用於Python的MEX等價物（C包裝函數）

來自MATLAB，我正在尋找一些方法來創建函數，這些函數是通過包裝C函數派生的。我遇到了Cython，ctypes，SWIG。我的目的不是要通過任何因素提高速度（但它肯定會有所幫助）。用於Python的MEX等價物（C包裝函數）

有人可以爲這樣的目的推薦一個體面的解決方案。編輯：做這份工作最受歡迎/採用的方式是什麼？

謝謝。

來源

2012-07-23 SEU

它看起來像你遇到了大多數的標準方式來做到這一點（除了學習python C-API）。你的問題到底是什麼？ – mgilson 2012-07-23 14:02:27

嗨，我正在尋找這樣做的最流行的方法，其中涉及最小的代碼更改（如MEX）。 – SEU 2012-07-23 14:07:39

對於大量的界面風格，您可以根本不用修改代碼，只使用SWIG編寫一個簡單的界面文件作爲額外的東西。但這個問題很主觀。 – Flexo 2012-07-23 14:40:43

我發現weave適用於較短的功能，並且具有非常簡單的界面。

爲了讓您瞭解界面的簡單性，下面是一個示例（摘自PerformancePython website）。注意轉換器如何處理多維數組轉換（在這種情況下爲Blitz）。

from scipy.weave import converters 

def inlineTimeStep(self, dt=0.0): 
    """Takes a time step using inlined C code -- this version uses 
    blitz arrays.""" 
    g = self.grid 
    nx, ny = g.u.shape 
    dx2, dy2 = g.dx**2, g.dy**2 
    dnr_inv = 0.5/(dx2 + dy2) 
    u = g.u 

    code = """ 
      #line 120 "laplace.py" (This is only useful for debugging) 
      double tmp, err, diff; 
      err = 0.0; 
      for (int i=1; i<nx-1; ++i) { 
       for (int j=1; j<ny-1; ++j) { 
        tmp = u(i,j); 
        u(i,j) = ((u(i-1,j) + u(i+1,j))*dy2 + 
          (u(i,j-1) + u(i,j+1))*dx2)*dnr_inv; 
        diff = u(i,j) - tmp; 
        err += diff*diff; 
       } 
      } 
      return_val = sqrt(err); 
      """ 
    # compiler keyword only needed on windows with MSVC installed 
    err = weave.inline(code, 
         ['u', 'dx2', 'dy2', 'dnr_inv', 'nx', 'ny'], 
         type_converters=converters.blitz, 
         compiler = 'gcc') 
    return err

來源

2012-07-23 15:35:50 jmetz

用於Python的MEX等價物（C包裝函數）

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