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Python调用C/C++动态链接库的需求

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在自动化测试过程中，难免会遇到语言混合使用的情况，这不，我们也遇到了。初步决定采用Robot Framework作为自动化测试框架后，其支持Java和Python，而Python作为主流的语言，怎么能放弃使用它的机会^_^。 然而产品采用是古老90年代开发的C/S结构，因为古老，当时也没有考虑到对产品的测试进行自动化，Client端并没有预留CLI(Command Line interface)形式的接口，真是雪上加霜啊。

那怎么自动化？采用AutoIT来对客户端界面进行自动化测试？可惜AutoIT对当初开发采用的控件识别不是很好，如果采用控件所在位置来进行控制的方式，又会导致自动化测试并不是很稳定。那么！！！只有自己开发接口了，目前在Client端开发出CLI形式的接口，将其封装为DLL，然后在Robot FrameWork框架中采用Python对DLL进行调用。任务艰巨哪！

Python调用DLL例子

示例一

首先，在创建一个DLL工程(本人是在VS 2005中创建)，头文件：

[cpp] view plain copy 在CODE上查看代码片派生到我的代码片//hello.h

#ifdef EXPORT_HELLO_DLL

#define HELLO_API __declspec(dllexport)

#else

#define HELLO_API __declspec(dllimport)

#endif

extern "C"

{

HELLO_API int IntAdd(int , int);

}

CPP文件：

[cpp] view plain copy 在CODE上查看代码片派生到我的代码片//hello.cpp

#define EXPORT_HELLO_DLL

#include "hello.h"

HELLO_API int IntAdd(int a, int b)

{

return a + b;

}

这里有两个注意点：

（1）弄清楚编译的时候函数的调用约定采用的__cdecl还是__stdcall，因为根据DLL中函数调用约定方式，Python将使用相应的函数加载DLL。

（2）如果采用C++的工程，那么导出的接口需要extern "C"，这样python中才能识别导出的函数。

我的工程中采用__cdecl函数调用约定方式进行编译链接产生hello.dll，然后Python中采用ctypes库对hello.dll进行加载和函数调用：

[python] view plain copy 在CODE上查看代码片派生到我的代码片from ctypes import *

dll = cdll.LoadLibrary('hello.dll');

ret = dll.IntAdd(2, 4);

print ret;

OK，一个小例子已经完成了，如果你感兴趣，但还没试过，那就尝试一下吧。

示例二

示例一只是一个"hello world"级别的程序，实际运用中更多的需要传递数据结构、字符串等，才能满足我们的需求。那么这个示例将展示，如何传递数据结构参数，以及如何通过数据结构获取返回值。

首先编写DLL工程中的头文件：

[cpp] view plain copy 在CODE上查看代码片派生到我的代码片//hello.h

#ifdef EXPORT_HELLO_DLL

#define HELLO_API __declspec(dllexport)

#else

#define HELLO_API __declspec(dllimport)

#endif

#define ARRAY_NUMBER 20

#define STR_LEN 20

struct StructTest

{

int number;

char* pChar;

char str[STR_LEN];

int iArray[ARRAY_NUMBER];

};

extern "C"

{

//HELLO_API int IntAdd(int , int);

HELLO_API char* GetStructInfo(struct StructTest* pStruct);}

CPP文件如下：

[cpp] view plain copy 在CODE上查看代码片派生到我的代码片//hello.cpp

#include string.h

#define EXPORT_HELLO_DLL

#include "hello.h"

HELLO_API char* GetStructInfo(struct StructTest* pStruct){

for (int i = 0; i ARRAY_NUMBER; i++)

pStruct-iArray[i] = i;

pStruct-pChar = "hello python!";

strcpy (pStruct-str, "hello world!");

pStruct-number = 100;

return "just OK";

}

GetStructInfo这个函数通过传递一个StructTest类型的指针，然后对对象中的属性进行赋值，最后返回"just OK".

编写Python调用代码如下，首先在Python中继承Structure构造一个和C DLL中一致的数据结构StructTest，然后设置函数GetStructInfo的参数类型和返回值类型，最后创建一个StructTest对象，并将其转化为指针作为参数，调用函数GetStrcutInfo，最后通过输出数据结构的值来检查是否调用成功：

[python] view plain copy 在CODE上查看代码片派生到我的代码片from ctypes import *

ARRAY_NUMBER = 20;

STR_LEN = 20;

#define type

INTARRAY20 = c_int * ARRAY_NUMBER;

CHARARRAY20 = c_char * STR_LEN;

#define struct

class StructTest(Structure):

_fields_ = [

("number", c_int),

("pChar", c_char_p),

("str", CHARARRAY20),

("iArray", INTARRAY20)

]

#load dll and get the function object

dll = cdll.LoadLibrary('hello.dll');

GetStructInfo = dll.GetStructInfo;

#set the return type

GetStructInfo.restype = c_char_p;

#set the argtypes

GetStructInfo.argtypes = [POINTER(StructTest)];objectStruct = StructTest();

#invoke api GetStructInfo

retStr = GetStructInfo(byref(objectStruct));#check result

print "number: ", objectStruct.number;

print "pChar: ", objectStruct.pChar;

print "str: ", objectStruct.str;

for i,val in enumerate(objectStruct.iArray):

print 'Array[i]: ', val;

print retStr;

总结

1. 用64位的Python去加载32位的DLL会出错

2. 以上只是些测试程序，在编写Python过程中尽可能的使用"try Except"来处理异常3. 注意在Python与C DLL交互的时候字节对齐问题4. ctypes库的功能还有待继续探索

python装饰器使用

装饰器是从英文decorator翻译过来的，从字面上来看就是对某个东西进行修饰，增强被修饰物的功能，下面我们对装饰器做下简单介绍。

一、怎么编写装饰器

装饰器的实现很简单，本质是一个可调用对象，可以是函数、方法、对象等，它既可以装饰函数也可以装饰类和方法，为了简单说明问题，我们实现一个函数装饰器，如下代码：

有了这个装饰器，我们就可以打印出什么时候开始和结束调用函数，对于排查函数的调用链非常方便。

二、带参数的装饰器

上面的例子无论什么时候调用sum都会输出信息，如果我们需要按需输出信息怎么实现呢，这时就要用到带参数的装饰器了，如下代码：

对sum使用装饰器时没有参数，这时debug为0，所以调用sum时不会输出函数调用相关信息。

对multi使用装饰器时有参数，这时debug为1，所以调用multi时会输出函数调用相关信息。

三、函数名字问题

当我们打印被装饰后的函数名字时，不知道大家有没发现输出的不是函数本身的名字，如下代码会输出‘wrap’而不是‘sum’：

有时这种表现并不是我们想要的，我们希望被装饰后的函数名字还是函数本身，那要怎么实现呢？很简单，只需要引入functools.wraps即可，如下代码就会输出‘sum’了：

看完后是不是觉得python装饰器很简单，只要了解它的本质，怎么写都行，有好多种玩法呢。

我执行一段python脚本报错了，怎么解决

在程序运行的过程中，如果发生了错误，可以事先约定返回一个错误代码，这样，就可以知道是否有错，以及出错的原因。在操作系统提供的调用中，返回错误码非常常见。比如打开文件的函数open()，成功时返回文件描述符（就是一个整数），出错时返回-1。

用错误码来表示是否出错十分不便，因为函数本身应该返回的正常结果和错误码混在一起，造成调用者必须用大量的代码来判断是否出错：

复制代码代码如下:

def foo():

r = some_function()

if r==(-1):

return (-1)

# do something

return r

def bar():

r = foo()

if r==(-1):

print 'Error'

else:

pass

一旦出错，还要一级一级上报，直到某个函数可以处理该错误（比如，给用户输出一个错误信息）。

所以高级语言通常都内置了一套try...except...finally...的错误处理机制，Python也不例外。

try

让我们用一个例子来看看try的机制：

复制代码代码如下:

try:

print 'try...'

r = 10 / 0

print 'result:', r

except ZeroDivisionError, e:

print 'except:', e

finally:

print 'finally...'

print 'END'

当我们认为某些代码可能会出错时，就可以用try来运行这段代码，如果执行出错，则后续代码不会继续执行，而是直接跳转至错误处理代码，即except语句块，执行完except后，如果有finally语句块，则执行finally语句块，至此，执行完毕。

上面的代码在计算10 / 0时会产生一个除法运算错误：

复制代码代码如下:

try...

except: integer division or modulo by zero

finally...

END

从输出可以看到，当错误发生时，后续语句print 'result:', r不会被执行，except由于捕获到ZeroDivisionError，因此被执行。最后，finally语句被执行。然后，程序继续按照流程往下走。

如果把除数0改成2，则执行结果如下：

复制代码代码如下:

try...

result: 5

finally...

END

由于没有错误发生，所以except语句块不会被执行，但是finally如果有，则一定会被执行（可以没有finally语句）。

你还可以猜测，错误应该有很多种类，如果发生了不同类型的错误，应该由不同的except语句块处理。没错，可以有多个except来捕获不同类型的错误：

复制代码代码如下:

try:

print 'try...'

r = 10 / int('a')

print 'result:', r

except ValueError, e:

print 'ValueError:', e

except ZeroDivisionError, e:

print 'ZeroDivisionError:', e

finally:

print 'finally...'

print 'END'

int()函数可能会抛出ValueError，所以我们用一个except捕获ValueError，用另一个except捕获ZeroDivisionError。

此外，如果没有错误发生，可以在except语句块后面加一个else，当没有错误发生时，会自动执行else语句：

复制代码代码如下:

try:

print 'try...'

r = 10 / int('a')

print 'result:', r

except ValueError, e:

print 'ValueError:', e

except ZeroDivisionError, e:

print 'ZeroDivisionError:', e

else:

print 'no error!'

finally:

print 'finally...'

print 'END'

Python的错误其实也是class，所有的错误类型都继承自BaseException，所以在使用except时需要注意的是，它不但捕获该类型的错误，还把其子类也“一网打尽”。比如：

复制代码代码如下:

try:

foo()

except StandardError, e:

print 'StandardError'

except ValueError, e:

print 'ValueError'

第二个except永远也捕获不到ValueError，因为ValueError是StandardError的子类，如果有，也被第一个except给捕获了。

Python所有的错误都是从BaseException类派生的

使用try...except捕获错误还有一个巨大的好处，就是可以跨越多层调用，比如函数main()调用foo()，foo()调用bar()，结果bar()出错了，这时，只要main()捕获到了，就可以处理：

复制代码代码如下:

def foo(s):

return 10 / int(s)

def bar(s):

return foo(s) * 2

def main():

try:

bar('0')

except StandardError, e:

print 'Error!'

finally:

print 'finally...'

也就是说，不需要在每个可能出错的地方去捕获错误，只要在合适的层次去捕获错误就可以了。这样一来，就大大减少了写try...except...finally的麻烦。

调用堆栈

如果错误没有被捕获，它就会一直往上抛，最后被Python解释器捕获，打印一个错误信息，然后程序退出。来看看err.py：

复制代码代码如下:

# err.py:

def foo(s):

return 10 / int(s)

def bar(s):

return foo(s) * 2

def main():

bar('0')

main()

执行，结果如下：

复制代码代码如下:

$ python err.py

Traceback (most recent call last):

File "err.py", line 11, in module

main()

File "err.py", line 9, in main

bar('0')

File "err.py", line 6, in bar

return foo(s) * 2

File "err.py", line 3, in foo

return 10 / int(s)

ZeroDivisionError: integer division or modulo by zero

出错并不可怕，可怕的是不知道哪里出错了。解读错误信息是定位错误的关键。我们从上往下可以看到整个错误的调用函数链：

错误信息第1行：

复制代码代码如下:

Traceback (most recent call last):

告诉我们这是错误的跟踪信息。

第2行：

复制代码代码如下:

File "err.py", line 11, in module

main()

调用main()出错了，在代码文件err.py的第11行代码，但原因是第9行：

复制代码代码如下:

File "err.py", line 9, in main

bar('0')

调用bar('0')出错了，在代码文件err.py的第9行代码，但原因是第6行：

复制代码代码如下:

File "err.py", line 6, in bar

return foo(s) * 2

原因是return foo(s) * 2这个语句出错了，但这还不是最终原因，继续往下看：

复制代码代码如下:

File "err.py", line 3, in foo

return 10 / int(s)

原因是return 10 / int(s)这个语句出错了，这是错误产生的源头，因为下面打印了：

复制代码代码如下:

ZeroDivisionError: integer division or modulo by zero

根据错误类型ZeroDivisionError，我们判断，int(s)本身并没有出错，但是int(s)返回0，在计算10 / 0时出错，至此，找到错误源头。

记录错误

如果不捕获错误，自然可以让Python解释器来打印出错误堆栈，但程序也被结束了。既然我们能捕获错误，就可以把错误堆栈打印出来，然后分析错误原因，同时，让程序继续执行下去。

Python内置的logging模块可以非常容易地记录错误信息：

复制代码代码如下:

# err.py

import logging

def foo(s):

return 10 / int(s)

def bar(s):

return foo(s) * 2

def main():

try:

bar('0')

except StandardError, e:

logging.exception(e)

main()

print 'END'

同样是出错，但程序打印完错误信息后会继续执行，并正常退出：

复制代码代码如下:

$ python err.py

ERROR:root:integer division or modulo by zero

Traceback (most recent call last):

File "err.py", line 12, in main

bar('0')

File "err.py", line 8, in bar

return foo(s) * 2

File "err.py", line 5, in foo

return 10 / int(s)

ZeroDivisionError: integer division or modulo by zero

END

通过配置，logging还可以把错误记录到日志文件里，方便事后排查。

抛出错误

因为错误是class，捕获一个错误就是捕获到该class的一个实例。因此，错误并不是凭空产生的，而是有意创建并抛出的。Python的内置函数会抛出很多类型的错误，我们自己编写的函数也可以抛出错误。

如果要抛出错误，首先根据需要，可以定义一个错误的class，选择好继承关系，然后，用raise语句抛出一个错误的实例：

复制代码代码如下:

# err.py

class FooError(StandardError):

pass

def foo(s):

n = int(s)

if n==0:

raise FooError('invalid value: %s' % s)

return 10 / n

执行，可以最后跟踪到我们自己定义的错误：

复制代码代码如下:

$ python err.py

Traceback (most recent call last):

...

__main__.FooError: invalid value: 0

只有在必要的时候才定义我们自己的错误类型。如果可以选择Python已有的内置的错误类型（比如ValueError，TypeError），尽量使用Python内置的错误类型。

最后，我们来看另一种错误处理的方式：

复制代码代码如下:

# err.py

def foo(s):

n = int(s)

return 10 / n

def bar(s):

try:

return foo(s) * 2

except StandardError, e:

print 'Error!'

raise

def main():

bar('0')

main()

在bar()函数中，我们明明已经捕获了错误，但是，打印一个Error!后，又把错误通过raise语句抛出去了，这不有病么？

其实这种错误处理方式不但没病，而且相当常见。捕获错误目的只是记录一下，便于后续追踪。但是，由于当前函数不知道应该怎么处理该错误，所以，最恰当的方式是继续往上抛，让顶层调用者去处理。

raise语句如果不带参数，就会把当前错误原样抛出。此外，在except中raise一个Error，还可以把一种类型的错误转化成另一种类型：

复制代码代码如下:

try:

10 / 0

except ZeroDivisionError:

raise ValueError('input error!')

只要是合理的转换逻辑就可以，但是，决不应该把一个IOError转换成毫不相干的ValueError。

小结

Python内置的try...except...finally用来处理错误十分方便。出错时，会分析错误信息并定位错误发生的代码位置才是最关键的。

程序也可以主动抛出错误，让调用者来处理相应的错误。但是，应该在文档中写清楚可能会抛出哪些错误，以及错误产生的原因。


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