在Python中调用C语言代码和Linux命令是常见的开发需求,尤其在需要高性能系统操作或复用现有C库时，本文将详细介绍实现方式、注意事项及最佳实践，帮助开发者高效整合不同语言和系统资源。
Python调用C语言代码的方法
Python与C语言的交互主要通过以下三种方式实现,每种方式适用于不同场景：
使用ctypes库调用C动态库
ctypes是Python内置的库,无需额外安装，适合调用简单的C函数，基本步骤包括：
- 编译C代码为共享库（.so文件）
- 在Python中使用ctypes加载并调用函数
示例流程：
// add.c
int add(int a, int b) {
return a + b;
}
编译命令：
gcc -shared -fPIC -o libadd.so add.c
Python调用代码：
from ctypes import CDLL, c_int
lib = CDLL('./libadd.so')
result = lib.add(c_int(3), c_int(5))
print(result) # 输出: 8
注意事项：
- 需处理数据类型映射（如c_int对应C的int）
- 复杂结构体需定义对应的ctype类
- 错误处理可通过
get_last_error()获取系统错误码
使用CFFI（C Foreign Function Interface）
CFFI提供更强大的接口支持,适合复杂场景，需安装cffi包，支持两种API：
- ABI模式：直接编译后的二进制接口（类似ctypes）
- API模式：从C头文件生成接口声明
API模式示例：
from cffi import FFI
ffi = FFI()
ffi.cdef("""
int add(int a, int b);
""")
lib = ffi.dlopen('./libadd.so')
result = lib.add(3, 5)
print(result) # 输出: 8
优势：
- 支持复杂结构体和回调函数
- 可自动生成接口声明文件
- 性能优于ctypes
使用Python C扩展
通过编写C扩展模块,将C代码编译为Python可导入的模块，适合需要深度集成或高性能计算的场景。
步骤：
- 创建
module.c文件实现模块 - 编写
setup.py配置编译选项 - 使用
python setup.py build_ext --inplace编译
示例代码：
// module.c
static PyObject *add(PyObject *self, PyObject *args) {
int a, b;
if (!PyArg_ParseTuple(args, "ii", &a, &b)) {
return NULL;
}
return PyLong_FromLong(a + b);
}
static PyMethodDef methods[] = {
{"add", add, METH_VARARGS, "Add two integers"},
{NULL, NULL, 0, NULL}
};
static struct PyModuleDef module = {
PyModuleDef_HEAD_INIT,
"mymath",
NULL,
-1,
methods
};
PyMODINIT_FUNC PyInit_mymath(void) {
return PyModule_Create(&module);
}
Python执行Linux命令主要通过以下方式实现,需注意安全性和权限问题： 基本用法： 高级特性： 简单但功能有限,且不推荐用于生产环境： 旧版Python提供的接口,已被subprocess替代。 C语言调用： 命令执行： 资源管理： Q1: Python调用C函数时如何处理字符串参数？ Q2: 如何在Python中安全地执行带用户输入的Linux命令？ 通过将用户输入作为独立参数传递,可防止shell注入攻击。setup.py
from setuptools import setup
from pybind11.setup_helpers import Pybind11Extension
ext = Pybind11Extension("mymath", sources=["module.c"])
setup(ext_modules=[ext])
Python调用Linux命令的方法
使用subprocess模块（推荐）
subprocess是官方推荐的跨平台命令执行模块，功能强大且灵活。import subprocess
# 执行简单命令
result = subprocess.run(['ls', '-l'], capture_output=True, text=True)
print(result.stdout)
# 超时控制
try:
subprocess.run(['sleep', '10'], timeout=5)
except subprocess.TimeoutExpired:
print("命令执行超时")
subprocess.Popen可构建命令管道env参数自定义环境shell=False避免命令注入使用os.system（已不推荐）
import os
os.system('ls -l') # 直接输出到终端
使用commands模块（Python 3.11已移除）
性能与安全对比
方法
性能
安全性
适用场景
ctypes
中
中
简单C函数调用
CFFI
高
高
复杂C接口集成
Python C扩展
最高
高
高性能计算模块开发
subprocess
低
高
系统命令执行
os.system
低
低
简单命令（不推荐）
最佳实践建议
Py_BEGIN_ALLOW_THREADS）
subprocess.run并设置timeoutCalledProcessError异常
with语句）管理资源相关问答FAQs
A: 对于C风格的字符串（char*），需使用ctypes的c_char_p或CFFI的ffi.new("char[]")进行转换。# ctypes示例
from ctypes import c_char_p
lib.print_str(c_char_p(b"Hello")) # 注意字节串
# CFFI示例
ffi.cdef("void print_str(char *str);")
lib.print_str(ffi.new("char[]", b"Hello"))
A: 应避免直接拼接用户输入到命令中，改用参数化方式：import subprocess
# 危险做法（不推荐）
user_input = "; rm -rf /"
subprocess.run(f"ls {user_input}", shell=True)
# 安全做法（推荐）
user_input = "important_file.txt"
subprocess.run(['ls', '-l', user_input], check=True)
