_turning_function_pointer_into_callable.html