步骤1: 编写 C 代码 首先,我们需要编写一个简单的 C 代码,并将其编译成 DLL。以下是一个简单的 C 示例,其中包含一个可以被 Python 调用的函数: AI检测代码解析 // example.c#include<stdio.h>// 定义一个函数指针类型typedefvoid(*CallbackFn)(int);// 一个简单的 C 函数,接受一个函数指针作为参数__d...
dll1 = cdll.LoadLibrary('test.dll') dll2 = CDLL('test.dll') # the dll must be created under cl.exe, NOT in Visual Studio, which changes function name. result1= dll1.sum(1,3) print('cdll.LoadLibrary result is: %s' %result1) # return strings from DLL by invoking pointer, whic...
ll = ctypes.cdll.LoadLibrary lib = ll("./libpycall.so") lib.foo(1, 3) print '***finish***' 运行方法: gcc -o libpycall.so -shared -fPIC pycall.c python pycall.py 第2种、Python调用C++(类)动态链接库(利用ctypes) pycallclass.cpp 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 ...
在命令行或者终端输入: gcc -o libpycall.so -shared -fPIC called_c.c 生成libpycall.so动态库文件,之后就可以在Python中调用foo函数。Python文件:py_call_c.py import ctypes dll = ctypes.cdll.LoadLibrary lib = dll('./libpycall.so') //刚刚生成的库文件的路径...
dll=ctypes.CDLL("path/to/dll") 1. 在上面的代码中,path/to/dll应该替换为dll文件的实际路径。 步骤3:实例化dll中的类 现在,我们可以实例化dll中的类并调用其方法。 classMyClass(ctypes.Structure):passmy_class=MyClass()dll.create_instance(ctypes.byref(my_class))dll.call_method(ctypes.byref(my_...
#调用库 #linux下调用so #lib = ctypes.cdll.LoadLibrary("./libpycallclass.so") #win10下调用dll lib=ctypes.cdll.LoadLibrary('./ConsoleApplication1.dll') print(lib.get_number())#0 lib.set_number(10) print(lib.get_number())#10
②通过在Python中调用clr(pythonnet中工具)来对C#的dll库进行加载使用。 importosimportclrimportsyssys.path.append(os.getcwd())# 读取DLL文件clr.FindAssembly("CsharpDLL.dll")dll=clr.AddReference("CsharpDLL")print(dll)fromTestDllimport*defprint_hi(name):# 在下面的代码行中使用断点来调试脚本。print(...
3.Python调用动态库的文件：pycallclass.py importctypesso=ctypes.cdll.LoadLibrarylib=so("./libpy...
();string path=System.AppDomain.CurrentDomain.SetupInformation.ApplicationBase+sArgName;// 获得python文件的绝对路径(将文件放在c#的debug文件夹中可以这样操作)path=@"C:\Users\user\Desktop\test\"+sArgName;//(因为我没放debug下,所以直接写的绝对路径,替换掉上面的路径了)p.StartInfo.FileName=@"D:\Python...
问使用Python ctypes运行C dll函数时出现问题(数组输出大小未知)EN同样的操作，当我们用C语言来编写的时候，运行速度提升了十倍以上，可见C语言的运行效率之高。以后的开发工作中，如果有大规模的数据运算，建议用C语言编程再利用Python调用。 由此我们也感觉到了Python作为通用语言的强大，可以配合多种语言协同工作。