京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
Python调用ctypes使用C函数printf的方法
在Python程序中导入ctypes模块,载入动态链接库。动态链接库有三种:cdll以及windows下的windll和oledll,cdll载入导出函数使用标准的cdecl调用规范的库,而windll载入导出函数符合stdcall调用规范(Win32 API的原生约定)的库,oledll也使用stdcall调用规范,并假设函数返回Windows的HRESULT错误代码。错误代码用于在出错时自动抛出WindowsError这个Python异常,可以使用COM函数得到具体的错误信息。
使用cdll.msvcrt即可调用MS标准的C库msvcrt,msvcrt包含了大部分标准C函数。
下面来看一下简单的printf函数。
from ctypes import *
msvcrt = cdll.msvcrt
str = "Huanhuan!"
msvcrt.printf("Hello %s\n", str)
这样就可以使用C语言中的printf函数进行输出。
如果在IDLE里运行的话会发现程序没有任何输出结果,这是因为printf是打印到真实的标准输出,而不是sys.stdout。如果想要看到运行结果,可以在CMD里运行python test.py来查看结果,前提是已经设置好了Python的环境变量。或者有一个曲线方法可以在IDLE中显示输出结果,请曲线阅读到文章最后。
如果使用的是Py3K,在控制台里会看到只有开头字符H被输出了。因为Py3K使用的是Unicode编码,而printf不支持该编码,所以需要转码。整理出来三种改写方法可以解决这一问题。
# A 转为byte类型 在字符串前面加b
from ctypes import *
msvcrt = cdll.msvcrt
str = b"Huanhuan!"
msvcrt.printf(b"Hello %s\n", str)
# B 使用wprintf宽字符显示
from ctypes import *
msvcrt = cdll.msvcrt
str = "Huanhuan!"
msvcrt.wprintf("Hello %s\n", str)
# C 转码为utf-8
from ctypes import *
msvcrt = cdll.msvcrt
str = "Huanhuan!"
result = "Hello " + str + "\n"
result = result.encode("utf-8")
msvcrt.printf(result)
最后来搞定在IDLE中曲线显示输出结果的方法。
from ctypes import *
msvcrt = cdll.msvcrt
str = b"Huanhuan!"
s = create_string_buffer(100) # 必须足够长
msvcrt.sprintf(s, b'Hello %s\n', str)
print(s.value.decode('utf-8'))
先使用sprintf函数把结果输出到s变量,然后再用Python自带的print方法输出s的value。
好了,通过以上的各种方法就可以解决Py3K调用C函数printf的问题了。
什么?你问我为什么费这么大劲非要用printf输出,而不是直接用Python自带的print?
python的print和c的printf有什么区别
print([object, ...], *, sep=' ', end='\n', file=sys.stdout, flush=False)
输出对象到流文件,sep指定分割符,end指定结束符。参数转换为字符串写入输出流,如果没有输出内容直接输出end结束符。file参数必须是包含write方法的对象,默认输出到标准输出。
int printf( char * format, ... );
根据参数 format 字符串来转换并格式化数据,然后将结果输出到标准输出设备(显示器),直到出现字符串结束('\0')为止。
参数 format 字符串可包含下列三种字符类型:
一般文本,将会直接输出
ASCII 控制字符,如\t、\n 等有特定含义
格式转换字符
格式转换为一个百分比符号(%)及其后的格式字符所组成。一般而言,每个%符号在其后都必需有一个参数与之相呼应(只有当%%转换字符出现时会直接输出%字符),而欲输出的数据类型必须与其相对应的转换字符类型相同。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据清洗、统计分析与数据质量检测工作中,箱型图(又称箱线图、Box Plot)是最直观、最高效的可视化分析工具之一。相较于柱状 ...
2026-05-25在大数据分析、数据清洗、质量管控、风险监测等领域,异常数据识别是保障数据质量、确保分析结论精准、规避业务决策失误的核心基 ...
2026-05-25 很多数据分析师精通Excel函数和透视表,但当被问到“数据从哪里来”“表和视图有什么区别”“数据库管理系统和SQL是什么关系 ...
2026-05-25数字化经营时代,企业的市场竞争早已从经验决策转向数据决策。门店营收、用户转化、产品销量、成本损耗、存量资产等所有经营行为 ...
2026-05-22在MySQL数据库日常运维、业务数据校验、数据迁移与数据清洗场景中,自增主键ID的连续性校验是一项基础且关键的工作。MySQL的Auto ...
2026-05-22 很多企业团队并非缺乏指标,而是陷入“指标失控”:仪表盘上堆满实时跳动的数据,却无法回答“当前瓶颈在哪、下一步该做什么 ...
2026-05-22【核心关键词】大数据、可视化、存储、架构、客户、离线、产品、同步、实时、数据仓库、数据分析、数据可视化、存储数据、离线 ...
2026-05-21在电商流量红利消退、公域获客成本持续走高的当下,存量用户深度挖掘已成为店铺增收增效的核心抓手。相较于付费投放获取的陌生新 ...
2026-05-21 很多数据分析师每天盯着几十个指标,但当被问到“这套指标要支撑什么业务目标”“指标之间是什么逻辑关系”“业务变化时如何 ...
2026-05-21在数据驱动决策的时代,数据质量直接决定分析结果的可靠性与准确性,而异常值作为数据清洗中的核心痛点,往往会扭曲分析结论、误 ...
2026-05-20 很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“哪些指标在所有行业都适用”“哪些指标只对电商有意义”“二者如何搭 ...
2026-05-20Agent的能力边界,很大程度上取决于其掌握的Skill质量和数量。传统做法是靠人工编写和维护Skill,但这条路很快会遇到瓶颈。业务 ...
2026-05-20在统计分析中,方差分析(ANOVA)是一种常用的假设检验方法,核心用于分析“一个或多个自变量对单个因变量的影响”,广泛应用于 ...
2026-05-19 很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“什么是指标”“指标和维度有什么区别”“如何定义指标值的计算规则和 ...
2026-05-19想高效备考 CDA 一级,拒绝盲目刷题、冗余学习?《CDA 一级教材知识手册》重磅来袭!以官方教材为核心,浓缩 13 章 103 个核心考 ...
2026-05-19在数据统计分析中,卡方检验是一种常用的非参数检验方法,核心用于判断两个或多个分类变量之间是否存在显著关联,广泛应用于市场 ...
2026-05-18在企业数字化转型的浪潮中,很多企业陷入了“技术堆砌”的误区——上线了ERP、CRM、BI等各类系统,积累了海量数据,却依然面临“ ...
2026-05-18小陈是某电商平台的数据分析师。老板交给他一个任务:“我们平台的注册用户已经突破1000万了,想了解一下用户的平均月消费金额。 ...
2026-05-18【专访摘要】本次CDA持证专访邀请到拥有丰富物流供应链数据分析经验的赖尧,他结合自身在京东、华莱士、兰格赛等企业的从业经历 ...
2026-05-15在数字化时代,企业的每一次业务优化、每一项技术迭代,都需要回答一个核心问题:这个动作到底能带来多少价值?是提升了用户转化 ...
2026-05-15