Интеграция Python с другими языками программирования
Язык программирования Python является сценарным языком, а значит его основное назначение — интеграция в единую систему разнородных программных компонентов. Выше рассматривалась (низкоуровневая) интеграция с C/C++-приложениями. Нужно заметить, что в большинстве случаев достаточно интеграции с использованием протокола. Например, интегрируемые приложения могут общаться через XML-RPC, SOAP , CORBA , COM , . NET и т.п. В случаях, когда приложения имеют интерфейс командной строки, их можно вызывать из Python и управлять стандартным вводом -выводом, переменными окружения. Однако есть и более интересные варианты интеграции.
Современное состояние дел по излагаемому вопросу можно узнать по адресу: http://www.python.org/moin/IntegratingPythonWithOtherLanguages
Java
Документация по Jython (это реализация Python на Java-платформе) отмечает, что Jython обладает следующими неоспоримыми преимуществами над другими языками, использующими Java-байт-код:
- Jython-код динамически компилирует байт-коды Java, хотя возможна и статическая компиляция, что позволяет писать апплеты, сервлеты и т.п.;
- Поддерживает объектно-ориентированную модель Java, в том числе, возможность наследовать от абстрактных Java-классов;
- Jython является реализацией Python — языка с практичным синтаксисом, обладающего большой выразительностью, что позволяет сократить сроки разработки приложений в разы.
Правда, имеются и некоторые ограничения по сравнению с «обычным» Python. Например, Java не поддерживает множественного наследования, поэтому в некоторых версиях Jython нельзя наследовать классы от нескольких Java-классов (в то же время, множественное наследование поддерживается для Python-классов).
Следующий пример (файл lines.py) показывает полную интеграцию Java-классов с интерпретатором Python:
# Импортируются модули из Java from java.lang import System from java.awt import * # А это модуль из Jython import random # Класс для рисования линий на рисунке class Lines(Canvas): # Реализация метода paint() def paint(self, g): X, Y = self.getSize().width, self.getSize().height label.setText("%s x %s" % (X, Y)) for i in range(100): x1, y1 = random.randint(1, X), random.randint(1, Y) x2, y2 = random.randint(1, X), random.randint(1, Y) g.drawLine(x1, y1, x2, y2) # Метки, кнопки и т.п. panel = Panel(layout=BorderLayout()) label = Label("Size", Label.RIGHT) panel.add(label, "North") button = Button("QUIT", actionPerformed=lambda e: System.exit(0)) panel.add(button, "South") lines = Lines() panel.add(lines, 'Center') # Запуск панели в окне import pawt pawt.test(panel, size=(240, 240)) Программы на Jython можно компилировать в Java и собирать в jar-архивы. Для создания jar-архива на основе модуля (или пакета) можно применить команду jythonc , которая входит в комплект Jython. Из командной строки это можно сделать примерно так:
jythonс -d -c -j lns.jar lines.py
Для запуска приложения достаточно запустить lines из командной строки:
java -classpath "$CLASSPATH" lines
В переменной $CLASSPATH должны быть пути к архивам lns.jar и jython.jar .
Prolog
Для тех, кто хочет использовать Prolog из Python, существует несколько возможностей:
- Версия GNU Prolog (сайт: http://gprolog.sourceforge.net) интегрируется с Python посредством пакета bedevere (сайт: http://bedevere.sourceforge.net)
- Имеется пакет PyLog (http://www.gocept.com/angebot/opensource/Pylog) для работы с SWI- Prolog (http://www.swi-prolog.org) из Python
- Можно использовать пакет pylog (доступен с сайта: http://christophe.delord.free.fr/en/pylog/), который добавляет основные возможности Prolog в Python
Эти три варианта реализуют различные способы интеграции возможностей Prolog в Python. Первый вариант использует SWIG, второй организует общение с Prolog -системой через конвейер, а третий является специализированной реализацией Prolog .
Следующий пример показывает использование модуля pylog :
from pylog import * exec(compile(r""" man('Socrates'). man('Democritus'). mortal(X) :- man(X). """)) WHO = Var() queries = [mortal('Socrates'), man(WHO), mortal(WHO)] for query in queries: print "?", query for _ in query(): print " yes:", query ? mortal(Socrates) yes: mortal(Socrates) ? man(_) yes: man(Socrates) yes: man(Democritus) ? mortal(_) yes: mortal(Socrates) yes: mortal(Democritus)
Разумеется, это не «настоящий» Prolog , но с помощью модуля pylog любой, кому требуются логические возможности Prolog в Python, может написать программу с использованием Prolog -синтаксиса.
OCaml
Язык программирования OCaml — это язык функционального программирования (семейства ML, что означает Meta Language), созданный в институте INRIA, Франция. Важной особенностью OCaml является то, что его компилятор порождает исполняемый код, по быстродействию сравнимый с С, родной для платформ, на которых OCaml реализован. В то же время, будучи функциональным по своей природе, он приближается к Python по степени выразительности. Именно поэтому для OCaml была создана библиотека Pycaml, фактически реализующая аналог C API для OCaml. Таким образом, в программах на OCaml могут использоваться модули языка Python, в них даже может быть встроен интерпретатор Python. Для Python имеется большое множество адаптированных C-библиотек, это дает возможность пользователям OCaml применять в разработке комбинированное преимущество Python и OCaml. Минусом является только необходимость знать функции Python/C API, имена которого использованы для связи OCaml и Python.
Следующий пример (из Pycaml) показывает программу для OCaml, которая определяет модуль для Python на OCaml и вызывает встроенный интерпретатор Python:
let foo_bar_print = pywrap_closure (fun x -> pytuple_fromarray (pytuple_toarray x)) ;; let sd = pyimport_getmoduledict () ;; let mx = pymodule_new "CamlModule" ;; let cd = pydict_new () ;; let cx = pyclass_new (pynull (), cd, pystring_fromstring "CamlClass") ;; let cmx = pymethod_new (foo_bar_print,(pynull ()),cx) ;; let _ = pydict_setitemstring (cd, "CamlMethod", cmx) ;; let _ = pydict_setitemstring (pymodule_getdict mx, "CamlClass", cx) ;; let _ = pydict_setitemstring (sd, "CamlModule", mx) ;; let _ = pyrun_simplestring ("from CamlModule import CamlClass\n" ^ "x = CamlClass()\n" ^ "for i in range(100000):\n" ^ " x.CamlMethod(1,2,3,4)\n" ^ "print 'Done'\n") Pyrex
Для написания модулей расширения можно использовать специальный язык — Pyrex — который совмещает синтаксис Python и типы данных C. Компилятор Pyrex написан на Python и превращает исходный файл (например, primes.pyx) в файл на C — готовый для компиляции модуль расширения. Язык Pyrex заботится об управлении памятью, удаляя после себя ставшие ненужными объекты. Пример файла из документации к Pyrex (для вычисления простых чисел):
def primes(int kmax): cdef int n, k, i cdef int p[1000] result = [] if kmax > 1000: kmax = 1000 k = 0 n = 2 while k < kmax: i = 0 while i < k and n % p[i] <>0: i = i + 1 if i == k: p[k] = n k = k + 1 result.append(n) n = n + 1 return result
В результате применения компилятора Pyrex, нехитрой компиляции и компоновки (с помощью GCC ):
pyrexc primes.pyx gcc primes.c -c -fPIC -I /usr/local/include/python2.3 gcc -shared primes.o -o primes.so
Получается модуль расширения с функцией primes() :
>>> import primes >>> primes.primes(25) [2, 3, 5, 7, 11, 13, 17, 19, 23, 29, 31, 37, 41, 43, 47, 53, 59, 61, 67, 71, 73, 79, 83, 89, 97]
Разумеется, в Pyrex можно использовать C-библиотеки, именно поэтому он, как и SWIG, может служить для построения оберток C-библиотек для Python.
Следует отметить, что для простых операций Pyrex применяет C, а для обращения к объектам Python — вызовы Python/C API. Таким образом, объединяется выразительность Python и эффективность C. Конечно, некоторые вещи в Pyrex не доступны, например, генераторы, списковые включения и Unicode, однако, цель Pyrex — создание быстродействующих модулей расширения, и для этого он превосходно подходит. Ознакомится с Pyrex можно по документации (которая, к сожалению, есть пока только на английском языке).
Заключение
В этой лекции кратко рассматривались основные возможности интеграции интерпретатора Python и других систем программирования. Базовая реализация языка Python написана на C, поэтому Python имеет программный интерфейс Python /C API , который позволяет программам на C/C++ обращаться к интерпретатору Python , отдельным объектам, модулям и типам данных. Состав Python /C API достаточно обширен, поэтому речь шла лишь о некоторых основных его элементах.
Был рассмотрен процесс написания модуля расширения на C как напрямую, так и с использованием генератора интерфейсов SWIG. Также кратко говорилось о возможности встраивания интерпретатора Python в программу на С или OCaml.
Язык Python (с помощью специальной его реализации — Jython) прозрачно интегрируется с языком Java : в Python -программе, выполняемой под Jython в Java -апплете или Java -приложении, можно использовать практически любые Java -классы.
На примере языка Prolog были показаны различные подходы к добавлению возможностей логического вывода в Python -программы: независимая реализация Prolog -машины, связь с Prolog -интерпретатором через конвейер, связь через Python /C API .
Интересный гибрид C и Python представляет из себя язык Pyrex. Этот язык создан с целью упростить написание модулей расширения для Python на C, и использует структуры данных C и подобный Python синтаксис . Несмотря на некоторые смысловые и синтаксические отличия как от C, так и от Python , язык Pyrex помогает существенно сократить время разработки модулей расширения, сохранив эффективность компилятора C и знакомый синтаксис Python .
В данной лекции не были представлены другие возможности интеграции, например библиотека шаблонов C++ Boost Python , которая позволяет интегрировать Python и C++. Кроме того, из Python можно использовать библиотеки, написанные на Фортране (проект F2PY).
Развитые и гибкие интеграционные возможности Python являются его основным преимуществом в качестве языка для интеграции приложений. Из лекции нетрудно заключить, что Python легко взаимодействует с другими системами.