京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
Python优化技巧之利用ctypes提高执行速度
首先给大家分享一个个人在使用python的ctypes调用c库的时候遇到的一个小坑
这次出问题的地方是一个C函数,返回值是malloc生成的字符串地址。平常使用也没问题,也用了有段时间, 没发现什么异常。
这次在测试中,发现使用这个过程会出现“段错误”,造成程序退出了。
经过排查, 确定问题原因是C函数的返回值问题,ctypes默认的函数返回类型是int类型。
需要在使用中设置返回类型,例如:
func.restype = c_char_p
下面我们就来详细探讨下ctypes的使用小技巧
ctypes 库可以让开发者借助C语言进行开发。这个引入C语言的接口可以帮助我们做很多事情,比如需要调用C代码的来提高性能的一些小型问题。通过它你可以接入Windows系统上的 kernel32.dll 和 msvcrt.dll 动态链接库,以及Linux系统上的 libc.so.6 库。当然你也可以使用自己的编译好的共享库
我们先来看一个简单的例子 我们使用 Python 求 1000000 以内素数,重复这个过程10次,并计算运行时间。
import math
from timeit import timeit
def check_prime(x):
values = xrange(2, int(math.sqrt(x)) + 1)
for i in values:
if x % i == 0:
return False
return True
def get_prime(n):
return [x for x in xrange(2, n) if check_prime(x)]
print timeit(stmt='get_prime(1000000)', setup='from __main__ import get_prime',
number=10)
Output
42.8259568214
下面用C语言写一个的 check_prime 函数,然后把它当作共享库(动态链接库)导入

使用以下命令生成 .so (shared object)文件
gcc -shared -o prime.so -fPIC prime.c
import ctypes
import math
from timeit import timeit
check_prime_in_c = ctypes.CDLL('./prime.so').check_prime
def check_prime_in_py(x):
values = xrange(2, int(math.sqrt(x)) + 1)
for i in values:
if x % i == 0:
return False
return True
def get_prime_in_c(n):
return [x for x in xrange(2, n) if check_prime_in_c(x)]
def get_prime_in_py(n):
return [x for x in xrange(2, n) if check_prime_in_py(x)]
py_time = timeit(stmt='get_prime_in_py(1000000)', setup='from __main__ import get_prime_in_py',
number=10)
c_time = timeit(stmt='get_prime_in_c(1000000)', setup='from __main__ import get_prime_in_c',
number=10)
print "Python version: {} seconds".format(py_time)
print "C version: {} seconds".format(c_time)
Output
Python version: 43.4539749622 seconds
C version: 8.56250786781 seconds
我们可以看到很明显的性能差距 这里 有更多的方法去判断一个数是否是素数
再来看一个复杂点的例子 快速排序
mylib.c
#include <stdio.h>
typedef struct _Range {
int start, end;
} Range;
Range new_Range(int s, int e) {
Range r;
r.start = s;
r.end = e;
return r;
}
void swap(int *x, int *y) {
int t = *x;
*x = *y;
*y = t;
}
void quick_sort(int arr[], const int len) {
if (len <= 0)
return;
Range r[len];
int p = 0;
r[p++] = new_Range(0, len - 1);
while (p) {
Range range = r[--p];
if (range.start >= range.end)
continue;
int mid = arr[range.end];
int left = range.start, right = range.end - 1;
while (left < right) {
while (arr[left] < mid && left < right)
left++;
while (arr[right] >= mid && left < right)
right--;
swap(&arr[left], &arr[right]);
}
if (arr[left] >= arr[range.end])
swap(&arr[left], &arr[range.end]);
else
left++;
r[p++] = new_Range(range.start, left - 1);
r[p++] = new_Range(left + 1, range.end);
}
}
gcc -shared -o mylib.so -fPIC mylib.c
使用ctypes有一个麻烦点的地方是原生的C代码使用的类型可能跟Python不能明确的对应上来。比如这里什么是Python中的数组?列表?还是 array 模块中的一个数组。所以我们需要进行转换
test.py
import ctypes
import time
import random
quick_sort = ctypes.CDLL('./mylib.so').quick_sort
nums = []
for _ in range(100):
r = [random.randrange(1, 100000000) for x in xrange(100000)]
arr = (ctypes.c_int * len(r))(*r)
nums.append((arr, len(r)))
init = time.clock()
for i in range(100):
quick_sort(nums[i][0], nums[i][1])
print "%s" % (time.clock() - init)
Output
1.874907
与Python list 的 sort 方法进行对比
?
import ctypes
import time
import random
quick_sort = ctypes.CDLL('./mylib.so').quick_sort
nums = []
for _ in range(100):
nums.append([random.randrange(1, 100000000) for x in xrange(100000)])
init = time.clock()
for i in range(100):
nums[i].sort()
print "%s" % (time.clock() - init)
Output
2.501257
至于结构体,需要定义一个类,包含相应的字段和类型
class Point(ctypes.Structure):
_fields_ = [('x', ctypes.c_double),
('y', ctypes.c_double)]
除了导入我们自己写的C语言扩展文件,我们还可以直接导入系统提供的库文件,比如linux下c标准库的实现 glibc
import time
import random
from ctypes import cdll
libc = cdll.LoadLibrary('libc.so.6') # Linux系统
# libc = cdll.msvcrt # Windows系统
init = time.clock()
randoms = [random.randrange(1, 100) for x in xrange(1000000)]
print "Python version: %s seconds" % (time.clock() - init)
init = time.clock()
randoms = [(libc.rand() % 100) for x in xrange(1000000)]
print "C version : %s seconds" % (time.clock() - init)
Output
Python version: 0.850172 seconds
C version : 0.27645 seconds
以上都是ctypes的基本技巧,对普通的开发人员来说,基本够用了
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
主讲人简介 张冲,海归统计学硕士,CDA 认证数据分析师,前云南白药集团资深数据分析师,自媒体 Python 讲师,全网课程播放量破 ...
2026-04-10在数据可视化与业务分析中,同比分析是衡量业务发展趋势、识别周期波动的核心手段,其核心逻辑是将当前周期数据与上年同期数据进 ...
2026-04-10在机器学习模型的落地应用中,预测精度并非衡量模型可靠性的唯一标准,不确定性分析同样不可或缺。尤其是在医疗诊断、自动驾驶、 ...
2026-04-10数据本身是沉默的,唯有通过有效的呈现方式,才能让其背后的规律、趋势与价值被看见、被理解、被运用。统计制图(数据可视化)作 ...
2026-04-10在全球化深度发展的今天,跨文化传播已成为连接不同文明、促进多元共生的核心纽带,其研究核心围绕“信息传递、文化解读、意义建 ...
2026-04-09在数据可视化领域,折线图是展示时序数据、趋势变化的核心图表类型之一,其简洁的线条的能够清晰呈现数据的起伏规律。Python ECh ...
2026-04-09在数据驱动的时代,数据分析早已不是“凭经验、靠感觉”的零散操作,而是一套具备固定逻辑、标准化流程的系统方法——这就是数据 ...
2026-04-09长短期记忆网络(LSTM)作为循环神经网络(RNN)的重要改进模型,凭借其独特的门控机制(遗忘门、输入门、输出门),有效解决了 ...
2026-04-08在数据分析全流程中,数据质量是决定分析结论可靠性的核心前提,而异常值作为数据集中的“异类”,往往会干扰统计检验、模型训练 ...
2026-04-08在数字经济飞速发展的今天,数据已渗透到各行各业的核心场景,成为解读趋势、优化决策、创造价值的核心载体。而数据分析,作为挖 ...
2026-04-08在数据分析全流程中,数据处理是基础,图形可视化是核心呈现手段——前者负责将杂乱无章的原始数据转化为干净、规范、可分析的格 ...
2026-04-07在数据分析与统计推断中,p值是衡量假设检验结果显著性的核心指标,其本质是在原假设(通常为“无效应”“无差异”)成立的前提 ...
2026-04-07在数字经济深度渗透的今天,数据已成为企业生存发展的核心资产,企业的竞争本质已转变为数据利用能力的竞争。然而,大量来自生产 ...
2026-04-07Python凭借简洁的语法、丰富的生态库,成为算法开发、数据处理、机器学习等领域的首选语言。但受限于动态类型、解释性执行的特性 ...
2026-04-03在深度学习神经网络中,卷积操作是实现数据特征提取的核心引擎,更是让模型“看懂”数据、“解读”数据的关键所在。不同于传统机 ...
2026-04-03当数字化转型从企业的“战略口号”落地为“生存之战”,越来越多的企业意识到,转型的核心并非技术的堆砌,而是数据价值的深度挖 ...
2026-04-03在日常办公数据分析中,数据透视表凭借高效的汇总、分组功能,成为Excel、WPS等办公软件中最常用的数据分析工具之一。其中,“计 ...
2026-04-02在数字化交互的全场景中,用户的每一次操作都在生成动态的行为轨迹——电商用户的“浏览商品→点击详情→加入购物车”,内容APP ...
2026-04-02在数字化转型深度推进的今天,企业数据已成为驱动业务增长、构建核心竞争力的战略资产,而数据安全则是守护这份资产的“生命线” ...
2026-04-02在数据驱动决策的浪潮中,数据挖掘与数据分析是两个高频出现且极易被混淆的概念。有人将二者等同看待,认为“做数据分析就是做数 ...
2026-04-01