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pass将 C 函数库附加到 Python 来扩展 Python 的Function。也可以pass其他方式实现：pass将 Python 嵌入到 C/C 应用程序中来丰富 C/C 应用程序。嵌入使您的应用程序能够用 Python 而不是 C 或 C 实现应用程序的某些Function。这可以用于许多目的。一个示例是允许用户pass使用 Python 编写一些脚本来根据自己的需求定制应用程序。如果某些Function可以更轻松地用 Python 编写，那么您也可以自己使用它。

嵌入 Python 与扩展 Python 类似，但不完全相同。区别在于，当您扩展 Python 时，应用程序的主程序仍为 Python 解释器，而如果您嵌入 Python，则主程序可能与 Python 无关—相反，应用程序的某些部分有时会调用 Python 解释器运行一些 Python 代码。

因此，如果您要嵌入 Python，那么您将提供自己的主程序。这个主程序要做的一件事是初始化 Python 解释器。至少，您必须调用函数Py_Initialize()。有一些可选的调用，可将命令行参数传递给 Python。然后，您可以从应用程序的任何部分调用解释器。

有几种不同的调用解释器的方法：您可以将包含 Python 语句的字符串传递给PyRun_SimpleString()，也可以将 stdio 文件指针和文件名(仅用于错误消息中的标识)传递给PyRun_SimpleFile()。您还可以调用前面各章中描述的较低级别的操作来构造和使用 Python 对象。

1.1. 非常高级的嵌入

嵌入 Python 的最简单形式是使用非常高级的接口。该接口旨在执行 Python 脚本，而无需直接与应用程序进行交互。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;
}

应该在Py_Initialize()之前调用Py_SetProgramName()函数，以向解释器通知 Python 运行时库的路径。接下来，使用Py_Initialize()初始化 Python 解释器，然后执行打印日期和时间的硬编码 Python 脚本。之后，Py_FinalizeEx()调用将关闭解释器，然后结束程序。在实际程序中，您可能希望从其他来源(可能是文本编辑器例程，文件或数据库)获取 Python 脚本。pass使用PyRun_SimpleFile()函数可以更好地从文件中获取 Python 代码，从而避免了分配内存空间和加载文件内容的麻烦。

1.2. 超越高级嵌入：概述

高级接口使您能够从应用程序中执行任意段 Python 代码，但是至少可以说，交换数据值非常麻烦。如果需要，应该使用较低级别的调用。以编写更多 C 代码为代价，您几乎可以实现任何目标。

应该注意的是，尽管意图不同，但扩展 Python 和嵌入 Python 是完全相同的活动。前几章讨论的大多数主题仍然有效。为了说明这一点，请考虑一下从 Python 到 C 的扩展代码的作用：

• 将数据值从 Python 转换为 C，

• 使用转换后的值执行对 C 例程的函数调用，然后

• 将调用中的数据值从 C 转换为 Python。

嵌入 Python 时，接口代码执行以下操作：

• 将数据值从 C 转换为 Python，

• 使用转换后的值执行对 Python 接口例程的函数调用，以及

• 将调用中的数据值从 Python 转换为 C。

如您所见，只需转换数据转换步骤即可适应跨语言传输的不同方向。唯一的区别是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。

本章将不讨论如何将数据从 Python 转换为 C，反之亦然。同样，假定理解了正确使用引用和处理错误。由于这些方面与扩展解释器没有什么不同，因此可以参考前面的章节以获取所需的信息。

1.3. 纯嵌入

第一个程序旨在在 Python 脚本中执行Function。就像在有关高级接口的部分中一样，Python 解释器不会直接与应用程序进行交互(但是在下一部分中会有所变化)。

运行 Python 脚本中定义的函数的代码为：

#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。如果您编译链接此程序(让我们调用完成的可执行文件 call )，然后使用它执行 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Function非常庞大，但大多数代码都是用于 Python 和 C 之间的数据转换以及错误报告。关于嵌入 Python 的有趣部分始于

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

初始化解释器后，将使用PyImport_Import()加载脚本。该例程需要一个 Python 字符串作为其参数，该字符串是使用PyUnicode_FromString()数据转换例程构造的。

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

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

加载脚本后，将使用PyObject_GetAttrString()检索我们要查找的名称。如果名称存在，并且返回的对象是可调用的，则可以安全地假定它是一个函数。然后，程序pass正常构造参数 Tuplescontinue 进行。然后使用以下命令调用 Python 函数：

pValue = PyObject_CallObject(pFunc, pArgs);

函数返回时，pValue是NULL或包含对函数返回值的引用。检查值之后，请确保释放参考。

1.4. 扩展嵌入式 Python

到目前为止，嵌入式 Python 解释器无法从应用程序本身访问Function。 Python API pass扩展嵌入式解释器来实现这一点。也就是说，嵌入式解释器将使用应用程序提供的例程进行扩展。虽然听起来很复杂，但还不错。只需暂时忘记应用程序启动 Python 解释器。相反，应将应用程序视为一组子例程，并编写一些粘合代码以使 Python 可以访问这些例程，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main()函数的上方。另外，在对Py_Initialize()的调用之前插入以下两个语句：

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

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

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

在实际的应用程序中，这些方法会将应用程序的 API 公开给 Python。

1.5. 在 C 中嵌入 Python

也可以将 Python 嵌入 C 程序中。确切的说，这将取决于所用 C 系统的细节；通常，您将需要使用 C 编写主程序，并使用 C 编译器来编译和链接程序。无需使用 C 重新编译 Python 本身。

1.6. 类 Unix 系统下的编译和链接

找到正确的标志传递给编译器(和链接器)以将 Python 解释器嵌入到您的应用程序中并不一定很简单，尤其是因为 Python 需要加载实现为与它链接的 C 动态扩展(.so文件)的库模块。

要找出所需的编译器和链接器标志，可以执行在安装过程中生成的pythonX.Y-config脚本(也可以使用python3-config脚本)。该脚本有多个选项，其中的以下选项对您直接有用：

• pythonX.Y-config --cflags会在编译时为您提供建议的标志：

$ /opt/bin/python3.4-config --cflags
-I/opt/include/python3.4m -I/opt/include/python3.4m -DNDEBUG -g -fwrapv -O3 -Wall -Wstrict-prototypes

• pythonX.Y-config --ldflags会在链接时为您提供推荐的标志：

$ /opt/bin/python3.4-config --ldflags
-L/opt/lib/python3.4/config-3.4m -lpthread -ldl -lutil -lm -lpython3.4m -Xlinker -export-dynamic

如果此过程对您不起作用(不能保证在所有类似 Unix 的平台上都有效；但是，我们欢迎bug reports)，则您必须阅读系统文档中有关动态链接的信息和/或检查 Python 的Makefile(使用sysconfig.get_makefile_filename()找到其位置)和编译选项。在这种情况下，sysconfig模块是有用的工具，可用于以编程方式提取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'