1. C나 C++로 파이썬 확장하기¶

C로 프로그래밍하는 방법을 알고 있다면, 파이썬에 새로운 내장 모듈을 추가하기는 매우 쉽습니다. 그러한 확장 모듈(extension modules)은 파이썬에서 직접 할 수 없는 두 가지 일을 할 수 있습니다: 새로운 내장 객체 형을 구현할 수 있고, C 라이브러리 함수와 시스템 호출을 호출할 수 있습니다.

확장을 지원하기 위해, 파이썬 API(Application Programmers Interface)는 파이썬 런타임 시스템의 대부분 측면에 액세스 할 수 있는 함수, 매크로 및 변수 집합을 정의합니다. 파이썬 API는 헤더 "Python.h"를 포함해 C 소스 파일에 통합됩니다.

확장 모듈의 컴파일은 시스템 설정뿐만 아니라 의도하는 용도에 따라 다릅니다; 자세한 내용은 다음 장에서 설명합니다.

참고

C 확장 인터페이스는 CPython에만 해당하며, 확장 모듈은 다른 파이썬 구현에서는 작동하지 않습니다. 많은 경우에, C 확장을 작성하지 않고 다른 구현으로의 이식성을 유지하는 것이 가능합니다. 예를 들어, 사용 사례가 C 라이브러리 함수나 시스템 호출을 호출하는 것이라면, 사용자 정의 C 코드를 작성하는 대신 ctypes 모듈이나 cffi 라이브러리 사용을 고려해야 합니다. 이 모듈을 사용하면 C 코드와 인터페이스 하기 위한 파이썬 코드를 작성할 수 있으며 C 확장 모듈을 작성하고 컴파일하는 것보다 파이썬 구현 간에 이식성이 더 좋습니다.

1.1. 간단한 예¶

spam(몬티 파이썬 팬들이 가장 좋아하는 음식…)이라는 확장 모듈을 만듭시다, 그리고 C 라이브러리 함수 system()에 대한 파이썬 인터페이스를 만들고 싶다고 합시다 [1]. 이 함수는 널 종료 문자열을 인자로 취하고 정수를 반환합니다. 우리는 이 함수를 다음과 같이 파이썬에서 호출할 수 있기를 원합니다:

>>> import spam
>>> status = spam.system("ls -l")

spammodule.c 파일을 만드는 것으로 시작하십시오. (역사적으로, 모듈을 spam이라고 하면, 해당 구현을 포함하는 C 파일은 spammodule.c라고 합니다; 모듈 이름이 spammify처럼 매우 길면, 모듈 이름은 그냥 spammify.c일 수 있습니다.)

파일의 처음 두 줄은 다음과 같습니다:

#define PY_SSIZE_T_CLEAN
#include <Python.h>

이것은 파이썬 API를 가져옵니다 (원한다면 모듈의 목적과 저작권 표시를 설명하는 주석을 추가할 수 있습니다).

참고

파이썬이 일부 시스템의 표준 헤더에 영향을 미치는 일부 전처리기 정의를 정의할 수 있어서, 표준 헤더가 포함되기 전에 반드시 Python.h를 포함해야 합니다.

Python.h를 포함하기 전에 항상 PY_SSIZE_T_CLEAN을 정의하는 것이 좋습니다. 이 매크로에 대한 설명은 확장 함수에서 매개 변수 추출하기를 참조하십시오.

Python.h가 정의한 사용자가 볼 수 있는 기호는 표준 헤더 파일에 정의된 기호를 제외하고 모두 Py나 PY 접두사를 갖습니다. 편의를 위해, 그리고 파이썬 인터프리터가 광범위하게 사용하기 때문에, "Python.h"는 몇 가지 표준 헤더 파일을 포함합니다: <stdio.h>, <string.h>, <errno.h> 및 <stdlib.h>. 후자의 헤더 파일이 시스템에 없으면, 함수 malloc(), free() 및 realloc()을 직접 선언합니다.

다음으로 모듈 파일에 추가하는 것은 파이썬 표현식 spam.system(string)이 평가될 때 호출될 C 함수입니다 (이것이 어떻게 호출되는지 곧 보게 될 것입니다):

static PyObject *
spam_system(PyObject *self, PyObject *args)
{
    const char *command;
    int sts;

    if (!PyArg_ParseTuple(args, "s", &command))
        return NULL;
    sts = system(command);
    return PyLong_FromLong(sts);
}

파이썬의 인자 목록(예를 들어, 단일 표현식 "ls -l")에서 C 함수로 전달되는 인자로의 간단한 변환이 있습니다. C 함수에는 항상 self와 args라는 두 개의 인자가 있습니다.

self 인자는 모듈 수준 함수에서 모듈 객체를 가리킵니다; 메서드의 경우 객체 인스턴스를 가리킵니다.

args 인자는 인자를 포함하는 파이썬 튜플 객체에 대한 포인터입니다. 튜플의 각 항목은 호출의 인자 목록에 있는 인자에 해당합니다. 인자는 파이썬 객체입니다 — C 함수에서 무언가를 수행하려면 이들을 C 값으로 변환해야 합니다. 파이썬 API의 PyArg_ParseTuple() 함수는 인자 형을 확인하고 C 값으로 변환합니다. 템플릿 문자열을 사용하여 필요한 인자 형과 변환된 값을 저장할 C 변수 형을 결정합니다. 나중에 이것에 대해 자세히 알아보겠습니다.

모든 인자의 형이 올바르고 해당 구성 요소가 주소가 전달된 변수에 저장되면, PyArg_ParseTuple()은 참(0이 아닙니다)을 반환합니다. 유효하지 않은 인자 목록이 전달되면 거짓(0)을 반환합니다. 후자의 경우 호출 함수가 (예에서 보듯이) NULL을 즉시 반환할 수 있도록 적절한 예외를 발생시킵니다.

1.2. 막간극: 에러와 예외¶

An important convention throughout the Python interpreter is the following: when a function fails, it should set an exception condition and return an error value (usually -1 or a NULL pointer). Exception information is stored in three members of the interpreter’s thread state. These are NULL if there is no exception. Otherwise they are the C equivalents of the members of the Python tuple returned by sys.exc_info(). These are the exception type, exception instance, and a traceback object. It is important to know about them to understand how errors are passed around.

파이썬 API는 다양한 형의 예외를 설정하기 위한 여러 함수를 정의합니다.

가장 일반적인 것은 PyErr_SetString()입니다. 인자는 예외 객체와 C 문자열입니다. 예외 객체는 보통 PyExc_ZeroDivisionError와 같은 미리 정의된 객체입니다. C 문자열은 에러의 원인을 나타내며 파이썬 문자열 객체로 변환되어 예외의 “연관된 값”으로 저장됩니다.

또 다른 유용한 함수는 PyErr_SetFromErrno()입니다. 이 함수는 예외 인자만 취하고 전역 변수 errno를 검사하여 관련 값을 구성합니다. 가장 일반적인 함수는 PyErr_SetObject()이며, 예외와 관련 값인 두 개의 객체 인자를 취합니다. 이러한 함수들에 전달되는 객체를 Py_INCREF() 할 필요는 없습니다.

PyErr_Occurred()로 예외가 설정되어 있는지 비 파괴적으로 검사할 수 있습니다. 현재 예외 객체나 예외가 발생하지 않았으면 NULL을 반환합니다. 반환 값에서 알 수 있어야 해서 일반적으로 함수 호출에서 에러가 발생했는지 확인하기 위해 PyErr_Occurred()를 호출할 필요는 없습니다.

When a function f that calls another function g detects that the latter fails, f should itself return an error value (usually NULL or -1). It should not call one of the PyErr_* functions — one has already been called by g. f’s caller is then supposed to also return an error indication to its caller, again without calling PyErr_*, and so on — the most detailed cause of the error was already reported by the function that first detected it. Once the error reaches the Python interpreter’s main loop, this aborts the currently executing Python code and tries to find an exception handler specified by the Python programmer.

(There are situations where a module can actually give a more detailed error message by calling another PyErr_* function, and in such cases it is fine to do so. As a general rule, however, this is not necessary, and can cause information about the cause of the error to be lost: most operations can fail for a variety of reasons.)

실패한 함수 호출로 설정된 예외를 무시하려면, PyErr_Clear()를 호출하여 예외 조건을 명시적으로 지워야 합니다. C 코드가 PyErr_Clear()를 호출해야 하는 유일한 때는 에러를 인터프리터에 전달하지 않고 스스로 완전히 처리하려고 하는 경우입니다 (아마 다른 것을 시도하거나, 아무것도 잘못되지 않은 척해서).

모든 실패한 malloc() 호출은 예외로 전환되어야 합니다 — malloc()(또는 realloc())의 직접 호출자는 스스로 PyErr_NoMemory()를 호출하고 실패 표시기를 반환해야 합니다. 모든 객체 생성 함수(예를 들어, PyLong_FromLong())는 이미 이 작업을 수행하므로, 이 주의는 malloc()을 직접 호출하는 호출자에게만 해당합니다.

또한 PyArg_ParseTuple()과 그 친구들의 중요한 예외를 제외하고, 정수 상태를 반환하는 함수는 유닉스 시스템 호출처럼 일반적으로 성공 시 양수 값이나 0을 반환하고, 실패 시 -1을 반환합니다.

마지막으로, 에러 표시기를 반환할 때 (이미 만든 객체를 Py_XDECREF()나 Py_DECREF()를 호출하여) 가비지를 정리하십시오!

The choice of which exception to raise is entirely yours. There are predeclared C objects corresponding to all built-in Python exceptions, such as PyExc_ZeroDivisionError, which you can use directly. Of course, you should choose exceptions wisely — don’t use PyExc_TypeError to mean that a file couldn’t be opened (that should probably be PyExc_OSError). If something’s wrong with the argument list, the PyArg_ParseTuple() function usually raises PyExc_TypeError. If you have an argument whose value must be in a particular range or must satisfy other conditions, PyExc_ValueError is appropriate.

모듈에 고유한 새 예외를 정의할 수도 있습니다. 이를 위해, 일반적으로 파일 시작 부분에 정적 객체 변수를 선언합니다:

static PyObject *SpamError;

and initialize it in your module’s initialization function (PyInit_spam()) with an exception object:

PyMODINIT_FUNC
PyInit_spam(void)
{
    PyObject *m;

    m = PyModule_Create(&spammodule);
    if (m == NULL)
        return NULL;

    SpamError = PyErr_NewException("spam.error", NULL, NULL);
    Py_XINCREF(SpamError);
    if (PyModule_AddObject(m, "error", SpamError) < 0) {
        Py_XDECREF(SpamError);
        Py_CLEAR(SpamError);
        Py_DECREF(m);
        return NULL;
    }

    return m;
}

Note that the Python name for the exception object is spam.error. The PyErr_NewException() function may create a class with the base class being Exception (unless another class is passed in instead of NULL), described in 내장 예외.

Note also that the SpamError variable retains a reference to the newly created exception class; this is intentional! Since the exception could be removed from the module by external code, an owned reference to the class is needed to ensure that it will not be discarded, causing SpamError to become a dangling pointer. Should it become a dangling pointer, C code which raises the exception could cause a core dump or other unintended side effects.

We discuss the use of PyMODINIT_FUNC as a function return type later in this sample.

The spam.error exception can be raised in your extension module using a call to PyErr_SetString() as shown below:

static PyObject *
spam_system(PyObject *self, PyObject *args)
{
    const char *command;
    int sts;

    if (!PyArg_ParseTuple(args, "s", &command))
        return NULL;
    sts = system(command);
    if (sts < 0) {
        PyErr_SetString(SpamError, "System command failed");
        return NULL;
    }
    return PyLong_FromLong(sts);
}

1.3. 예제로 돌아가기¶

예제 함수로 돌아가서, 이제 여러분은 이 문장을 이해할 수 있어야 합니다:

if (!PyArg_ParseTuple(args, "s", &command))
    return NULL;

It returns NULL (the error indicator for functions returning object pointers) if an error is detected in the argument list, relying on the exception set by PyArg_ParseTuple(). Otherwise the string value of the argument has been copied to the local variable command. This is a pointer assignment and you are not supposed to modify the string to which it points (so in Standard C, the variable command should properly be declared as const char *command).

다음 문장은 유닉스 함수 system()을 호출인데, PyArg_ParseTuple()에서 얻은 문자열을 전달합니다:

sts = system(command);

Our spam.system() function must return the value of sts as a Python object. This is done using the function PyLong_FromLong().

return PyLong_FromLong(sts);

이 경우, 정수 객체를 반환합니다. (예, 정수조차도 파이썬에서는 힙 상의 객체입니다!)

If you have a C function that returns no useful argument (a function returning void), the corresponding Python function must return None. You need this idiom to do so (which is implemented by the Py_RETURN_NONE macro):

Py_INCREF(Py_None);
return Py_None;

Py_None은 특수 파이썬 객체 None의 C 이름입니다. 앞에서 보았듯이, 대부분의 상황에서 “에러”를 뜻하는 NULL 포인터가 아니라 진짜 파이썬 객체입니다.

1.4. 모듈의 메서드 테이블과 초기화 함수¶

I promised to show how spam_system() is called from Python programs. First, we need to list its name and address in a “method table”:

static PyMethodDef SpamMethods[] = {
    ...
    {"system",  spam_system, METH_VARARGS,
     "Execute a shell command."},
    ...
    {NULL, NULL, 0, NULL}        /* Sentinel */
};

세 번째 항목 (METH_VARARGS)에 유의하십시오. 이것은 인터프리터에게 C 함수에 사용될 호출 규칙을 알려주는 플래그입니다. 일반적으로 항상 METH_VARARGS나 METH_VARARGS | METH_KEYWORDS여야 합니다; 0 값은 더는 사용되지 않는 PyArg_ParseTuple() 변형이 사용됨을 의미합니다.

METH_VARARGS 만 사용할 때, 함수는 파이썬 수준 매개 변수가 PyArg_ParseTuple()을 통한 구문 분석에 허용되는 튜플로 전달될 것으로 기대해야 합니다; 이 함수에 대한 자세한 정보는 아래에 제공됩니다.

The METH_KEYWORDS bit may be set in the third field if keyword arguments should be passed to the function. In this case, the C function should accept a third PyObject * parameter which will be a dictionary of keywords. Use PyArg_ParseTupleAndKeywords() to parse the arguments to such a function.

메서드 테이블은 모듈 정의 구조체에서 참조되어야 합니다:

static struct PyModuleDef spammodule = {
    PyModuleDef_HEAD_INIT,
    "spam",   /* name of module */
    spam_doc, /* module documentation, may be NULL */
    -1,       /* size of per-interpreter state of the module,
                 or -1 if the module keeps state in global variables. */
    SpamMethods
};

This structure, in turn, must be passed to the interpreter in the module’s initialization function. The initialization function must be named PyInit_name(), where name is the name of the module, and should be the only non-static item defined in the module file:

PyMODINIT_FUNC
PyInit_spam(void)
{
    return PyModule_Create(&spammodule);
}

Note that PyMODINIT_FUNC declares the function as PyObject * return type, declares any special linkage declarations required by the platform, and for C++ declares the function as extern "C".

When the Python program imports module spam for the first time, PyInit_spam() is called. (See below for comments about embedding Python.) It calls PyModule_Create(), which returns a module object, and inserts built-in function objects into the newly created module based upon the table (an array of PyMethodDef structures) found in the module definition. PyModule_Create() returns a pointer to the module object that it creates. It may abort with a fatal error for certain errors, or return NULL if the module could not be initialized satisfactorily. The init function must return the module object to its caller, so that it then gets inserted into sys.modules.

When embedding Python, the PyInit_spam() function is not called automatically unless there’s an entry in the PyImport_Inittab table. To add the module to the initialization table, use PyImport_AppendInittab(), optionally followed by an import of the module:

int
main(int argc, char *argv[])
{
    wchar_t *program = Py_DecodeLocale(argv[0], NULL);
    if (program == NULL) {
        fprintf(stderr, "Fatal error: cannot decode argv[0]\n");
        exit(1);
    }

    /* Add a built-in module, before Py_Initialize */
    if (PyImport_AppendInittab("spam", PyInit_spam) == -1) {
        fprintf(stderr, "Error: could not extend in-built modules table\n");
        exit(1);
    }

    /* Pass argv[0] to the Python interpreter */
    Py_SetProgramName(program);

    /* Initialize the Python interpreter.  Required.
       If this step fails, it will be a fatal error. */
    Py_Initialize();

    /* Optionally import the module; alternatively,
       import can be deferred until the embedded script
       imports it. */
    PyObject *pmodule = PyImport_ImportModule("spam");
    if (!pmodule) {
        PyErr_Print();
        fprintf(stderr, "Error: could not import module 'spam'\n");
    }

    ...

    PyMem_RawFree(program);
    return 0;
}

참고

sys.modules에서 항목을 제거하거나 프로세스 내에서 컴파일된 모듈을 여러 인터프리터로 임포트 하면 (또는 exec()를 개입시키지 않고 fork()를 따르면) 일부 확장 모듈에 문제가 발생할 수 있습니다. 확장 모듈 작성자는 내부 데이터 구조를 초기화할 때 주의를 기울여야 합니다.

더욱 실질적인 예제 모듈이 Modules/xxmodule.c로 파이썬 소스 배포판에 포함되어 있습니다. 이 파일은 템플릿으로 사용되거나 단순히 예제로 읽을 수 있습니다.

참고

spam 예제와 달리 xxmodule은 다단계 초기화(multi-phase initialization)(파이썬 3.5의 새로운 기능)를 사용합니다. 여기서는 PyModuleDef 구조체가 PyInit_spam에서 반환되고, 모듈 생성은 임포트 절차에 맡겨집니다. 다단계 초기화에 대한 자세한 내용은 PEP 489를 참조하십시오.

1.5. 컴파일과 링크¶

새로운 확장을 사용하기 전에 해야 할 두 가지 작업이 더 있습니다: 컴파일과 파이썬 시스템과의 링크. 동적 로딩을 사용하면, 세부 사항은 시스템이 사용하는 동적 로딩 스타일에 따라 달라질 수 있습니다; 확장 모듈을 빌드하는 것에 관한 장(C와 C++ 확장 빌드하기 장)과 윈도우 빌드에 대한 자세한 정보는 이에만 관련된 추가 정보(윈도우에서 C와 C++ 확장 빌드하기 장)를 참조하십시오.

동적 로딩을 사용할 수 없거나, 모듈을 파이썬 인터프리터의 영구적인 부분으로 만들려면, 구성 설정을 변경하고 인터프리터를 다시 빌드해야 합니다. 운 좋게도, 이것은 유닉스에서 매우 간단합니다: 압축을 푼 소스 배포의 Modules/ 디렉터리에 파일(예를 들어 spammodule.c)을 놓고, Modules/Setup.local 파일에 여러분의 파일을 기술하는 한 줄을 추가하십시오:

spam spammodule.o

그리고 최상위 디렉터리에서 make를 실행하여 인터프리터를 다시 빌드하십시오. Modules/ 서브 디렉터리에서 make를 실행할 수도 있지만, 먼저 ‘make Makefile’을 실행하여 Makefile을 다시 빌드해야 합니다. (이것은 Setup 파일을 변경할 때마다 필요합니다.)

모듈에 링크할 추가 라이브러리가 필요하면, 이것도 구성 파일의 줄에 나열될 수 있습니다, 예를 들어:

spam spammodule.o -lX11

1.6. C에서 파이썬 함수 호출하기¶

지금까지 파이썬에서 C 함수를 호출할 수 있도록 하는 데 집중했습니다. 그 반대도 유용합니다: C에서 파이썬 함수 호출하기. 이것은 특히 “콜백” 함수를 지원하는 라이브러리의 경우에 해당합니다. C 인터페이스가 콜백을 사용하면, 동등한 파이썬은 종종 파이썬 프로그래머에게 콜백 메커니즘을 제공해야 할 필요가 있습니다; 구현은 C 콜백에서 파이썬 콜백 함수를 호출해야 합니다. 다른 용도도 상상할 수 있습니다.

다행히, 파이썬 인터프리터는 재귀적으로 쉽게 호출되며, 파이썬 함수를 호출하는 표준 인터페이스가 있습니다. (특정 문자열을 입력으로 파이썬 파서를 호출하는 방법에 대해서는 다루지 않겠습니다 — 관심이 있다면, 파이썬 소스 코드에서 Modules/main.c의 -c 명령 줄 옵션 구현을 살펴보십시오.)

파이썬 함수를 호출하기는 쉽습니다. 먼저, 파이썬 프로그램은 어떻게 든 여러분에게 파이썬 함수 객체를 전달해야 합니다. 이를 위해 함수(또는 다른 인터페이스)를 제공해야 합니다. 이 함수가 호출될 때, 전역 변수(또는 여러분이 보기에 적절한 곳 어디에나)에 파이썬 함수 객체에 대한 포인터를 저장하십시오 (Py_INCREF()해야 하는 것에 주의하십시오!). 예를 들어, 다음 함수는 모듈 정의의 일부일 수 있습니다:

static PyObject *my_callback = NULL;

static PyObject *
my_set_callback(PyObject *dummy, PyObject *args)
{
    PyObject *result = NULL;
    PyObject *temp;

    if (PyArg_ParseTuple(args, "O:set_callback", &temp)) {
        if (!PyCallable_Check(temp)) {
            PyErr_SetString(PyExc_TypeError, "parameter must be callable");
            return NULL;
        }
        Py_XINCREF(temp);         /* Add a reference to new callback */
        Py_XDECREF(my_callback);  /* Dispose of previous callback */
        my_callback = temp;       /* Remember new callback */
        /* Boilerplate to return "None" */
        Py_INCREF(Py_None);
        result = Py_None;
    }
    return result;
}

This function must be registered with the interpreter using the METH_VARARGS flag; this is described in section 모듈의 메서드 테이블과 초기화 함수. The PyArg_ParseTuple() function and its arguments are documented in section 확장 함수에서 매개 변수 추출하기.

매크로 Py_XINCREF()와 Py_XDECREF()는 객체의 참조 횟수를 증가/감소시키며 NULL 포인터가 있을 때 안전합니다 (그러나 이 문맥에서 temp는 NULL이 아님에 유의하십시오). 섹션 참조 횟수에 이에 대한 자세한 정보가 있습니다.

나중에, 함수를 호출할 때, C 함수 PyObject_CallObject()를 호출합니다. 이 함수에는 두 개의 인자가 있는데, 모두 임의의 파이썬 객체에 대한 포인터입니다: 파이썬 함수와 인자 목록. 인자 목록은 항상 길이가 인자의 수인 튜플 객체여야 합니다. 인자 없이 파이썬 함수를 호출하려면, NULL이나 빈 튜플을 전달하십시오; 하나의 인자로 호출하려면, 단 항목 튜플을 전달하십시오. Py_BuildValue()는 포맷 문자열이 괄호 사이에 0개 이상의 포맷 코드로 구성되었을 때 튜플을 반환합니다. 예를 들면:

int arg;
PyObject *arglist;
PyObject *result;
...
arg = 123;
...
/* Time to call the callback */
arglist = Py_BuildValue("(i)", arg);
result = PyObject_CallObject(my_callback, arglist);
Py_DECREF(arglist);

PyObject_CallObject()는 파이썬 객체 포인터를 반환합니다: 이것은 파이썬 함수의 반환 값입니다. PyObject_CallObject()는 인자와 관련하여 “참조 횟수 중립적”입니다. 이 예에서는 PyObject_CallObject() 호출 직후 Py_DECREF()되는 인자 목록으로 사용할 새 튜플이 만들어졌습니다.

PyObject_CallObject()의 반환 값은 “새것”입니다: 완전히 새로운 객체이거나 참조 횟수가 증가한 기존 객체입니다. 따라서, 전역 변수에 저장하려는 것이 아닌 한, 설사 (특히!) 그 값에 관심이 없더라도 결과를 Py_DECREF()해야 합니다.

그러나, 이 작업을 수행하기 전에 반환 값이 NULL이 아닌지 확인해야 합니다. 그렇다면, 파이썬 함수는 예외를 발생 시켜 종료한 것입니다. PyObject_CallObject()라는 C 코드가 파이썬에서 호출되었다면 이제 파이썬 호출자에게 에러 표시를 반환하여, 인터프리터가 스택 트레이스를 인쇄하거나 호출하는 파이썬 코드가 예외를 처리할 수 있도록 합니다. 이것이 불가능하거나 바람직하지 않으면, PyErr_Clear()를 호출하여 예외를 지워야 합니다. 예를 들면:

if (result == NULL)
    return NULL; /* Pass error back */
...use result...
Py_DECREF(result);

파이썬 콜백 함수에 대해 원하는 인터페이스에 따라, PyObject_CallObject()에 인자 목록을 제공해야 할 수도 있습니다. 때에 따라 인자 목록은 콜백 함수를 지정한 같은 인터페이스를 통해 파이썬 프로그램에서 제공됩니다. 그런 다음 함수 객체와 같은 방식으로 저장하고 사용할 수 있습니다. 다른 경우에는, 인자 목록으로 전달할 새 튜플을 구성해야 할 수도 있습니다. 이렇게 하는 가장 간단한 방법은 Py_BuildValue()를 호출하는 것입니다. 예를 들어, 정수 이벤트 코드를 전달하려면, 다음 코드를 사용할 수 있습니다:

PyObject *arglist;
...
arglist = Py_BuildValue("(l)", eventcode);
result = PyObject_CallObject(my_callback, arglist);
Py_DECREF(arglist);
if (result == NULL)
    return NULL; /* Pass error back */
/* Here maybe use the result */
Py_DECREF(result);

호출 직후, 에러 점검 전에 Py_DECREF(arglist)의 배치에 유의하십시오! 또한 엄격하게 말하면 이 코드가 완전하지 않음에도 유의하십시오: Py_BuildValue()에 메모리가 부족할 수 있어서 확인해야 합니다.

인자와 키워드 인자를 지원하는 PyObject_Call()을 사용하여 키워드 인자가 있는 함수를 호출할 수도 있습니다. 위의 예에서와같이, Py_BuildValue()를 사용하여 딕셔너리를 구성합니다.

PyObject *dict;
...
dict = Py_BuildValue("{s:i}", "name", val);
result = PyObject_Call(my_callback, NULL, dict);
Py_DECREF(dict);
if (result == NULL)
    return NULL; /* Pass error back */
/* Here maybe use the result */
Py_DECREF(result);

1.7. 확장 함수에서 매개 변수 추출하기¶

PyArg_ParseTuple() 함수는 다음과 같이 선언됩니다:

int PyArg_ParseTuple(PyObject *arg, const char *format, ...);

arg 인자는 파이썬에서 C 함수로 전달되는 인자 목록이 포함된 튜플 객체여야 합니다. format 인자는 포맷 문자열이어야 하며, 문법은 파이썬/C API 레퍼런스 매뉴얼의 인자 구문 분석과 값 구축에 설명되어 있습니다. 나머지 인자는 포맷 문자열에 의해 형이 결정되는 변수의 주소여야 합니다.

PyArg_ParseTuple()은 파이썬 인자가 요구되는 형인지 확인하지만, 호출에 전달된 C 변수 주소의 유효성을 확인할 수는 없습니다: 실수를 하면, 코드가 충돌하거나 적어도 메모리의 임의 비트를 덮어씁니다. 그러니 조심하십시오!

호출자에게 제공되는 모든 파이썬 객체 참조는 빌려온(borrowed) 참조임에 유의하십시오; 참조 횟수를 줄이지 마십시오!

몇 가지 예제 호출:

#define PY_SSIZE_T_CLEAN  /* Make "s#" use Py_ssize_t rather than int. */
#include <Python.h>

int ok;
int i, j;
long k, l;
const char *s;
Py_ssize_t size;

ok = PyArg_ParseTuple(args, ""); /* No arguments */
    /* Python call: f() */

ok = PyArg_ParseTuple(args, "s", &s); /* A string */
    /* Possible Python call: f('whoops!') */

ok = PyArg_ParseTuple(args, "lls", &k, &l, &s); /* Two longs and a string */
    /* Possible Python call: f(1, 2, 'three') */

ok = PyArg_ParseTuple(args, "(ii)s#", &i, &j, &s, &size);
    /* A pair of ints and a string, whose size is also returned */
    /* Possible Python call: f((1, 2), 'three') */

{
    const char *file;
    const char *mode = "r";
    int bufsize = 0;
    ok = PyArg_ParseTuple(args, "s|si", &file, &mode, &bufsize);
    /* A string, and optionally another string and an integer */
    /* Possible Python calls:
       f('spam')
       f('spam', 'w')
       f('spam', 'wb', 100000) */
}

{
    int left, top, right, bottom, h, v;
    ok = PyArg_ParseTuple(args, "((ii)(ii))(ii)",
             &left, &top, &right, &bottom, &h, &v);
    /* A rectangle and a point */
    /* Possible Python call:
       f(((0, 0), (400, 300)), (10, 10)) */
}

{
    Py_complex c;
    ok = PyArg_ParseTuple(args, "D:myfunction", &c);
    /* a complex, also providing a function name for errors */
    /* Possible Python call: myfunction(1+2j) */
}

1.8. 확장 함수를 위한 키워드 매개 변수¶

PyArg_ParseTupleAndKeywords() 함수는 다음과 같이 선언됩니다:

int PyArg_ParseTupleAndKeywords(PyObject *arg, PyObject *kwdict,
                                const char *format, char *kwlist[], ...);

arg와 format 매개 변수는 PyArg_ParseTuple() 함수와 동일합니다. kwdict 매개 변수는 파이썬 런타임에서 세 번째 매개 변수로 수신된 키워드 딕셔너리입니다. kwlist 매개 변수는 매개 변수를 식별하는 문자열의 NULL 종료 목록입니다; 이름은 왼쪽에서 오른쪽으로 format의 형 정보와 일치합니다. 성공하면, PyArg_ParseTupleAndKeywords()는 참을 반환하고, 그렇지 않으면 거짓을 반환하고 적절한 예외를 발생시킵니다.

참고

키워드 인자를 사용할 때 중첩된 튜플을 구문분석할 수 없습니다! kwlist에 없는 키워드 매개 변수가 전달되면 TypeError를 발생시킵니다.

다음은 Geoff Philbrick (philbrick@hks.com) 의 예제를 기반으로 한, 키워드를 사용하는 예제 모듈입니다:

#define PY_SSIZE_T_CLEAN  /* Make "s#" use Py_ssize_t rather than int. */
#include <Python.h>

static PyObject *
keywdarg_parrot(PyObject *self, PyObject *args, PyObject *keywds)
{
    int voltage;
    const char *state = "a stiff";
    const char *action = "voom";
    const char *type = "Norwegian Blue";

    static char *kwlist[] = {"voltage", "state", "action", "type", NULL};

    if (!PyArg_ParseTupleAndKeywords(args, keywds, "i|sss", kwlist,
                                     &voltage, &state, &action, &type))
        return NULL;

    printf("-- This parrot wouldn't %s if you put %i Volts through it.\n",
           action, voltage);
    printf("-- Lovely plumage, the %s -- It's %s!\n", type, state);

    Py_RETURN_NONE;
}

static PyMethodDef keywdarg_methods[] = {
    /* The cast of the function is necessary since PyCFunction values
     * only take two PyObject* parameters, and keywdarg_parrot() takes
     * three.
     */
    {"parrot", (PyCFunction)(void(*)(void))keywdarg_parrot, METH_VARARGS | METH_KEYWORDS,
     "Print a lovely skit to standard output."},
    {NULL, NULL, 0, NULL}   /* sentinel */
};

static struct PyModuleDef keywdargmodule = {
    PyModuleDef_HEAD_INIT,
    "keywdarg",
    NULL,
    -1,
    keywdarg_methods
};

PyMODINIT_FUNC
PyInit_keywdarg(void)
{
    return PyModule_Create(&keywdargmodule);
}

1.9. 임의의 값을 구축하기¶

이 함수는 PyArg_ParseTuple()의 반대입니다. 다음과 같이 선언됩니다:

PyObject *Py_BuildValue(const char *format, ...);

PyArg_ParseTuple()에서 인식되는 것과 유사한 포맷 단위 집합을 인식하지만, 인자(함수의 출력이 아니라 입력입니다)는 포인터가 아니라 그냥 값이어야 합니다. 파이썬에서 호출한 C 함수에서 반환하기에 적합한 새 파이썬 객체를 반환합니다.

PyArg_ParseTuple()과의 한 가지 차이점: 후자는 첫 번째 인자가 튜플이어야 하지만 (파이썬 인자 목록은 항상 내부적으로 튜플로 표현되기 때문입니다), Py_BuildValue()는 항상 튜플을 빌드하지는 않습니다. 포맷 문자열에 둘 이상의 포맷 단위가 포함된 경우에만 튜플을 빌드합니다. 포맷 문자열이 비어 있으면 None을 반환합니다; 정확히 하나의 포맷 단위를 포함하면, 그것이 무엇이건 해당 포맷 단위가 기술하는 객체를 반환합니다. 크기가 0이나 1인 튜플을 강제로 반환하도록 하려면, 포맷 문자열을 괄호로 묶으십시오.

예제 (왼쪽은 호출이고, 오른쪽은 결과 파이썬 값입니다):

Py_BuildValue("")                        None
Py_BuildValue("i", 123)                  123
Py_BuildValue("iii", 123, 456, 789)      (123, 456, 789)
Py_BuildValue("s", "hello")              'hello'
Py_BuildValue("y", "hello")              b'hello'
Py_BuildValue("ss", "hello", "world")    ('hello', 'world')
Py_BuildValue("s#", "hello", 4)          'hell'
Py_BuildValue("y#", "hello", 4)          b'hell'
Py_BuildValue("()")                      ()
Py_BuildValue("(i)", 123)                (123,)
Py_BuildValue("(ii)", 123, 456)          (123, 456)
Py_BuildValue("(i,i)", 123, 456)         (123, 456)
Py_BuildValue("[i,i]", 123, 456)         [123, 456]
Py_BuildValue("{s:i,s:i}",
              "abc", 123, "def", 456)    {'abc': 123, 'def': 456}
Py_BuildValue("((ii)(ii)) (ii)",
              1, 2, 3, 4, 5, 6)          (((1, 2), (3, 4)), (5, 6))

1.10. 참조 횟수¶

C나 C++ 와 같은 언어에서, 힙에서 메모리의 동적 할당과 할당 해제하는 것은 프로그래머가 담당합니다. C에서는, malloc()과 free() 함수를 사용하여 이 작업을 수행합니다. C++에서는, 연산자 new와 delete는 본질적으로 같은 의미로 사용되며 우리는 뒤따르는 논의를 C의 경우로 제한하겠습니다.

malloc()으로 할당된 모든 메모리 블록은 free()를 정확히 한 번 호출하여 사용 가능한 메모리 풀로 반환되어야 합니다. 적시에 free()를 호출하는 것이 중요합니다. 블록의 주소를 잊어버렸지만, free()를 호출하지 않으면 프로그램이 종료될 때까지 블록을 차지하는 메모리를 재사용할 수 없습니다. 이것을 메모리 누수(memory leak)라고 합니다. 반면에, 프로그램이 블록에 대해 free()를 호출한 다음 블록을 계속 사용하면, 다른 malloc() 호출을 통해 블록을 재사용할 때 충돌이 발생합니다. 이것을 해제된 메모리 사용하기(using freed memory)라고 합니다. 초기화되지 않은 데이터를 참조하는 것과 같은 나쁜 결과를 초래합니다 — 코어 덤프, 잘못된 결과, 미스테리한 충돌.

메모리 누수의 일반적인 원인은 코드를 통한 비정상적인 경로입니다. 예를 들어, 함수는 메모리 블록을 할당하고, 어떤 계산을 한 다음, 블록을 다시 해제할 수 있습니다. 이제 함수에 대한 요구 사항이 변경되어 에러 조건을 감지하는 계산에 대한 검사를 추가하고 함수가 조기에 반환할 수 있도록 합니다. 이 조기 탈출을 수행할 때, 특히 나중에 코드에 추가될 때, 할당된 메모리 블록을 해제하는 것을 잊어버리기 쉽습니다. 이러한 누수는 일단 만들어지면 종종 오랫동안 탐지되지 않습니다: 에러 탈출은 전체 호출의 작은 부분에서만 이루어지며, 대부분의 최신 시스템에는 많은 가상 메모리가 있어서, 누수 하는 함수를 자주 사용하는 오래 실행되는 프로세스에서만 누수가 나타납니다. 따라서, 이런 종류의 에러를 코딩 규칙이나 전략을 통해 누수가 발생하지 않도록 하는 것이 중요합니다.

파이썬은 malloc()과 free()를 많이 사용하기 때문에, 메모리 누수와 해제된 메모리 사용을 피하는 전략이 필요합니다. 선택된 방법을 참조 횟수 세기(reference counting)라고 합니다. 원리는 간단합니다: 모든 객체에는 카운터를 포함합니다, 카운터는 객체에 대한 참조가 어딘가에 저장될 때 증가하고, 참조가 삭제될 때 감소합니다. 카운터가 0에 도달하면, 객체에 대한 마지막 참조가 삭제된 것이고 객체가 해제됩니다.

대체 전략을 자동 가비지 수집(automatic garbage collection)이라고 합니다. (때로는, 참조 횟수 세기도 가비지 수집 전략이라고 해서, 두 가지를 구별하기 위해 “자동”을 붙였습니다.) 자동 가비지 수집의 가장 큰 장점은 사용자가 free()를 명시적으로 호출할 필요가 없다는 것입니다. (또 다른 주장된 이점은 속도나 메모리 사용량의 개선이지만 — 이것은 견고한 사실이 아닙니다.) 단점은 C의 경우 참조 횟수 세기는 이식성 있게 구현할 수 있지만 (함수 malloc()과 free()를 사용할 수 있는 한 — 이는 C 표준이 보장합니다), 실제로 이식성 있는 자동 가비지 수집기가 없다는 것입니다. 언젠가 C를 위해 충분히 이식성 있는 자동 가비지 수집기를 사용할 수 있을 것입니다. 그때까지, 우리는 참조 횟수와 함께 살아야 할 것입니다.

파이썬은 전통적인 참조 횟수 세기 구현을 사용하지만, 참조 순환을 감지하는 순환 감지기도 제공합니다. 이를 통해 응용 프로그램은 직접적이거나 간접적인 순환 참조를 만드는 것(이것이 참조 횟수만 사용하여 구현된 가비지 수집의 약점입니다)에 대해 걱정하지 않아도 됩니다. 참조 순환은 (어쩌면 간접적으로) 자신에 대한 참조를 포함하는 객체로 구성되어서, 순환의 각 객체는 0이 아닌 참조 횟수를 갖습니다. 일반적인 참조 횟수 세기 구현에서는 순환 자체에 대한 추가 참조가 없더라도 참조 순환의 객체에 속하는 메모리나 순환에 속한 객체에서 참조된 메모리를 회수할 수 없습니다.

The cycle detector is able to detect garbage cycles and can reclaim them. The gc module exposes a way to run the detector (the collect() function), as well as configuration interfaces and the ability to disable the detector at runtime.

1.10.1. 파이썬에서 참조 횟수 세기¶

참조 횟수의 증가와 감소를 처리하는 두 개의 매크로 Py_INCREF(x)와 Py_DECREF(x)가 있습니다. Py_DECREF()는 횟수가 0에 도달하면 객체를 해제하기도 합니다. 유연성을 위해, free()를 직접 호출하지 않습니다 — 대신, 객체의 형 객체(type object)에 있는 함수 포인터를 통해 호출합니다. 이 목적(및 기타)을 위해 모든 객체에는 해당 형 객체에 대한 포인터도 포함됩니다.

이제 큰 질문이 남습니다: 언제 Py_INCREF(x)와 Py_DECREF(x)를 사용합니까? 먼저 몇 가지 용어를 소개하겠습니다. 아무도 객체를 “소유(owns)”하지 않습니다ㅣ 그러나, 객체에 대한 참조를 소유(own a reference)할 수 있습니다. 객체의 참조 횟수는 이제 이 객체에 대한 참조를 소유한 수로 정의됩니다. 참조 소유자는 더는 참조가 필요하지 않을 때 Py_DECREF()를 호출해야 합니다. 참조의 소유권을 양도할 수 있습니다. 소유한 참조를 처분하는 세 가지 방법이 있습니다: 전달, 저장 및 Py_DECREF() 호출. 소유한 참조를 처분하지 않으면 메모리 누수가 발생합니다.

객체에 대한 참조를 빌리는(borrow) [2] 것도 가능합니다. 참조의 대여자(borrower)는 Py_DECREF()를 호출해서는 안 됩니다. 대여자는 빌린 소유자보다 더 오래 객체를 붙잡아서는 안 됩니다. 소유자가 처분한 후 빌린 참조를 사용하면 해제된 메모리를 사용할 위험이 있어서 절대 피해야 합니다 [3].

참조 소유에 비교할 때 빌리기의 이점은 코드를 통한 가능한 모든 경로에서 참조를 처리할 필요가 없다는 것입니다 — 즉, 빌려온 참조를 사용하면 조기 종료 시에 누수의 위험이 없습니다. 소유하는 것에 비해 빌리는 것의 단점은, 겉보기에는 올바른 코드지만, 빌려준 소유자가 실제로는 참조를 처분한 후에 빌린 참조가 사용될 수 있는 미묘한 상황이 있다는 것입니다.

빌린 참조는 Py_INCREF()를 호출하여 소유한 참조로 변경할 수 있습니다. 이는 참조를 빌려온 소유자의 상태에 영향을 미치지 않습니다 — 새로운 소유된 참조를 만들고, 완전한 소유자 책임을 부여합니다 (이전 소유자뿐만 아니라, 새 소유자는 참조를 올바르게 처분해야 합니다).

1.10.2. 소유권 규칙¶

객체 참조가 함수 안팎으로 전달될 때마다, 소유권이 참조와 함께 전달되는지 그렇지 않은지는 함수 인터페이스 명세의 일부입니다.

객체에 대한 참조를 반환하는 대부분의 함수는 참조와 함께 소유권을 전달합니다. 특히, PyLong_FromLong()이나 Py_BuildValue()와 같은 새 객체를 만드는 기능을 가진 모든 함수는 소유권을 수신자에게 전달합니다. 객체가 실제로 새 객체가 아니더라도, 여전히 해당 객체에 대한 새 참조의 소유권을 받습니다. 예를 들어, PyLong_FromLong()은 흔히 사용되는 값의 캐시를 유지하고 캐시 된 항목에 대한 참조를 반환할 수 있습니다.

다른 객체에서 객체를 추출하는 많은 함수도 참조와 함께 소유권을 전달합니다, 예를 들어 PyObject_GetAttrString(). 그러나 몇 가지 일반적인 루틴이 예외이기 때문에 그림이 명확하지 않습니다: PyTuple_GetItem(), PyList_GetItem(), PyDict_GetItem() 및 PyDict_GetItemString()은 모두 튜플, 리스트 또는 딕셔너리에서 빌린 참조를 반환합니다.

PyImport_AddModule() 함수도 실제는 반환하는 객체를 만들 수 있지만 빌린 참조를 반환합니다: 객체에 대한 소유한 참조가 sys.modules에 저장되어 있기 때문에 가능합니다.

객체 참조를 다른 함수에 전달할 때, 일반적으로, 함수는 여러분으로부터 참조를 빌립니다 — 참조를 저장해야 하면, Py_INCREF()를 사용하여 독립 소유자가 됩니다. 이 규칙에는 두 가지 중요한 예외가 있습니다: PyTuple_SetItem()과 PyList_SetItem(). 이 함수들은 전달된 항목에 대한 소유권을 취합니다 — 설사 실패하더라도! (PyDict_SetItem()과 그 친구들은 소유권을 취하지 않습니다 — 이들은 “정상” 입니다.)

C 함수가 파이썬에서 호출될 때, 호출자로부터 온 인자에 대한 참조를 빌립니다. 호출자는 객체에 대한 참조를 소유하기 때문에, 빌린 참조의 수명은 함수가 반환될 때까지 보장됩니다. 이러한 빌린 참조를 저장하거나 전달해야 할 때만, Py_INCREF()를 호출하여 소유한 참조로 만들어야 합니다.

파이썬에서 호출된 C 함수에서 반환된 객체 참조는 소유한 참조여야 합니다 — 소유권은 함수에서 호출자로 전달됩니다.

1.10.3. 살얼음¶

겉보기에 무해한 빌린 참조의 사용이 문제를 일으킬 수 있는 몇 가지 상황이 있습니다. 이것들은 모두 참조의 소유자가 참조를 처분하도록 할 수 있는 인터프리터의 묵시적 호출과 관련이 있습니다.

가장 먼저 알아야 할 가장 중요한 경우는 리스트 항목에 대한 참조를 빌리는 동안 관련이 없는 객체에서 Py_DECREF()를 사용하는 것입니다. 예를 들어:

void
bug(PyObject *list)
{
    PyObject *item = PyList_GetItem(list, 0);

    PyList_SetItem(list, 1, PyLong_FromLong(0L));
    PyObject_Print(item, stdout, 0); /* BUG! */
}

이 함수는 먼저 list[0]에 대한 참조를 빌린 다음, list[1]을 값 0으로 바꾸고, 마지막으로 빌린 참조를 인쇄합니다. 무해해 보이지요? 하지만 그렇지 않습니다!

Let’s follow the control flow into PyList_SetItem(). The list owns references to all its items, so when item 1 is replaced, it has to dispose of the original item 1. Now let’s suppose the original item 1 was an instance of a user-defined class, and let’s further suppose that the class defined a __del__() method. If this class instance has a reference count of 1, disposing of it will call its __del__() method.

Since it is written in Python, the __del__() method can execute arbitrary Python code. Could it perhaps do something to invalidate the reference to item in bug()? You bet! Assuming that the list passed into bug() is accessible to the __del__() method, it could execute a statement to the effect of del list[0], and assuming this was the last reference to that object, it would free the memory associated with it, thereby invalidating item.

문제의 원인을 알고 나면, 해결 방법은 쉽습니다: 일시적으로 참조 횟수를 늘리십시오. 올바른 버전의 함수는 다음과 같습니다:

void
no_bug(PyObject *list)
{
    PyObject *item = PyList_GetItem(list, 0);

    Py_INCREF(item);
    PyList_SetItem(list, 1, PyLong_FromLong(0L));
    PyObject_Print(item, stdout, 0);
    Py_DECREF(item);
}

This is a true story. An older version of Python contained variants of this bug and someone spent a considerable amount of time in a C debugger to figure out why his __del__() methods would fail…

빌린 참조에 문제가 있는 두 번째 경우는 스레드와 관련된 변형입니다. 일반적으로, 파이썬의 전체 객체 공간을 보호하는 전역 록이 있어서, 파이썬 인터프리터의 여러 스레드는 다른 것들의 길에 끼어들 수 없습니다. 그러나, 매크로 Py_BEGIN_ALLOW_THREADS를 사용하여 이 록을 일시적으로 해제하고 Py_END_ALLOW_THREADS를 사용하여 다시 확보할 수 있습니다. 이는 블로킹 I/O 호출에서 흔한데, I/O가 완료되기를 기다리는 동안 다른 스레드가 프로세서를 사용할 수 있도록 합니다. 분명히, 다음 함수는 이전 함수와 같은 문제가 있습니다:

void
bug(PyObject *list)
{
    PyObject *item = PyList_GetItem(list, 0);
    Py_BEGIN_ALLOW_THREADS
    ...some blocking I/O call...
    Py_END_ALLOW_THREADS
    PyObject_Print(item, stdout, 0); /* BUG! */
}

1.10.4. NULL 포인터¶

일반적으로, 객체 참조를 인자로 취하는 함수는 NULL 포인터를 전달할 것으로 기대하지 않으며, 그렇게 하면 코어를 덤프합니다 (또는 이후의 코어 덤프를 유발합니다). 객체 참조를 반환하는 함수는 일반적으로 예외가 발생했음을 나타내기 위해서만 NULL을 반환합니다. NULL 인자를 검사하지 않는 이유는 함수들이 종종 자신이 받은 객체를 다른 함수에 전달하기 때문입니다 — 각 함수가 NULL을 검사한다면, 중복 검사가 많이 발생하고 코드가 더 느리게 실행됩니다.

NULL일 수 있는 포인터가 수신될 때 “소스”에서만 NULL을 검사하는 것이 좋습니다, 예를 들어, malloc()이나 예외를 발생시킬 수 있는 함수에서.

매크로 Py_INCREF()와 Py_DECREF()는 NULL 포인터를 검사하지 않습니다 — 하지만, 그들의 변형 Py_XINCREF()와 Py_XDECREF()는 확인합니다.

특정 객체 형을 확인하기 위한 매크로(Pytype_Check())는 NULL 포인터를 확인하지 않습니다 — 다시, 여러 기대하는 형에 대해 객체를 검사하기 위해 연속해서 이들을 여러 번 호출하는 코드가 많아서, 중복 검사가 생성됩니다. NULL 검사를 하는 변형은 없습니다.

C 함수 호출 메커니즘은 C 함수에 전달된 인자 목록(예에서는 args)이 절대 NULL이 아님을 보장합니다 — 실제로는 항상 튜플임을 보장합니다 [4].

NULL 포인터를 파이썬 사용자에게 “빠져나가게” 만드는 것은 심각한 에러입니다.

1.11. C++로 확장 작성하기¶

C++로 확장 모듈을 작성할 수 있습니다. 일부 제한 사항이 적용됩니다. 메인 프로그램(파이썬 인터프리터)이 C 컴파일러로 컴파일되고 링크되면, 생성자가 있는 전역이나 정적(static) 객체를 사용할 수 없습니다. 메인 프로그램이 C++ 컴파일러로 링크된 경우에는 문제가 되지 않습니다. 파이썬 인터프리터가 호출할 함수(특히, 모듈 초기화 함수)는 extern "C"를 사용하여 선언해야 합니다. extern "C" {...}로 파이썬 헤더 파일을 묶을 필요는 없습니다 — __cplusplus 기호가 정의되면 (모든 최신 C++ 컴파일러가 이 기호를 정의합니다) 이미 이 형식을 사용합니다.

1.12. 확장 모듈을 위한 C API 제공하기¶

많은 확장 모듈은 단지 파이썬에서 사용할 새로운 함수와 형을 제공하지만, 때로 확장 모듈의 코드가 다른 확장 모듈에 유용할 수 있습니다. 예를 들어, 확장 모듈은 순서 없는 리스트처럼 작동하는 “컬렉션” 형을 구현할 수 있습니다. 표준 파이썬 리스트 형에 확장 모듈이 리스트를 만들고 조작할 수 있게 하는 C API가 있는 것처럼, 이 새로운 컬렉션 형에는 다른 확장 모듈에서 직접 조작할 수 있는 C 함수 집합이 있어야 합니다.

첫눈에 이것은 쉬운 것처럼 보입니다; 단지 함수를 작성하고 (물론 static을 선언하지 않고), 적절한 헤더 파일을 제공하고, C API를 설명합니다. 사실 이것은 모든 확장 모듈이 항상 파이썬 인터프리터와 정적으로 링크되어 있다면 작동합니다. 그러나 모듈을 공유 라이브러리로 사용하면, 한 모듈에 정의된 기호가 다른 모듈에서 보이지 않을 수 있습니다. 가시성의 세부 사항은 운영 체제에 따라 다릅니다; 어떤 시스템은 파이썬 인터프리터와 모든 확장 모듈에 하나의 전역 이름 공간을 사용하는 반면 (예를 들어 윈도우), 다른 시스템은 모듈 링크 시점에 임포트 되는 기호의 목록을 명시적으로 요구하거나 (AIX가 하나의 예입니다), 여러 전략 중 선택할 수 있도록 합니다 (대부분의 유닉스). 또한 기호가 전역적으로 보이더라도, 호출하려는 함수를 가진 모듈이 아직 로드되지 않았을 수 있습니다!

따라서 이식성에는 기호 가시성에 대해 가정하지 않을 것이 요구됩니다. 이것은 다른 확장 모듈과의 이름 충돌을 피하고자, 모듈의 초기화 함수를 제외한 확장 모듈의 모든 기호를 static으로 선언해야 함을 의미합니다 (섹션 모듈의 메서드 테이블과 초기화 함수에서 설명되듯이). 그리고 이는 다른 확장 모듈에서 액세스 해야만 하는 기호를 다른 방식으로 노출해야 함을 의미합니다.

Python provides a special mechanism to pass C-level information (pointers) from one extension module to another one: Capsules. A Capsule is a Python data type which stores a pointer (void*). Capsules can only be created and accessed via their C API, but they can be passed around like any other Python object. In particular, they can be assigned to a name in an extension module’s namespace. Other extension modules can then import this module, retrieve the value of this name, and then retrieve the pointer from the Capsule.

확장 모듈의 C API를 노출하는 데 캡슐을 사용하는 방법에는 여러 가지가 있습니다. 각 함수가 자신만의 캡슐을 얻거나, 모든 C API 포인터가 저장된 배열의 주소를 캡슐로 게시할 수 있습니다. 그리고 포인터를 저장하고 꺼내는 다양한 작업은 코드를 제공하는 모듈과 클라이언트 모듈 간에 여러 방식으로 분산될 수 있습니다.

Whichever method you choose, it’s important to name your Capsules properly. The function PyCapsule_New() takes a name parameter (const char*); you’re permitted to pass in a NULL name, but we strongly encourage you to specify a name. Properly named Capsules provide a degree of runtime type-safety; there is no feasible way to tell one unnamed Capsule from another.

특히, C API를 공개하는 데 사용되는 캡슐에는 다음 규칙에 따라 이름을 지정해야 합니다:

modulename.attributename

편의 함수 PyCapsule_Import()를 사용하면 캡슐을 통해 제공된 C API를 쉽게 로드 할 수 있지만, 캡슐 이름이 이 규칙과 일치할 때만 그렇습니다. 이 동작은 C API 사용자에게 자신이 로드 한 캡슐에 올바른 C API가 포함되어 있다는 확신을 줍니다.

The following example demonstrates an approach that puts most of the burden on the writer of the exporting module, which is appropriate for commonly used library modules. It stores all C API pointers (just one in the example!) in an array of void pointers which becomes the value of a Capsule. The header file corresponding to the module provides a macro that takes care of importing the module and retrieving its C API pointers; client modules only have to call this macro before accessing the C API.

The exporting module is a modification of the spam module from section 간단한 예. The function spam.system() does not call the C library function system() directly, but a function PySpam_System(), which would of course do something more complicated in reality (such as adding “spam” to every command). This function PySpam_System() is also exported to other extension modules.

The function PySpam_System() is a plain C function, declared static like everything else:

static int
PySpam_System(const char *command)
{
    return system(command);
}

The function spam_system() is modified in a trivial way:

static PyObject *
spam_system(PyObject *self, PyObject *args)
{
    const char *command;
    int sts;

    if (!PyArg_ParseTuple(args, "s", &command))
        return NULL;
    sts = PySpam_System(command);
    return PyLong_FromLong(sts);
}

모듈의 시작 부분에서, 다음 줄 바로 다음에

#include <Python.h>

다음 두 줄을 더 추가해야 합니다:

#define SPAM_MODULE
#include "spammodule.h"

#define은 헤더 파일이 클라이언트 모듈이 아닌 내보내는 모듈에 포함됨을 알리는 데 사용됩니다. 마지막으로, 모듈의 초기화 함수는 C API 포인터 배열을 초기화해야 합니다:

PyMODINIT_FUNC
PyInit_spam(void)
{
    PyObject *m;
    static void *PySpam_API[PySpam_API_pointers];
    PyObject *c_api_object;

    m = PyModule_Create(&spammodule);
    if (m == NULL)
        return NULL;

    /* Initialize the C API pointer array */
    PySpam_API[PySpam_System_NUM] = (void *)PySpam_System;

    /* Create a Capsule containing the API pointer array's address */
    c_api_object = PyCapsule_New((void *)PySpam_API, "spam._C_API", NULL);

    if (PyModule_AddObject(m, "_C_API", c_api_object) < 0) {
        Py_XDECREF(c_api_object);
        Py_DECREF(m);
        return NULL;
    }

    return m;
}

Note that PySpam_API is declared static; otherwise the pointer array would disappear when PyInit_spam() terminates!

작업 대부분은 헤더 파일 spammodule.h에 있으며, 다음과 같습니다:

#ifndef Py_SPAMMODULE_H
#define Py_SPAMMODULE_H
#ifdef __cplusplus
extern "C" {
#endif

/* Header file for spammodule */

/* C API functions */
#define PySpam_System_NUM 0
#define PySpam_System_RETURN int
#define PySpam_System_PROTO (const char *command)

/* Total number of C API pointers */
#define PySpam_API_pointers 1


#ifdef SPAM_MODULE
/* This section is used when compiling spammodule.c */

static PySpam_System_RETURN PySpam_System PySpam_System_PROTO;

#else
/* This section is used in modules that use spammodule's API */

static void **PySpam_API;

#define PySpam_System \
 (*(PySpam_System_RETURN (*)PySpam_System_PROTO) PySpam_API[PySpam_System_NUM])

/* Return -1 on error, 0 on success.
 * PyCapsule_Import will set an exception if there's an error.
 */
static int
import_spam(void)
{
    PySpam_API = (void **)PyCapsule_Import("spam._C_API", 0);
    return (PySpam_API != NULL) ? 0 : -1;
}

#endif

#ifdef __cplusplus
}
#endif

#endif /* !defined(Py_SPAMMODULE_H) */

All that a client module must do in order to have access to the function PySpam_System() is to call the function (or rather macro) import_spam() in its initialization function:

PyMODINIT_FUNC
PyInit_client(void)
{
    PyObject *m;

    m = PyModule_Create(&clientmodule);
    if (m == NULL)
        return NULL;
    if (import_spam() < 0)
        return NULL;
    /* additional initialization can happen here */
    return m;
}

이 방법의 주요 단점은 파일 spammodule.h가 다소 복잡하다는 것입니다. 그러나, 기본 구조는 내보내는 함수마다 같아서, 한 번만 학습하면 됩니다.

마지막으로 캡슐은 추가 기능을 제공하며, 특히 캡슐에 저장된 포인터의 메모리 할당과 할당 해제에 유용합니다. 세부 사항은 파이썬/C API 레퍼런스 매뉴얼의 캡슐 섹션과 캡슐 구현(파이썬 소스 코드 배포의 Include/pycapsule.h와 Objects/pycapsule.c 파일)에 설명되어 있습니다.

각주