Android 平台的Python——基础篇(一)

Android 平台的Python——基础篇(一)前言(本文以Python3为例,Python3是未来,大家都懂的)Python作为一个功能强大又语法简洁的语言,其应用已无需多言。要想在Android平台运行起Python,也有方案实现,其实质就是在Android系统上搭建Python环境。对此Google已经提供了SL4A(ScriptingLayerforAndroid)方案,支持多种脚本语言,除此之外,还可以使用一个

大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。

Android 平台的Python——基础篇(一)
Android 平台的Python——JNI方案(二)
Android 平台的Python——CLE方案实现(三)
Android 平台的Python——第三方库移植
Android 平台的Python——编译Python解释器
新篇——Android与Python混合编程

前言
(本文以Python3为例,Python3是未来,大家都懂的)
Python作为一个功能强大又语法简洁的语言,其应用已无需多言。要想在Android平台运行起Python,也有方案实现,其实质就是在Android系统上搭建Python环境。对此Google已经提供了SL4A(Scripting Layer for Android )方案,支持多种脚本语言,除此之外,还可以使用一个叫QPython的app,可以直接在Android上编写以及运行Python代码。但其实意义不大,写好的Python代码并不是以一个独立的app进程运行的,只不过是在QPython这个应用中运行而已。这两者都不符合我现在要讨论的东西,如题,笔者想要讨论的是如何在Android平台使用Java与Python代码相互调用,换言之,就是如何在Android工程中嵌入一个Python解释器。

首先谈一点,为什么要在Android平台使用Python?Python拥有众多强大的第三方库和框架,在机器学习、大数据处理等诸多方面都有不俗的应用。另外,就语法而言,Python比Java更加简洁,同时又功能强大,既可面向过程亦可面向对象,而不像Java一样,是一种纯粹的面向对象语言,哪怕打印一句话也需要先创建类。Python作为一种脚本语言,可以边解释边执行,而不需编译,另外Python中存在的元类,可以使我们动态的创建类,如此可以在不需要重新编译安装apk的情况下,动态的由远程服务端为Android项目添加功能。我们还可以将Python已有的一些东西移植到Android平台,例如tornado、django等,总之玩法多多。

在Android平台,官方并不支持直接使用Python开发app,基于虚拟机的Java(或kotlin)才是更好的选择,其他语言是无法自如的使用官方Framework提供的api的,尤其是在程序界面的表现上,典型的反例就是kivy。什么是kivy,可自行了解,但要解决Android平台上Java与Python的交互,kivy确实是一个方向,而且是一个醍醐灌顶的方向。kivy实际上已经解决我们需要实现的目的,模仿Android平台上的kivy实现机制即可。但是,kivy使用了大量的Cython技术,而非CPython API接口,需要学习Cython语法,并且在其他一些方面存在一些限制。kivy给我们提供的思路就是借助Java的jni机制,实现Python与Java的交互。即在一个安卓apk工程中包含一个cython.so解释器,通过jni机制调用解释器去解释执行Python代码,通过Java调C,C调Python实现交互。有一点需要说明,Python作为一门胶水语言,Python与C的交互是非常方便的,因此才能实现这一系列调用。

关于该种方案,已有国外网友实践,原理如下

这里写图片描述

链接地址

除此之外,本博客将通过另外两种方案实现。其中第一种类似上述方案,但集成CPython解释器,非Cython,因此需要掌握如何实现Python与C的交互。

Python与C交互基础

C调用Python

  • 简单使用
    流程:

    • 初始化Python解析器
    • 执行Python代码,字符串,对象或模块。
    • 关闭Python解析器。

    创建一个.c源文件,代码如下,创建一个pytest.py文件,实现一个printTime函数

	#include<Python.h>
	int main()
	{ 
   
	    Py_Initialize();//初始化Python解析器
	    if (!Py_IsInitialized())
	    { 
   
		    printf("Initialize failed");
		      return -1;
	    }
	    PyRun_SimpleString("print('hello C !')");
	    PyRun_SimpleString("import pytest");
	    PyRun_SimpleString("pytest.printTime()");
	    Py_Finalize();/关闭Python解析器
	    return 0;
	}		

注意:除了用PyRun_SimpleString函数直接运行代码,还可以使用PyRun_SimpleFile函数运行一个Python脚本
原型:PyRun_SimpleFile(FILE *fp, const char *filename) ,由于版本差异,使用该方式可能会造成崩溃,推荐另一种替代方式
PyRun_SimpleString(“execfile(“test.py”)”)

  • 调用Python函数
    pytest.py

    import time
    
    def printTime():
        print('invoke printTime:'+str(time.time()))
        return (1,)#元组只有一个元素时,需在末尾加逗号
    

    C 代码

    int main()
    { 
         
    	PyObject * module_name,*module,*func,*dic;
    	char * fun_name = "printTime";//需调用的Python函数名
    	PyObject *resultValue;
    
    	Py_Initialize();
    	if (!Py_IsInitialized())
    	{ 
         
    		printf("Initialize failed");
    		return -1;
    	}
    
    	//导入Python 模块并检验
    	module_name = Py_BuildValue("s", "pytest");
    	module = PyImport_Import(module_name);
    
    
    	if (!module)
    	{ 
         
    		printf("import test failed!");
    		return -1;
    	}
    	
        //获取模块中的函数列表,是一个函数名和函数地址对应的字典结构
        dic = PyModule_GetDict(module);
    	if (!dic)
    	{ 
         
    		printf("failed !\n");
    		return -1;
    	}
    
    	func = PyDict_GetItemString(dic, fun_name);
    	if (!PyCallable_Check(func))
    	{ 
         
    		printf("not find %s\n", fun_name);
    		return -1;
    	}
    
    	int r;
        //获取Python函数返回值,是一个元组对象
    	resultValue = PyObject_CallObject(func, NULL);
    	PyArg_ParseTuple(resultValue, "i", &r);
    	printf("result :%d\n", r);
    
    	Py_DECREF(module);
        Py_DECREF(dic);
    	Py_Finalize();
    	return 0;
    }
    

基础API

C API 调用 Python 对应
PyImport_ImportModel import module
PyImport_ReloadModule reload(module)
PyImport_GetModuleDict module._dict_
PyDict_GetItemString dict[key]
PyDict_SetItemString dict[key] = value
PyDict_New dict = {}
PyObject_GetAttrString getattr(obj, attr)
PyObject_SetAttrString setattr(obj, attr, val)
PyObject_CallObject funcobj(*argstuple)
PyEval_CallObject funcobj(*argstuple)
PyRun_String eval(exprstr) , exec(stmtstr)
PyRun_File exec(open(filename().read())
  • Py_BuildValue()函数
    作用:将C/C++类型类型的数据转变成PyObject*对象。
    原型:PyAPI_FUNC(PyObject*) Py_BuildValue(const char *format, ...);

    参数解释:
    format及转换格式,类似与C语言中%d,%f,后面的不定参数对应前面的格式,具体格式如下:

    “s”(string) [char *] :将C字符串转换成Python对象,如果C字符串为空,返回NONE。

    “s#”(string) [char *, int] :将C字符串和它的长度转换成Python对象,如果C字符串为空指针,长度忽略,返回NONE。

    “z”(string or None) [char *] :作用同”s”。

    “z#” (stringor None) [char *, int] :作用同”s#”。

    “i”(integer) [int] :将一个C类型的int转换成Python int对象。

    “b”(integer) [char] :作用同”i”。

    “h”(integer) [short int] :作用同”i”。

    “l”(integer) [long int] :将C类型的long转换成Pyhon中的int对象。

    “c”(string of length 1) [char] :将C类型的char转换成长度为1的Python字符串对象。

    “d”(float) [double] :将C类型的double转换成python中的浮点型对象。

    “f”(float) [float] :作用同”d”。

    “O&”(object) [converter, anything] :将任何数据类型通过转换函数转换成Python对象,这些数据作为转换函数的参数被调用并且返回一个新的Python对象,如果发生错误返回NULL。

    “(items)”(tuple) [matching-items] :将一系列的C值转换成Python元组。

    “[items]”(list) [matching-items] :将一系列的C值转换成Python列表。

    “{items}”(dictionary) [matching-items] :将一系类的C值转换成Python的字典,每一对连续的C值将转换成一个键值对。

    例:
    后面为PyObject的返回值

          Py_BuildValue("")None
    
          Py_BuildValue("i",123) 123
    
          Py_BuildValue("iii",123, 456, 789) (123, 456, 789)
    
          Py_BuildValue("s","hello") 'hello'
    
          Py_BuildValue("ss","hello", "world") ('hello', 'world')
    
          Py_BuildValue("s#","hello", 4) 'hell'
    
          Py_BuildValue("()")()
    
          Py_BuildValue("(i)",123) (123,)     
    
          Py_BuildValue("(ii)",123, 456) (123, 456)
    
          Py_BuildValue("(i,i)",123, 456) (123, 456)
    
          Py_BuildValue("[i,i]",123, 456) [123, 456]      Py_BuildValue("{s:i,s:i}", "abc",123, "def", 456) {'abc': 123, 'def': 456}
    
          Py_BuildValue("((ii)(ii))(ii)", 1, 2, 3, 4, 5, 6) (((1, 2), (3, 4)), (5, 6))
    
  • PyArg_ParseTuple函数
    作用:此函数其实相当于sscanf(str,format,…),是Py_BuildValue的逆过程,这个函数将PyObject参数转换成C/C++数据类型,传递的是指针,但这个函数与Py_BuildValue有点不同,这个函数只能解析Tuple元组,而Py_BuildValue函数可以生成元组,列表,字典等。
    原型:PyAPI_FUNC(int) PyArg_ParseTuple(PyObject *args, const char *format,...)

      Args:一般为Python程序返回的元组。
       
      Foramt:与Py_BulidValue类型,就不在累述咯。
       
      元组操作函数:
      因为程序之间传递的参数,大多数为Tuple类型,所以有专门的函数来操作元组:
       
      PyAPI_FUNC(PyObject *)PyTuple_New(Py_ssize_t size);
      解释:新建一个参数列表(调试了下,发现其实是用链表实现的),size列表为长度的宽度
       
      PyAPI_FUNC(Py_ssize_t)PyTuple_Size(PyObject *);
      解释:获取该列表的大小
       
      PyAPI_FUNC(PyObject *)PyTuple_GetItem(PyObject *, Py_ssize_t);
      解释:获取该列表某位置的值
       
      PyAPI_FUNC(int) PyTuple_SetItem(PyObject *,Py_ssize_t, PyObject *);
      解释:设置该列表此位置的值。如PyTuple_SetItem(pyParams,1,Py_BuildValue("i",2));设置第2个位置的值为2的整数。	
    

    备注:对应的列表和字典也有对应的操作

更多的接口调用以及数据类型转化,参照Python文档
这里写图片描述

Python 调用C

Python调用C有两种方式

  • 使用ctypes模块,Python文档有详细示例
    这里写图片描述

  • 使用C为Python编写拓展模块
    Python之所以如此强大,正是由于可以使用C\C++为其编写拓展模块,手动编写拓展模块的方式稍微有些繁琐,可借用SWIG自动实现,简洁快速。更多详细的SWIG用法,见其官方文档
    官网下载 windows包并解压

    使用vs创建空项目,并配置vs。右键当前项目,选择属性
    这里写图片描述
    现在使用C为Python创建一个叫user的拓展模块,该模块包含一个showHello函数:
    分别创建三个文件
    user.i
    user.c
    user_wrap.c

在user.i中添加如下代码

	%module user
	
	%inline %{ 
   
	extern void showHello();
	%}

user.c中添加

	#include <stdio.h>
	void showHello()
	{ 
   
		printf("hello Python!\n");
	}

右键user.i 文件并选择属性
这里写图片描述
点击应用后如下图,完成配置
这里写图片描述
右键当前项目,选择属性,完成如下配置,确定
这里写图片描述
最后生成即可(选择工具栏 生成 –> 批生成)

创建测试代码调用C验证

import user
user.show()

在Linux下则无需如此麻烦的配置,可直接使用命令

On Unix the compilation of examples is done using the file Example/Makefile. This makefile performs a manual module compilation which is platform specific. Typically, the steps look like this (Linux):


% swig -python interface.i
% gcc -fpic -c interface_wrap.c -I/usr/local/include/python1.5
% gcc -shared interface_wrap.o $(OBJS) -o interfacemodule.so 
% python
Python 1.5.2 (#3, Oct 9 1999, 22:09:34) [GCC 2.95.1 19990816 (release)] on linux2
Copyright 1991-1995 Stichting Mathematisch Centrum, Amsterdam
>>> import interface
>>> interface.blah(...)

此处.i文件为SWIG的接口文件,其中%module后面定义模块名,用%inline定义方法列表

%inline %{ 
   
包含导出的函数
%}

有了Python与C的交互基础,则还需要Android中的NDK开发基础,关于Android平台的jni调用,本文不在此处详解,可看看我的JNI方面博客,而此处我们需要使用Crystax NDK开发工具链,非官方NDK工具链,需自行下载。下一篇正式涉及Python for Android。

关注个人公众号:编程之路从0到1

编程之路从0到1

版权声明:本文内容由互联网用户自发贡献,该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容, 请发送邮件至 举报,一经查实,本站将立刻删除。

发布者:全栈程序员-用户IM,转载请注明出处:https://javaforall.cn/145058.html原文链接:https://javaforall.cn

【正版授权,激活自己账号】: Jetbrains全家桶Ide使用,1年售后保障,每天仅需1毛

【官方授权 正版激活】: 官方授权 正版激活 支持Jetbrains家族下所有IDE 使用个人JB账号...

(0)


相关推荐

  • BeanUtils.copyProperties的用法「建议收藏」

    BeanUtils.copyProperties的用法「建议收藏」参考一what?BeanUtils它提供了对java反射和自省API的包装。它里面还有很多工具类,这里我们介绍一下copyProperties。why?我们如果有两个具有很多相同属性的Java

  • JPS算法_系统结构是什么

    JPS算法_系统结构是什么在A*算法的基础上,推导JPS算法的规则、特点

  • mysql面试题目及答案_docker 面试题

    mysql面试题目及答案_docker 面试题1.事务的基本特征原子性(atomicity):一个事务必须视为一个不可分割的最小工作单元,整个事务中的所有操作要么全部提交成功,要么全部失败回滚,对于一个事务来说,不可能只执行其中的一部分操作,这就是事务的原子性。一致性(consistency):数据库总数从一个一致性的状态转换到另一个一致性的状态。隔离性(isolation):一个事务所做的修改在最终提交以前,对其他事务是不可见的…

  • python垃圾回收机制原理

    python垃圾回收机制原理#python垃圾回收机制详解一、概述:  python的GC模块主要运用了“引用计数(referencecounting)”来跟踪和回收垃圾。在引用计数的基础上,还可以通过标记清除(markandsweep)解决容器(这里的容器值指的不是docker,而是数组,字典,元组这样的对象)对象可能产生的循环引用的问题。通过“分代回收(generationcollection)”以空间换取时间来进一步提高垃圾回收的效率。二、垃圾回收三种机制  1、引用计数  在Python中,大多数对象的生命周

  • 通过进程名获取 窗口句柄

    通过进程名获取 窗口句柄HWNDFindMainWindow(unsignedintprocessID){structHANDLE_DATA{unsignedintprocessID;HWNDhandle;}data;data.processID=processID;data.handle=0;staticautoIsMainWindow=[](HWNDhandle)->BOOL{.

  • 内核态与用户态_linux内核态和用户态通信

    内核态与用户态_linux内核态和用户态通信1、高位地址:栈(存放着局部变量和函数参数等数据),向下生长   (可读可写可执行)2、           堆(给动态分配内存是使用),向上生长             (可读可写可执行)3、           数据段(保存全局数据和静态数据)                    (可读可写不可执行)4、低位地址:代码段(保存代码)

发表回复

您的电子邮箱地址不会被公开。

关注全栈程序员社区公众号