为什么说Python无所不能？它几乎可以调用所有语言的程序和代码！

Python 常被称为是胶水语言，主要原因就是其对于系统命令、各种语言的代码和程序都具有良好的调用能力。这里列举了一些在 Windows 系统中，常见的接口与调用。在 Linux 中，实现起来都非常简单直接，符合直觉。在 Windows 中，程序、代码、动态链接库的调用相对比较复杂，因此 Python 的这种能力也格外地有用。

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示例

这里举一个在开源软件中实际应用的例子，是 matplotlib 中 imread 函数调用 pillow 图像读取代码的实例。

试着引入一个包来读图像，不成功就返回空。

def pilread(fname):
 """try to load the image with PIL or return None"""
 try:
 from PIL import Image
 except ImportError:
 return None
 with Image.open(fname) as image:
 return pil_to_array(image)

参见 GitHub 源码。

邪恶的小技巧

• 引入一个包，再删除（matplotlib）

# Get the version from the _version.py versioneer file. For a git checkout,# this is computed based on the number of commits since the last tag.
from ._version import get_versions
__version__ = str(get_versions()['version'])
del get_versions

参见 GitHub 源码。

• 手动版本检验，出错手动报错（matplotlib）

_python27 = (sys.version_info.major == 2 and sys.version_info.minor >= 7)
_python34 = (sys.version_info.major == 3 and sys.version_info.minor >= 4)
if not (_python27 or _python34):
 raise ImportError("Matplotlib requires Python 2.7 or 3.4 or later")

参见 GitHub 源码。

用 Python 调用 exe

话说有这么一个程序 cos_exe 可以求一个角度的余弦。你想调用这个程序，怎么做？

可以使用 subprosess 包（无需安装）。

文档参见：17.5. subprocess - Subprocess management - Python 3.5.4 documentation

# test_cos_exe.py
import subprocess
import unittest
class TestCosExe(unittest.TestCase):
 """docstring for TestCosExe"""
 def test_result(self):
 subprocess.check_output([
 '..\..\tcc.exe',str('cos_exe.c')])
 result = subprocess.check_output([
 str('cos_exe.exe'),str('45')])
 self.assertEqual(result,b'0.70711')
if __name__ == '__main__':
 unittest.main()

// cos_exe.c
#include 
#include 
inline float to_radians(float radians) {
 return radians * (M_PI / 180.0);
}
int main(int argc,char const *argv[]) {
 float angle;
 if (argc == 2) {
 /* code */
 sscanf(argv[1],"%f",&angle);
 }
 else {
 printf("Wrong argument. Should be: "%s 45"
",argv[0]);
 scanf("%f",&angle);
 printf("%0.5f",cos(to_radians(angle)));
 sleep(2000);
 return -1;
 }
 printf("%0.5f",cos(to_radians(angle)));
 return 0;
}

subprocess 可以调用一个 exe 程序，然后把标准输出和错误输出都接收回来，以字符串变量的形式存储下来。

如果程序复杂，也可以保存成文件，然后读取文件中的数据。也可以直接存成图像、声音等多媒体文件。但要注意这种使用方式会给程序带来很多额外的依赖关系，对程序的稳定性与健壮性损害较大。

示例

同样也举一个 matplotlib 中的例子。matplotlib 中对于 latex 的支持就是通过系统调用实现的。

在查看到当前目录下不存在同名 dvi 文件后，matplotlib 调用系统中的 latex 编译 tex 源文件。如果调用中出现错误，则代理输出。

if (DEBUG or not os.path.exists(dvifile) or
 not os.path.exists(baselinefile)):
 texfile = self.make_tex_preview(tex,fontsize)
 command = [str("latex"),"-interaction=nonstopmode",os.path.basename(texfile)]
 _log.debug(command)
 try:
 report = subprocess.check_output(command,cwd=self.texcache,stderr=subprocess.STDOUT)
 except subprocess.CalledProcessError as exc:
 raise RuntimeError(
 ('LaTeX was not able to process the following '
 'string:
%s
'

'Here is the full report generated by LaTeX:

%s '

'
' % (repr(tex.encode('unicode_escape')),exc.output.decode("utf-8"))))

_log.debug(report)

参见 GitHub 源码。

用 Python 调用 dll

Python 调用简单的 C 语言编译的 DLL，怎么做？

可以简单地使用 ctypes 包（无需安装）。

import ctypes
user32 = ctypes.windll.LoadLibrary('user32.dll') # load dll
assert(user32.MessageBoxA(0,b'Ctypes is cool!',b'Ctypes',0))
# call message Box function

（示例代码来源久远，已不可考，首次使用在该文中：Some Notes on Python and PyGame）

相当简单直接。其实只需要用 dependency walker 找到 dll 文件中的函数名，就可以使用 ctypes 包直接调用。（http://dependencywalker.com/）

这里其实揭示了 dll 文件的本质，就是一组二进制代码，函数名就是代码的入口定位符号。

用 ctypes 调用 dll 需要查看 dll 本身的手册，以便了解相关函数的功能和参数。ctypes 本身只是一层接口，不提供相关功能。

示例

OpenCV 里面，使用 ctypes 调用系统调用，来获得当前进程的 exe 文件名和起始地址。

def getRunningProcessExePathByName_win32(name):
 from ctypes import windll,POINTER,pointer,Structure,sizeof
 from ctypes import c_long,c_int,c_uint,c_char,c_ubyte,c_char_p,c_void_p
 class PROCESSENTRY32(Structure):
 _fields_ = [ ( 'dwSize',c_uint ),( 'cntUsage',c_uint),( 'th32ProcessID',( 'th32DefaultHeapID',( 'th32ModuleID',( 'cntThreads',( 'th32ParentProcessID',( 'pcPriClassBase',c_long),( 'dwFlags',( 'szExeFile',c_char * 260 ),( 'th32MemoryBase',( 'th32AccessKey',c_long ) ]
 class MODULEENTRY32(Structure):
 _fields_ = [ ( 'dwSize',c_long ),( 'GlblcntUsage',( 'ProccntUsage',( 'modBaseAddr',( 'modBaseSize',( 'hModule',c_void_p ),( 'szModule',c_char * 256 ),( 'szExePath',c_char * 260 ) ]
 TH32CS_SNAPPROCESS = 2
 TH32CS_SNAPMODULE = 0x00000008
 ## Createtoolhelp32Snapshot
 Createtoolhelp32Snapshot= windll.kernel32.Createtoolhelp32Snapshot
 Createtoolhelp32Snapshot.reltype = c_long
 Createtoolhelp32Snapshot.argtypes = [ c_int,c_int ]
 ## Process32First
 Process32First = windll.kernel32.Process32First
 Process32First.argtypes = [ c_void_p,POINTER( PROCESSENTRY32 ) ]
 Process32First.rettype = c_int
 ## Process32Next
 Process32Next = windll.kernel32.Process32Next
 Process32Next.argtypes = [ c_void_p,POINTER(PROCESSENTRY32) ]
 Process32Next.rettype = c_int
 ## CloseHandle
 CloseHandle = windll.kernel32.CloseHandle
 CloseHandle.argtypes = [ c_void_p ]
 CloseHandle.rettype = c_int
 ## Module32First
 Module32First = windll.kernel32.Module32First
 Module32First.argtypes = [ c_void_p,POINTER(MODULEENTRY32) ]
 Module32First.rettype = c_int
 hProcessSnap = c_void_p(0)
 hProcessSnap = Createtoolhelp32Snapshot( TH32CS_SNAPPROCESS,0 )
 pe32 = PROCESSENTRY32()
 pe32.dwSize = sizeof( PROCESSENTRY32 )
 ret = Process32First( hProcessSnap,pointer( pe32 ) )
 path = None
 while ret :
 if name + ".exe" == pe32.szExeFile:
 hModuleSnap = c_void_p(0)
 me32 = MODULEENTRY32()
 me32.dwSize = sizeof( MODULEENTRY32 )
 hModuleSnap = Createtoolhelp32Snapshot( TH32CS_SNAPMODULE,pe32.th32ProcessID )
 ret = Module32First( hModuleSnap,pointer(me32) )
 path = me32.szExePath
 CloseHandle( hModuleSnap )
 if path:
 break
 ret = Process32Next( hProcessSnap,pointer(pe32) )
 CloseHandle( hProcessSnap )
 return path

参见 GitHub 源码。

用 Python 调用 C/C++ 代码

推荐使用 Cython 生成并调用 pyd。

其实 Python 基本实现就是 C 写的。`#include ` 之后，其实就可以直接写 Python 的扩展了。例如 OpenCV 就是这么实现的，参见 GitHub 源码。但这需要对 Python 内部底层模型比较详细的了解，相对比较麻烦，工程量也比较大。而 Cython 的打包方式，相对简单直接得多。

cos_pyd.pyx

# distutils: language = c
# distutils: sources =
# distutils: include_dirs =
# distutils: extra_compile_args =
# distutils: extra_link_args =
# distutils: libraries =
cdef extern from 'math.h':
double M_PI
cdef extern from 'cos_exe.c':
int cos_c(double alpha,double * cos_of_alpha)
def cos_pyd(double alpha):
cdef double cos_of_alpha
cos_c(alpha,&cos_of_alpha)
return cos_of_alpha

pyx 是整个调用工程的组织文件，其中面向 distutils 声明了整个项目的组织参数。包含了所需的头文件与源代码文件。更是写清了对于 Python 这个 Python 包的组织。

// source.c
#include$int\; cos\_c(double\; alpha,double\; *\; cos\_of\_alpha)\{\; double\; cos\_of\_alpha\; =\; 0;\; cos\_of\_alpha\; =\; cos(alpha);\; return\; 0;\; \}$

这个 source.c 是示例的一部分，简单写清了输入输出，完成一个简单的功能。也可以拓展为多输入、多输出。

# cos_build_and_app.py
from distutils.core import setup
from Cython.Build import cythonize
setup(ext_modules=cythonize('cos_pyd.pyx'),script_args='build_ext -i -t .'.split(' '))
import cos_pyd as c
if __name__ == '__main__':
result = c.cos_pyd(45)
print('The cos of 45 is {0:.5f}.'.format(result))

这个 py 文件，实现了 pyd 工程的编译和调用两个步骤。

在 import 语句以前的上半部分，完成了一个 pyd 包的编译过程。编译后要保存好 pyd 文件，以后在使用的时候，需要把 pyd 放在 python 路径下。

从 import 语句开始，就是一个典型 python 包的使用方法了。通过使用 pyd 就可以直接实现各种功能。

也可以将 pyd 当作一种打包方式，打包发布供二次开发的代码。

复杂工程的调用

再复杂的工程，其实都可以用 C/C++ 封装起来，做成一个工程，然后用 Cython 编译成 pyd，都可以做成 python 包，被调用。简单的，其实可以直接用 C 打包，用 ctypes 调用。稍复杂的，再用 Cython。

用 Python 调用 Java 代码

简单的，可以使用 Jpype 包。

安装：conda install -c conda-forge jpype1

考虑到网络问题，可以从这里下载 whl：Unofficial Windows Binaries for Python Extension Packages，然后使用 pip install *.whl 安装。

使用

from jpype import *
startJVM("C:/Program Files/Java/jdk1.8.0_144/jre/bin/server/jvm.dll","-ea")
# Java code here
# Create a java.lang.String object
javaPackage = JPackage("java.lang")
javaClass = javaPackage.String
javaObject = javaClass("Hello,Jpype")
# print the object
java.lang.System.out.println(javaObject)
# call String.length() and Integer.toString() methods
java.lang.System.out.println("This string's length: " +
javaPackage.Integer.toString(javaObject.length()))
shutdownJVM()

（示例代码来源于：https://www.quora.com/Can-we-write-C-and-Java-in-Python，有修改）

从调用方式中可以看出，其实也是调用 jvm 的 dll。

复杂的，可以尝试使用 pyjnius。

用 Python 调用 MATLAB 代码

有原生工具，但本质上就是调用 matlab engine 的 dll。

安装

cd "matlabrootexternenginespython"
python setup.py install

调用

import matlab.engine
eng = matlab.engine.start_matlab()
tf = eng.isprime(37)
print(tf)
# True

具体请参考文档。

用 Python 调用 R 代码

跟调用 exe 一样，只不过这个 exe 是 Rscript。

# run_max.py
import subprocess
# 声明要调用的命令和参数
command = 'Rscript'
path2script = 'path/to your script/max.R'
# 把参数（这里是数据）放在一个列表里
args = [str(11),str(3),str(9),str(42)]
# 生成要执行的命令
cmd = [command,path2script] + args
# check_output 执行命令，保存结果
return_str = subprocess.check_output(cmd,universal_newlines=True)
print('The maximum of the numbers is:',return_str)

（示例代码来源于：https://www.mango-solutions.com/blog/integrating-python-and-r-part-ii-executing-r-from-python-and-vice-versa，有修改）

总结

Python 的开发，是以 C/C++ 为基础的，所以针对 C/C++ 的调用最为方便。其它程序、动态链接库、代码的调用，都可以通过 EXE、DLL、C/C++ 三种渠道之一实现。Python 还是比较适合粘合各种程序与代码的。