Кеннет Рейтц – Автостопом по Python (страница 58)
$ f2py — c fortran_code.f — m python_module_name
В противном случае F2PY способен сгенерировать промежуточный файл с расширением *.pyf, который вы можете модифицировать, чтобы получить такой же результат. Для этого потребуются три шага:
SWIG
Упрощенный упаковщик и генератор интерфейсов (Simplified Wrapper Interface Generator, SWIG) (http://www.swig.org/) поддерживает большое количество языков сценария, включая Python. Этот широко распространенный инструмент командной строки генерирует привязки для интерпретируемых языков из аннотированных файлов заголовков C/C++.
Для начала используйте SWIG для того, чтобы автоматически сгенерировать промежуточный файл из заголовка — он будет иметь суффикс *.i. Далее модифицируйте этот файл так, чтобы он отражал именно тот интерфейс, который вам нужен, а затем запустите инструмент сборки, чтобы скомпилировать код в разделяемую библиотеку. Все это описывается шаг за шагом в руководстве по SWIG (http://www.swig.org/tutorial.html).
Несмотря на то что есть некоторые ограничения (в данный момент могут иметься проблемы с небольшим объемом новой функциональности С++, а заставить работать код, содержащий большое количество шаблонов, может быть затруднительно), SWIG предоставляет много функций Python при малых усилиях. В дополнение вы легко можете расширить привязки, создаваемые SWIG (в файле интерфейса), чтобы перегрузить операторы и встроенные методы и, по сути, преобразовать исключения C++ таким образом, дабы вы могли отловить их в Python.
Рассмотрим пример, иллюстрирующий, как переопределить __repr__. Этот фрагмент кода получен из файла с именем MyClass.h:
#include <string>
class MyClass {
private:
····std::string name;
public:
····std::string getName();
};
А это myclass.i:
%include "string.i"
%module myclass
%{
#include <string>
#include "MyClass.h"
%}
%extend MyClass {
····std::string __repr__()
····{
········return $self->getName();
····}
}
%include "MyClass.h"
В репозитории SWIG на GitHub вы можете найти еще больше примеров использования Python (https://github.com/swig/swig/tree/master/Examples/python). Установите SWIG с помощью вашего менеджера пакетов, если он там есть (apt-get install swig, yum install swig.i386 или brew install swig), или воспользуйтесь ссылкой http://www.swig.org/survey.html, чтобы загрузить SWIG, а затем следуйте инструкциям по установке для вашей операционной системы (http://www.swig.org/Doc3.0/Preface.html#Preface_installation). Если у вас нет библиотеки Perl Compatible Regular Expressions (PCRE) в OS X, для ее установки задействуйте Homebrew:
$ brew install pcre
Boost.Python
Boost.Python (http://www.boost.org/doc/libs/1_60_0/libs/python/doc/) требует выполнения несколько большего объема ручной работы для того, чтобы воспользоваться функциональностью объектов C++, но он может предложить ту же функциональность, что и SWIG, и даже больше, например обертку, позволяющую получать доступ к объектам Python как к объектам PyObjects в C++, а также инструменты для предоставления доступа к объектам С++ для кода Python. В отличие от SWIG, Boost.Python является библиотекой, а не инструментом командной строки, поэтому вам не нужно создавать промежуточный файл с другим форматированием — все пишется на языке С++. Для Boost.Python написано подробное руководство (http://bit.ly/boost-python-tutorial), если он вам интересен.
Глава 9. Программные интерфейсы
В этой главе мы сначала покажем, как применять Python для получения информации из API, которые используются для того, чтобы делиться данными между организациями. Затем мы опишем инструменты, которые многие организации, работающие с Python, применяют с целью поддержки коммуникации внутри своей инфраструктуры.
Мы уже рассмотрели поддержку конвейеров и очередей в Python между процессами в подразделе «Модуль multiprocessing» раздела «Скорость» главы 8. Для коммуникации
Но большинство использует более высокоуровневые библиотеки, которые предоставляют клиенты, реализующие различные протоколы уровня приложения: ftplib, poplib, imaplib, nntplib, smtplib, telnetlib и xmlrpc. Все они предоставляют классы для обычных клиентов и клиентов, имеющих обертку TLS/SSL (urllib применяется для работы с запросами HTTP, но мы во многих случаях рекомендуем библиотеку Requests).
В первом разделе этой главы рассматриваются запросы HTTP: как получить данные из общедоступных API в Сети. Далее мы сделаем небольшое отступление и расскажем о сериализации в Python, а в третьем разделе опишем популярные инструменты для работы с сетями предприятий. Мы постараемся явно указывать, когда какой-то инструмент доступен только в Python 3. Если вы используете Python 2 и не можете найти модуль или класс, о котором мы говорим, рекомендуем взглянуть на этот список изменений между стандартными библиотеками Python 2 и Python 3: http://python3porting.com/stdlib.html.
Веб-клиенты
Протокол передачи гипертекста (Hypertext Transfer Protocol, HTTP) — это протокол приложения, предназначенный для распределенных, объединенных информационных систем, использующих гипермедиа. Является основным способом обмена данными во Всемирной сети. Данный раздел посвящен вопросу получения данных из Интернета с помощью библиотеки Requests.
Модуль стандартной библиотеки Python urllib предоставляет большую часть функциональности HTTP, которая вам может понадобиться, но на низком уровне для нее характерно выполнение немало объема работы для решения относительно простых задач (вроде получения данных от сервера HTTPS, который требует аутентификации). В документации к модулю urllib.request говорится, чтобы вы использовали вместо него библиотеку Requests.
Requests работает со всеми запросами HTTP в Python, что позволяет выполнить бесшовную интеграцию с веб-сервисами. Нет необходимости добавлять вручную строки запроса в ваши URL или выполнять кодирование ваших данных для команды POST. Поддержание соединений (устойчивые соединения HTTP) и объединение соединений HTTP в пулы доступны благодаря классу request.sessions.Session, поддерживаемому библиотекой urllib3 (https://pypi.python.org/pypi/urllib3), которая встроена в библиотеку Requests (это значит, что вам не нужно устанавливать ее отдельно). Вы можете получить ее с помощью pip:
$ pip install requests
В документации к Requests (http://docs.python-requests.org/en/latest/index.html) более подробно описывается все то, что мы будем рассматривать далее.
API для сети
Практически все — от Бюро переписи населения США до Национальной библиотеки Нидерландов — имеют API; его вы можете использовать для получения данных, которыми они хотят поделиться. Некоторые из этих API, вроде Twitter и Facebook, позволяют вам (или приложениям, которые вы используете) модифицировать эти данные. Возможно, вы слышали о термине RESTful API. REST расшифровывается как representational state transfer («передача состояния представления») — это парадигма, на которой основан способ проектирования HTTP 1.1, но она не является стандартом, протоколом или требованием. Однако большинство поставщиков API для веб-сервисов следуют принципам проектирования RESTful.
Воспользуемся кодом для того, чтобы проиллюстрировать распространенные термины:
Этот код выполнил запрос HTTP к ресурсу http://pypi.python.org/pypi/requests/json, который является бэкендом JSON для PyPI. Если вы взглянете на него в браузере, то увидите большую строку JSON. В библиотеке Requests возвращаемым значением для запроса HTTP будет объект типа Response:
>>> import requests
>>> response = requests.get('http://pypi.python.org/pypi/requests/json')
>>> type(response)
<class 'requests.models.Response'>
>>> response.ok
True
>>> response.text····# Эта команда возвращает весь текст ответа
>>> response.json()··# Эта команда преобразует текст ответа в словарь