用脚本语言开发网游 - C整合Python
benegg
语言主要有: Python, Lua. 本文介绍在C语言中嵌入Python支持, C语言和Python语言通过API进行交互.
任何两种语言要整合, 首先要解决通信问题. C要和Python进行通信, 要进行数据结构转换, 把C的数据结构转为Python的对象, 和把
Python对象转换为C数据结构.
下面对代码实例进行讲解, 代码忽略和错误处理.
#include <python2.5/Python.h>
void test1();
void test2();
PyObject *globals
int main(int argc, char **argv){
PyObject *m, *obj1, *pobj;
PyObject *request, *response;
int i;
Py_Initialize();
变量声明, 以及调用初始化函数 Py_Initialize().
m = PyImport_AddModule("__main__");
globals = PyModule_GetDict(m);
获取全局变量的字典表(哈希表). 在 Python 脚本中, 该字典表的键名就是全局变量的的名字. 例如, 全局变量字典表中有一项记录
'a' => '123', 那么, 在 Python 脚本中, 变量 a 的值是 '123'. 该字典表就是 C 语言和 Python 语言进
行通信的关键.
request = PyDict_New();
response = PyDict_New();
PyDict_SetItemString(globals, "request", request);
PyDict_SetItemString(globals, "response", response);
obj1 = PyInt_FromLong(1);
PyDict_SetItemString(request, "count", obj1);
在本代码例子中, 字典表 request 用于 C 向 Python 传递数据, response 用于 Python 脚本向 C 程序传递数
据. 使用两个字典并不是必须的, 可以只用一个. request 中有一项键名为 'count' 的记录, 相当于向 Python 传递了一个
名为 'count' 的参数.
/* http://www.benegg.com */
for(i = 0; i < 2; i++){
test1();
pobj = PyDict_GetItemString(response, "code");
printf("code: %s\n", PyString_AsString(pobj));
test2();
pobj = PyDict_GetItemString(response, "code");
printf("code: %s\n", PyString_AsString(pobj));
printf("---\n");
}
Python 脚本中返回名为 'code' 的响应参数, 在 C 程序中将该参数的值打印出来.
Py_DECREF(obj1);
Py_DECREF(request);
Py_DECREF(response);
out:
Py_Finalize();
return 0;
}
使用宏 Py_DECREF 减少对象的引用计数, 以便 Python 进行垃圾收集. 最后调用 Py_Finalize() 释放资源.
void test1(){
FILE *fp;
fp = fopen("benegg.com.py", "r");
PyRun_SimpleFile(fp, filename);
fclose(fp);
}
PyRun_SimpleFile() 函数执行一个 Python 脚本文件.
void test2(){
FILE *fp;
PyObject *co;
char *buf;
long size;
fp = fopen("benegg.com.py", "r");
fseek(fp, 0, SEEK_END);
size = ftell(fp);
rewind(fp);
buf = malloc(size + 1);
fread(buf, 1, size, fp);
buf[size] = '\0';
PyRun_SimpleString(buf);
因为 PyRun_SimpleFile() 每执行一次都要读取一次文件, 所以可以把文件内容读取到字符缓冲中, 然后多次执行
PyRun_SimpleString(), 避免磁盘 IO 造成性能消耗.
co = Py_CompileString(buf, "benegg.com", Py_file_input);
PyEval_EvalCode((PyCodeObject *)co, globals, globals);
不过, 虽然 PyRun_SimpleString() 避免了磁盘 IO, 然后还是会在每一次执行的时候解析文本代码. 这时, 可以把代码编译
成一个 PyCodeObject 对象, 然后调用 PyEval_EvalCode() 执行, 避免了多次解析造成的性能消耗.
Py_DECREF(co);
out:
free(buf);
fclose(fp);
}
Python 脚本代码如下:
print "test1 - %d" % request['count']
request['count'] += 1
response['code'] = "test" + str(request['count'])
编译 C 代码:
# http://www.benegg.com
gcc -g -Wall -o c test.c -L/usr/lib/python2.5/config -lpython2.5
注意, 将路径改为你机器上的实际路径. 执行 ./c, 可以看到, 执行的结果是:
test1 - 1
code: test2
test1 - 2
test1 - 3
code: test4
---
test1 - 4
code: test5
test1 - 5
test1 - 6
code: test7
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