ctypes --- Python 的外部函数库 ¶

>>> from ctypes import *
>>> print(windll.kernel32)  
<WinDLL 'kernel32', handle ... at ...>
>>> print(cdll.msvcrt)      
<CDLL 'msvcrt', handle ... at ...>
>>> libc = cdll.msvcrt      
Windows 会自动添加通常的 .dll 文件扩展名。
通过 cdll.msvcrt 调用的标准 C 函数，可能会导致调用一个过时的，与当前 Python 所不兼容的函数。因此，请尽量使用标准的 Python 函数，而不要使用 msvcrt 模块。
在 Linux 下，必须使用 包含 文件扩展名的文件名来导入共享库。因此不能简单使用对象属性的方式来导入库。因此，你可以使用方法 LoadLibrary()，或构造 CDLL 对象来导入库。
>>> cdll.LoadLibrary("libc.so.6")  
<CDLL 'libc.so.6', handle ... at ...>
>>> libc = CDLL("libc.so.6")       
<CDLL 'libc.so.6', handle ... at ...>
<_FuncPtr object at 0x...>
>>> print(windll.kernel32.GetModuleHandleA)  
<_FuncPtr object at 0x...>
>>> print(windll.kernel32.MyOwnFunction)     
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
  File "ctypes.py", line 239, in __getattr__
    func = _StdcallFuncPtr(name, self)
AttributeError: function 'MyOwnFunction' not found
注意：Win32 系统的动态库，比如 kernel32 和 user32，通常会同时导出同一个函数的 ANSI 版本和 UNICODE 版本。UNICODE 版本通常会在名字最后以 W 结尾，而 ANSI 版本的则以 A 结尾。 win32的 GetModuleHandle 函数会根据一个模块名返回一个 模块句柄，该函数暨同时包含这样的两个版本的原型函数，并通过宏 UNICODE 是否定义，来决定宏 GetModuleHandle 导出的是哪个具体函数。
/* ANSI version */
HMODULE GetModuleHandleA(LPCSTR lpModuleName);
/* UNICODE version */
HMODULE GetModuleHandleW(LPCWSTR lpModuleName);
windll 不会通过这样的魔法手段来帮你决定选择哪一种函数，你必须显式的调用 GetModuleHandleA 或 GetModuleHandleW，并分别使用字节对象或字符串对象作参数。
有时候，dlls的导出的函数名不符合 Python 的标识符规范，比如 "??2@YAPAXI@Z"。此时，你必须使用 getattr() 方法来获得该函数。
>>> getattr(cdll.msvcrt, "??2@YAPAXI@Z")  
<_FuncPtr object at 0x...>
Windows 下，有些 dll 导出的函数没有函数名，而是通过其顺序号调用。对此类函数，你也可以通过 dll 对象的数值索引来操作这些函数。
>>> cdll.kernel32[1]  
<_FuncPtr object at 0x...>
>>> cdll.kernel32[0]  
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
  File "ctypes.py", line 310, in __getitem__
    func = _StdcallFuncPtr(name, self)
AttributeError: function ordinal 0 not found
调用函数¶
你可以貌似是调用其它 Python 函数那样直接调用这些函数。在这个例子中，我们调用了 time() 函数，该函数返回一个系统时间戳（从 Unix 时间起点到现在的秒数），而``GetModuleHandleA()`` 函数返回一个 win32 模块句柄。
此函数中调用的两个函数都使用了空指针（用 None 作为空指针）:
>>> print(libc.time(None))  
1150640792
>>> print(hex(windll.kernel32.GetModuleHandleA(None)))  
0x1d000000
如果你用 cdecl 调用方式调用 stdcall 约定的函数，则会甩出一个异常 ValueError。反之亦然。
>>> cdll.kernel32.GetModuleHandleA(None)  
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
ValueError: Procedure probably called with not enough arguments (4 bytes missing)
>>> windll.msvcrt.printf(b"spam")  
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
ValueError: Procedure probably called with too many arguments (4 bytes in excess)
你必须阅读这些库的头文件或说明文档来确定它们的调用协议。
在 Windows 中，ctypes 使用 win32 结构化异常处理来防止由于在调用函数时使用非法参数导致的程序崩溃。
>>> windll.kernel32.GetModuleHandleA(32)  
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
OSError: exception: access violation reading 0x00000020
然而，总有许多办法，通过调用 ctypes 使得 Python 程序崩溃。因此，你必须小心使用。 faulthandler 模块可以用于帮助诊断程序崩溃的原因。（比如由于错误的C库函数调用导致的段错误）。
None，整型，字节对象和（UNICODE）字符串是仅有的可以直接作为函数参数使用的四种Python本地数据类型。None` 作为C的空指针 (NULL)，字节和字符串类型作为一个指向其保存数据的内存块指针 （char * 或 wchar_t *)。Python 的整型则作为平台默认的C的 int 类型，他们的数值被截断以适应C类型的整型长度。
在我们开始调用函数前，我们必须先了解作为函数参数的 ctypes 数据类型。
基础数据类型¶
ctypes 定义了一些和C兼容的基本数据类型：
当给指针类型的对象 c_char_p, c_wchar_p 和 c_void_p 等赋值时，将改变它们所指向的 内存地址，而 不是 它们所指向的内存区域的 内容 (这是理所当然的，因为 Python 的 bytes 对象是不可变的):
>>> s = "Hello, World"
>>> c_s = c_wchar_p(s)
>>> print(c_s)
c_wchar_p(139966785747344)
>>> print(c_s.value)
Hello World
>>> c_s.value = "Hi, there"
>>> print(c_s)              # the memory location has changed
c_wchar_p(139966783348904)
>>> print(c_s.value)
Hi, there
>>> print(s)                # first object is unchanged
Hello, World
但你要注意不能将它们传递给会改变指针所指内存的函数。如果你需要可改变的内存块，ctypes 提供了 create_string_buffer() 函数，它提供多种方式创建这种内存块。当前的内存块内容可以通过 raw 属性存取，如果你希望将它作为NUL结束的字符串，请使用 value 属性:




    

>>> from ctypes import *
>>> p = create_string_buffer(3)            # create a 3 byte buffer, initialized to NUL bytes
>>> print(sizeof(p), repr(p.raw))
3 b'\x00\x00\x00'
>>> p = create_string_buffer(b"Hello")     # create a buffer containing a NUL terminated string
>>> print(sizeof(p), repr(p.raw))
6 b'Hello\x00'
>>> print(repr(p.value))
b'Hello'
>>> p = create_string_buffer(b"Hello", 10) # create a 10 byte buffer
>>> print(sizeof(p), repr(p.raw))
10 b'Hello\x00\x00\x00\x00\x00'
>>> p.value = b"Hi"
>>> print(sizeof(p), repr(p.raw))
10 b'Hi\x00lo\x00\x00\x00\x00\x00'
create_string_buffer() 函数替代以前的ctypes版本中的 c_buffer() 函数 (仍然可当作别名使用)和 c_string() 函数。create_unicode_buffer() 函数创建包含 unicode 字符的可变内存块，与之对应的C语言类型是 wchar_t。
调用函数，继续¶
注意 printf 将打印到真正标准输出设备，而*不是* sys.stdout，因此这些实例只能在控制台提示符下工作，而不能在 IDLE 或 PythonWin 中运行。
>>> printf = libc.printf
>>> printf(b"Hello, %s\n", b"World!")
Hello, World!
>>> printf(b"Hello, %S\n", "World!")
Hello, World!
>>> printf(b"%d bottles of beer\n", 42)
42 bottles of beer
>>> printf(b"%f bottles of beer\n", 42.5)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
ArgumentError: argument 2: exceptions.TypeError: Don't know how to convert parameter 2
正如前面所提到过的，除了整数、字符串以及字节串之外，所有的 Python 类型都必须使用它们对应的 ctypes 类型包装，才能够被正确地转换为所需的C语言类型。
>>> printf(b"An int %d, a double %f\n", 1234, c_double(3.14))
An int 1234, a double 3.140000
使用自定义的数据类型调用函数¶
你也可以通过自定义  ctypes 参数转换方式来允许自定义类型作为参数。 ctypes 会寻找 _as_parameter_ 属性并使用它作为函数参数。当然，它必须是数字、字符串或者二进制字符串:
>>> class Bottles:
...     def __init__(self, number):
...         self._as_parameter_ = number
>>> bottles = Bottles(42)
>>> printf(b"%d bottles of beer\n", bottles)
42 bottles of beer
如果你不想把实例的数据存储到 _as_parameter_ 属性。可以通过定义 property 函数计算出这个属性。
指定必选参数的类型(函数原型)¶
可以通过设置 argtypes 属性的方法指定从 DLL 中导出函数的必选参数类型。
argtypes 必须是一个 C 数据类型的序列 (这里的 printf 可能不是个好例子，因为它是变长参数，而且每个参数的类型依赖于格式化字符串，不过尝试这个功能也很方便):
>>> printf.argtypes = [c_char_p, c_char_p, c_int, c_double]
>>> printf(b"String '%s', Int %d, Double %f\n", b"Hi", 10, 2.2)
String 'Hi', Int 10, Double 2.200000
指定数据类型可以防止不合理的参数传递（就像 C 函数的原型），并且会自动尝试将参数转换为需要的类型:
>>> printf(b"%d %d %d", 1, 2, 3)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
ArgumentError: argument 2: exceptions.TypeError: wrong type
>>> printf(b"%s %d %f\n", b"X", 2, 3)
X 2 3.000000
如果你想通过自定义类型传递参数给函数，必须实现 from_param() 类方法，才能够将此自定义类型用于 argtypes 序列。from_param() 类方法接受一个 Python 对象作为函数输入，它应该进行类型检查或者其他必要的操作以保证接收到的对象是合法的，然后返回这个对象，或者它的 _as_parameter_ 属性，或者其他你想要传递给 C 函数的参数。这里也一样，返回的结果必须是整型、字符串、二进制字符串、 ctypes 类型，或者一个具有 _as_parameter_ 属性的对象。
返回类型¶
默认情况下都会假定函数返回 C int 类型。 其他返回类型可以通过设置函数对象的 restype 属性来指定。
这是个更高级的例子，它调用了 strchr 函数，这个函数接收一个字符串指针以及一个字符作为参数，返回另一个字符串指针。
>>> strchr = libc.strchr
>>> strchr(b"abcdef", ord("d"))  
8059983
>>> strchr.restype = c_char_p    # c_char_p is a pointer to a string
>>> strchr(b"abcdef", ord("d"))
b'def'
>>> print(strchr(b"abcdef", ord("x")))
如果希望避免上述的 ord("x") 调用，可以设置  argtypes 属性，第二个参数就会将单字符的 Python 二进制字符对象转换为 C 字符:
>>> strchr.restype = c_char_p
>>> strchr.argtypes = [c_char_p, c_char]
>>> strchr(b"abcdef", b"d")
'def'
>>> strchr(b"abcdef", b"def")
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
ArgumentError: argument 2: exceptions.TypeError: one character string expected
>>> print(strchr(b"abcdef", b"x"))
>>> strchr(b"abcdef", b"d")
'def'
如果外部函数返回了一个整数，你也可以使用要给可调用的 Python 对象（比如函数或者类）作为 restype 属性的值。将会以 C 函数返回的 整数 对象作为参数调用这个可调用对象，执行后的结果作为最终函数返回值。这在错误返回值校验和自动抛出异常等方面比较有用。




    

>>> GetModuleHandle = windll.kernel32.GetModuleHandleA  
>>> def ValidHandle(value):
...     if value == 0:
...         raise WinError()
...     return value
>>> GetModuleHandle.restype = ValidHandle  
>>> GetModuleHandle(None)  
486539264
>>> GetModuleHandle("something silly")  
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
  File "<stdin>", line 3, in ValidHandle
OSError: [Errno 126] The specified module could not be found.
WinError 函数可以调用 Windows 的  FormatMessage() API 获取错误码的字符串说明，然后 返回 一个异常。 WinError 接收一个可选的错误码作为参数，如果没有的话，它将调用  GetLastError() 获取错误码。
请注意，使用 errcheck  属性可以实现更强大的错误检查手段；详情请见参考手册。
传递指针（或以引用方式传递形参）¶
有时候 C 函数接口可能由于要往某个地址写入值，或者数据太大不适合作为值传递，从而希望接收一个 指针 作为数据参数类型。这和 传递参数引用 类似。
ctypes 暴露了 byref() 函数用于通过引用传递参数，使用 pointer() 函数也能达到同样的效果，只不过 pointer() 需要更多步骤，因为它要先构造一个真实指针对象。所以在 Python 代码本身不需要使用这个指针对象的情况下，使用 byref() 效率更高。
>>> i = c_int()
>>> f = c_float()
>>> s = create_string_buffer(b'\000' * 32)
>>> print(i.value, f.value, repr(s.value))
0 0.0 b''
>>> libc.sscanf(b"1 3.14 Hello", b"%d %f %s",
...             byref(i), byref(f), s)
>>> print(i.value, f.value, repr(s.value))
1 3.1400001049 b'Hello'
结构体和联合¶
结构体和联合必须继承自 ctypes 模块中的 Structure 和 Union 。子类必须定义 _fields_ 属性。 _fields_ 是一个二元组列表，二元组中包含 field name 和 field type 。
type 字段必须是一个 ctypes 类型，比如  c_int，或者其他 ctypes 类型: 结构体、联合、数组、指针。
这是一个简单的 POINT 结构体，它包含名称为 x 和 y 的两个变量，还展示了如何通过构造函数初始化结构体。
>>> from ctypes import *
>>> class POINT(Structure):
...     _fields_ = [("x", c_int),
...                 ("y", c_int)]
>>> point = POINT(10, 20)
>>> print(point.x, point.y)
10 20
>>> point = POINT(y=5)
>>> print(point.x, point.y)
>>> POINT(1, 2, 3)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: too many initializers
当然，你可以构造更复杂的结构体。一个结构体可以通过设置 type 字段包含其他结构体或者自身。
这是以一个 RECT 结构体，他包含了两个 POINT ，分别叫 upperleft 和 lowerright:
>>> class RECT(Structure):
...     _fields_ = [("upperleft", POINT),
...                 ("lowerright", POINT)]
>>> rc = RECT(point)
>>> print(rc.upperleft.x, rc.upperleft.y)
>>> print(rc.lowerright.x, rc.lowerright.y)
嵌套结构体可以通过几种方式构造初始化:
>>> r = RECT(POINT(1, 2), POINT(3, 4))
>>> r = RECT((1, 2), (3, 4))
可以通过 类 获取字段 descriptor ，它能提供很多有用的调试信息。
>>> print(POINT.x)
<Field type=c_long, ofs=0, size=4>
>>> print(POINT.y)
<Field type=c_long, ofs=4, size=4>
结构体/联合字段对齐及字节顺序¶
默认情况下，结构体和联合的字段与 C 的字节对齐是一样的。也可以在定义子类的时候指定类的 _pack_ 属性来覆盖这种行为。 它必须设置为一个正整数，表示字段的最大对齐字节。这和 MSVC 中的 #pragma pack(n) 功能一样。
ctypes 中的结构体和联合使用的是本地字节序。要使用非本地字节序，可以使用 BigEndianStructure, LittleEndianStructure, BigEndianUnion, and LittleEndianUnion 作为基类。这些类不能包含指针字段。
结构体和联合中的位域¶
结构体和联合中是可以包含位域字段的。位域只能用于整型字段，位长度通过 _fields_ 中的第三个参数指定:
>>> class Int(Structure):
...     _fields_ = [("first_16", c_int, 16),
...                 ("second_16", c_int, 16)]
>>> print(Int.first_16)
<Field type=c_long, ofs=0:0, bits=16>
>>> print(Int.second_16)
<Field type=c_long, ofs=0:16, bits=16>
>>> from ctypes import *
>>> class POINT(Structure):
...     _fields_ = ("x", c_int), ("y", c_int)
>>> class MyStruct(Structure):
...     _fields_ = [("a", c_int),
...                 ("b", c_float),
...                 ("point_array", POINT * 4)]
>>> print(len(MyStruct().point_array))
和平常一样，通过调用它创建实例:




    

arr = TenPointsArrayType()
for pt in arr:
    print(pt.x, pt.y)
以上代码会打印几行 0 0 ，因为数组内容被初始化为 0.
也能通过指定正确类型的数据来初始化:
>>> from ctypes import *
>>> TenIntegers = c_int * 10
>>> ii = TenIntegers(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10)
>>> print(ii)
<c_long_Array_10 object at 0x...>
>>> for i in ii: print(i, end=" ")
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
使用 0 以外的索引也是合法的，但是你必须确保知道自己为什么这么做，就像 C 语言中: 你可以访问或者修改任意内存内容。 通常只会在函数接收指针是才会使用这种特性，而且你 知道 这个指针指向的是一个数组而不是单个值。
内部细节,  pointer() 函数不只是创建了一个指针实例，它首先创建了一个指针 类型 。这是通过调用 POINTER() 函数实现的，它接收  ctypes 类型为参数，返回一个新的类型:
>>> PI = POINTER(c_int)
<class 'ctypes.LP_c_long'>
>>> PI(42)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: expected c_long instead of int
>>> PI(c_int(42))
<ctypes.LP_c_long object at 0x...>
无参调用指针类型可以创建一个 NULL 指针。 NULL 指针的布尔值是 False
>>> null_ptr = POINTER(c_int)()
>>> print(bool(null_ptr))
False
解引用指针的时候， ctypes 会帮你检测是否指针为 NULL (但是解引用无效的 非 NULL 指针仍会导致 Python 崩溃):
>>> null_ptr[0]
Traceback (most recent call last):
ValueError: NULL pointer access
>>> null_ptr[0] = 1234
Traceback (most recent call last):
ValueError: NULL pointer access
类型转换¶
通常情况下, ctypes 具有严格的类型检查。这代表着, 如果在函数 argtypes 中或者结构体定义成员中有 POINTER(c_int) 类型，只有相同类型的实例才会被接受。 也有一些例外。比如，你可以传递兼容的数组实例给指针类型。所以，对于  POINTER(c_int) ，ctypes 也可以接受 c_int 类型的数组:
>>> class Bar(Structure):
...     _fields_ = [("count", c_int), ("values", POINTER(c_int))]
>>> bar = Bar()
>>> bar.values = (c_int * 3)(1, 2, 3)
>>> bar.count = 3
>>> for i in range(bar.count):
...     print(bar.values[i])
另外，如果一个函数 argtypes 列表中的参数显式的定义为指针类型(如 POINTER(c_int) )，指针所指向的 类型 (这个例子中是 c_int )也可以传递给函数。ctypes 会自动调用对应的 byref() 转换。
可以给指针内容赋值为 None 将其设置为 Null
>>> bar.values = None
有时候你拥有一个不兼容的类型。 在 C 中，你可以将一个类型强制转换为另一个。 ctypes 中的 a cast() 函数提供了相同的功能。 上面的结构体  Bar 的 value 字段接收  POINTER(c_int) 指针或者 c_int 数组，但是不能接受其他类型的实例:
>>> bar.values = (c_byte * 4)()
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: incompatible types, c_byte_Array_4 instance instead of LP_c_long instance
这种情况下, 需要手动使用 cast() 函数。
cast() 函数可以将一个指针实例强制转换为另一种 ctypes 类型。 cast() 接收两个参数，一个 ctypes 指针对象或者可以被转换为指针的其他类型对象，和一个 ctypes 指针类型。 返回第二个类型的一个实例，该返回实例和第一个参数指向同一片内存空间:
>>> a = (c_byte * 4)()
>>> cast(a, POINTER(c_int))
<ctypes.LP_c_long object at ...>
所以  cast() 可以用来给结构体 Bar 的 values 字段赋值:
>>> bar = Bar()
>>> bar.values = cast((c_byte * 4)(), POINTER(c_int))
>>> print(bar.values[0])
不完整类型¶
不完整类型 即还没有定义成员的结构体、联合或者数组。在 C 中，它们通常用于前置声明，然后在后面定义:
struct cell; /* forward declaration */
struct cell {
    char *name;
    struct cell *next;
直接翻译成 ctypes 的代码如下，但是这行不通:
>>> class cell(Structure):
...     _fields_ = [("name", c_char_p),
...                 ("next", POINTER(cell))]
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
  File "<stdin>", line 2, in cell
NameError: name 'cell' is not defined
因为新的 cell 类 在 class 语句结束之前还没有完成定义。在  ctypes 中，我们可以先定义 cell 类，在 class 语句结束之后再设置 _fields_ 属性:
>>> from ctypes import *
>>> class cell(Structure):
...     pass
>>> cell._fields_ = [("name", c_char_p),
...                  ("next", POINTER(cell))]
让我们试试。我们定义两个 cell 实例，让它们互相指向对方，然后通过指针链式访问几次:
>>> c1 = cell()
>>> c1.name = b"foo"
>>> c2 = cell()
>>> c2.name = b"bar"
>>> c1.next = pointer(c2)
>>> c2.next = pointer(c1)
>>> p = c1
>>> for i in range(8):
...     print(p.name, end=" ")
...     p = p.next[0]
foo bar foo bar foo bar foo bar
回调函数¶
ctypes 允许创建一个指向 Python 可调用对象的 C 函数。它们有时候被称为 回调函数 。




    

首先，你必须为回调函数创建一个类，这个类知道调用约定，包括返回值类型以及函数接收的参数类型及个数。
CFUNCTYPE() 工厂函数使用 cdecl 调用约定创建回调函数类型。在 Windows 上， WINFUNCTYPE() 工厂函数使用 stdcall 调用约定为回调函数创建类型。
这些工厂函数的第一个参数是返回值类型，回调函数的参数类型作为剩余参数。
这里展示一个使用 C 标准库函数  qsort() 的例子，它使用一个回调函数对数据进行排序。 qsort() 将用来给整数数组排序:
>>> IntArray5 = c_int * 5
>>> ia = IntArray5(5, 1, 7, 33, 99)
>>> qsort = libc.qsort
>>> qsort.restype = None
qsort() 必须接收的参数，一个指向待排序数据的指针，元素个数，每个元素的大小，以及一个指向排序函数的指针，即回调函数。然后回调函数接收两个元素的指针，如果第一个元素小于第二个，则返回一个负整数，如果相等则返回0，否则返回一个正整数。
所以，我们的回调函数要接收两个整数指针，返回一个整数。首先我们创建回调函数的 类型
>>> CMPFUNC = CFUNCTYPE(c_int, POINTER(c_int), POINTER(c_int))
首先，这是一个简单的回调，它会显示传入的值:
>>> def py_cmp_func(a, b):
...     print("py_cmp_func", a[0], b[0])
...     return 0
>>> cmp_func = CMPFUNC(py_cmp_func)
>>> qsort(ia, len(ia), sizeof(c_int), cmp_func)  
py_cmp_func 5 1
py_cmp_func 33 99
py_cmp_func 7 33
py_cmp_func 5 7
py_cmp_func 1 7
现在我们可以比较两个元素并返回有用的结果了:
>>> def py_cmp_func(a, b):
...     print("py_cmp_func", a[0], b[0])
...     return a[0] - b[0]
>>> qsort(ia, len(ia), sizeof(c_int), CMPFUNC(py_cmp_func)) 
py_cmp_func 5 1
py_cmp_func 33 99
py_cmp_func 7 33
py_cmp_func 1 7
py_cmp_func 5 7
我们可以轻易地验证，现在数组是有序的了:
>>> for i in ia: print(i, end=" ")
1 5 7 33 99
这些工厂函数可以当作装饰器工厂，所以可以这样写:
>>> @CFUNCTYPE(c_int, POINTER(c_int), POINTER(c_int))
... def py_cmp_func(a, b):
...     print("py_cmp_func", a[0], b[0])
...     return a[0] - b[0]
>>> qsort(ia, len(ia), sizeof(c_int), py_cmp_func)
py_cmp_func 5 1
py_cmp_func 33 99
py_cmp_func 7 33
py_cmp_func 1 7
py_cmp_func 5 7
请确保你维持的 CFUNCTYPE() 对象的引用周期与它们在 C 代码中的使用期一样长。 ctypes 不会确保这一点，如果不这样做，它们可能会被垃圾回收，导致程序在执行回调函数时发生崩溃。
注意，如果回调函数在Python之外的另外一个线程使用(比如，外部代码调用这个回调函数)， ctypes 会在每一次调用上创建一个虚拟 Python 线程。这个行为在大多数情况下是合理的，但也意味着如果有数据使用 threading.local 方式存储，将无法访问，就算它们是在同一个 C 线程中调用的 。
访问 dll 的导出变量¶
一些动态链接库不仅仅导出函数，也会导出变量。一个例子就是 Python 库本身的 Py_OptimizeFlag ，根据启动选项 -O 、 -OO 的不同，它是值可能为 0、1、2 的整型。
ctypes 可以通过  in_dll() 类方法访问这类变量 。 pythonapi 是用于访问 Python C 接口的预定义符号:
>>> opt_flag = c_int.in_dll(pythonapi, "Py_OptimizeFlag")
>>> print(opt_flag)
c_long(0)
如果解释器使用 -O 选项启动，这个例子会打印 c_long(1) ， 如果使用 -OO 启动，则会打印 c_long(2) 。
一个扩展例子,  同时也展示了使用指针访问 Python 导出的 PyImport_FrozenModules 指针对象。
对文档中这个值的解释说明
该指针被初始化为指向 struct _frozen 数组，以 NULL 或者 0 作为结束标记。当一个冻结模块被导入，首先要在这个表中搜索。第三方库可以以此来提供动态创建的冻结模块集合。
这足以证明修改这个指针是很有用的。为了让实例大小不至于太长，这里只展示如何使用 ctypes 读取这个表:
>>> from ctypes import *
>>> class struct_frozen(Structure):
...     _fields_ = [("name", c_char_p),
...                 ("code", POINTER(c_ubyte)),
...                 ("size", c_int)]
我们定义了  struct _frozen  数据类型，接着就可以获取这张表的指针了:
>>> FrozenTable = POINTER(struct_frozen)
>>> table = FrozenTable.in_dll(pythonapi, "PyImport_FrozenModules")
由于 table 是指向 struct_frozen 数组的 指针 ，我们可以遍历它，只不过需要自己判断循环是否结束，因为指针本身并不包含长度。它早晚会因为访问到野指针或者什么的把自己搞崩溃，所以我们最好在遇到  NULL 后就让它退出循环:
>>> for item in table:
...     if item.name is None:
...         break
...     print(item.name.decode("ascii"), item.size)
_frozen_importlib 31764
_frozen_importlib_external 41499
__hello__ 161
__phello__ -161
__phello__.spam 161
Python 的冻结模块和冻结包(由负 size 成员表示)并不是广为人知的事情，它们仅仅用于实验。例如，可以使用 import __hello__ 尝试一下这个功能。
ctypes 也有自己的边界，有时候会发生一些意想不到的事情。
比如下面的例子:
>>> from ctypes import *
>>> class POINT(Structure):
...     _fields_ = ("x", c_int), ("y", c_int)
>>> class RECT(Structure):
...     _fields_ = ("a", POINT), ("b", POINT)
>>> p1 = POINT(1, 2)
>>> p2 = POINT(3, 4)
>>> rc = RECT(p1, p2)
>>> print(rc.a.x, rc.a.y, rc.b.x, rc.b.y)
1 2 3 4
>>> # now swap the two points
>>> rc.a, rc.b = rc.b, rc.a
>>> print(rc.a.x, rc.a.y, rc.b.x, rc.b.y)
3 4 3 4
嗯。我们预想应该打印 3 4 1 2 。但是为什么呢? 这是 rc.a, rc.b = rc.b, rc.a 这行代码展开后的步骤:




    

>>> temp0, temp1 = rc.b, rc.a
>>> rc.a = temp0
>>> rc.b = temp1
注意 temp0 和 temp1 对象始终引用了对象 rc 的内容。然后执行 rc.a = temp0 会把 temp0 的内容拷贝到 rc 的空间。这也改变了  temp1 的内容。最终导致赋值语句 rc.b = temp1 没有产生预想的效果。
记住，访问被包含在结构体、联合、数组中的对象并不会将其 复制 出来，而是得到了一个代理对象，它是对根对象的内部内容的一层包装。
下面是另一个可能和预期有偏差的例子:
>>> s = c_char_p()
>>> s.value = b"abc def ghi"
>>> s.value
b'abc def ghi'
>>> s.value is s.value
False
使用  c_char_p  实例化的对象只能将其值设置为 bytes 或者整数。
为什么这里打印了 False ？ ctypes 实例是一些内存块加上一些用于访问这些内存块的 descriptor 组成。将 Python 对象存储在内存块并不会存储对象本身，而是存储了对象的 内容 。每次访问对象的内容都会构造一个新的 Python 对象。
变长数据类型¶
ctypes 对变长数组和结构体提供了一些支持 。
The resize() function can be used to resize the memory buffer of an
existing ctypes object.  The function takes the object as first argument, and
the requested size in bytes as the second argument.  The memory block cannot be
made smaller than the natural memory block specified by the objects type, a
ValueError is raised if this is tried:
>>> short_array = (c_short * 4)()
>>> print(sizeof(short_array))
>>> resize(short_array, 4)
Traceback (most recent call last):
ValueError: minimum size is 8
>>> resize(short_array, 32)
>>> sizeof(short_array)
>>> sizeof(type(short_array))
这非常好，但是要怎么访问数组中额外的元素呢？因为数组类型已经定义包含4个元素，导致我们访问新增元素时会产生以下错误:
>>> short_array[:]
[0, 0, 0, 0]
>>> short_array[7]
Traceback (most recent call last):
IndexError: invalid index
使用  ctypes 访问变长数据类型的一个可行方法是利用 Python 的动态特性，根据具体情况，在知道这个数据的大小后，(重新)指定这个数据的类型。
ctypes 参考手册¶
寻找动态链接库¶
在编译型语言中，动态链接库会在编译、链接或者程序运行时访问。
The purpose of the find_library() function is to locate a library in a way
similar to what the compiler or runtime loader does (on platforms with several
versions of a shared library the most recent should be loaded), while the ctypes
library loaders act like when a program is run, and call the runtime loader
directly.
ctypes.util 模块提供了一个函数，可以帮助确定需要加载的库。
ctypes.util.find_library(name)
尝试寻找一个库然后返回其路径名， name 是库名称, 且去除了 lib 等前缀和 .so 、 .dylib 、版本号等后缀(这是 posix 连接器 -l 选项使用的格式)。如果没有找到对应的库，则返回 None 。
确切的功能取决于系统。
在 Linux 上， find_library() 会尝试运行外部程序(/sbin/ldconfig, gcc, objdump 以及 ld) 来寻找库文件。返回库文件的文件名。
3.6 版更變: 在Linux 上，如果其他方式找不到的话，会使用环境变量 LD_LIBRARY_PATH 搜索动态链接库。
这是一些例子:
>>> from ctypes.util import find_library
>>> find_library("m")
'libm.so.6'
>>> find_library("c")
'libc.so.6'
>>> find_library("bz2")
'libbz2.so.1.0'
在 macOS 上，find_library() 会尝试几种预定义的命名方案和路径来定位库，如果成功则将返回完整的路径名称:
>>> from ctypes.util import find_library
>>> find_library("c")
'/usr/lib/libc.dylib'
>>> find_library("m")
'/usr/lib/libm.dylib'
>>> find_library("bz2")
'/usr/lib/libbz2.dylib'
>>> find_library("AGL")
'/System/Library/Frameworks/AGL.framework/AGL'
在 Windows 上，  find_library() 在系统路径中搜索，然后返回全路径，但是如果没有预定义的命名方案， find_library("c") 调用会返回 None
使用  ctypes 包装动态链接库，更好的方式 可能 是在开发的时候就确定名称，然后硬编码到包装模块中去，而不是在运行时使用 find_library() 寻找库。
加载动态链接库¶
有很多方式可以将动态链接库加载到 Python 进程。其中之一是实例化以下类的其中一个:
class ctypes.CDLL(name, mode=DEFAULT_MODE, handle=None, use_errno=False, use_last_error=False, winmode=None)¶
此类的实例即已加载的动态链接库。库中的函数使用标准 C 调用约定，并假定返回 int 。
在 Windows 上创建 CDLL 实例可能会失败，即使 DLL 名称确实存在。 当某个被加载 DLL 所依赖的 DLL 未找到时，将引发 OSError 错误并附带消息 "[WinError 126] The specified module could not be found". 此错误消息不包含缺失 DLL 的名称，因为 Windows API 并不会返回此类信息，这使得此错误难以诊断。 要解决此错误并确定是哪一个 DLL 未找到，你需要找出所依赖的 DLL 列表并使用 Windows 调试与跟踪工具确定是哪一个未找到。
Microsoft DUMPBIN 工具 -- 一个用于查找 DLL 依赖的工具。
class ctypes.OleDLL(name, mode=DEFAULT_MODE, handle=None, use_errno=False, use_last_error=False, winmode=None)¶
仅 Windows : 此类的实例即加载好的动态链接库，其中的函数使用 stdcall 调用约定，并且假定返回 windows 指定的 HRESULT 返回码。 HRESULT 的值包含的信息说明函数调用成功还是失败，以及额外错误码。 如果返回值表示失败，会自动抛出 OSError 异常。
3.3 版更變: 以前是引发 WindowsError。
class ctypes.WinDLL(name, mode=DEFAULT_MODE, handle=None, use_errno=False, use_last_error=False, winmode=None)¶
仅 Windows: 此类的实例即加载好的动态链接库，其中的函数使用 stdcall 调用约定，并假定默认返回 int 。
调用动态库导出的函数之前，Python会释放 global interpreter lock ，并在调用后重新获取。
class ctypes.PyDLL(name, mode=DEFAULT_MODE, handle=None)¶
这个类实例的行为与 CDLL 类似，只不过 不会 在调用函数的时候释放 GIL 锁，且调用结束后会检查 Python 错误码。 如果错误码被设置，会抛出一个 Python 异常。
所以，它只在直接调用 Python C 接口函数的时候有用。
通过使用至少一个参数（共享库的路径名）调用它们，可以实例化所有这些类。也可以传入一个已加载的动态链接库作为 handler 参数，其他情况会调用系统底层的  dlopen 或 LoadLibrary 函数将库加载到进程，并获取其句柄。
mode 可以指定库加载方式。详情请参见  dlopen(3) 手册页。 在 Windows 上， 会忽略 mode ，在 posix 系统上， 总是会加上 RTLD_NOW ，且无法配置。
use_errno 参数如果设置为 true，可以启用ctypes的机制，通过一种安全的方法获取系统的  errno 错误码。 ctypes 维护了一个线程局部变量，它是系统 errno 的一份拷贝；如果调用了使用 use_errno=True 创建的外部函数， errno 的值会与 ctypes 自己拷贝的那一份进行交换，函数执行完后立即再交换一次。
The function ctypes.get_errno() returns the value of the ctypes private
copy, and the function ctypes.set_errno() changes the ctypes private copy
to a new value and returns the former value.
use_last_error  参数如果设置为 true，可以在 Windows 上启用相同的策略，它是通过 Windows API 函数 GetLastError()  和 SetLastError() 管理的。 ctypes.get_last_error() 和 ctypes.set_last_error() 可用于获取和设置 ctypes 自己维护的 windows 错误码拷贝。
winmode 参数用于在 Windows 平台上指定库的加载方式( 因为 mode 会被忽略)。他接受任何与 Win32 API 的 LoadLibraryEx 的标志兼容的值作为参数。省略时，默认设置使用最安全的DLL加载的标志，以避免DLL劫持等问题。传入 DLL 的全路径是保证正确加载库及其依赖最安全的方法。
3.8 版更變: 增加了  winmode 参数。
ctypes.RTLD_GLOBAL
用于 mode 参数的标识值。在此标识不可用的系统上，它被定义为整数0。
ctypes.RTLD_LOCAL
Flag to use as mode parameter.  On platforms where this is not available, it
is the same as RTLD_GLOBAL.
这些类的实例没有共用方法。动态链接库的导出函数可以通过属性或者索引的方式访问。注意，通过属性的方式访问会缓存这个函数，因而每次访问它时返回的都是同一个对象。另一方面，通过索引访问，每次都会返回一个新的对象: