Python如何在Linux中调用C命令？

在Python中调用C语言代码和Linux命令是常见的开发需求,尤其在需要高性能系统操作或复用现有C库时，本文将详细介绍实现方式、注意事项及最佳实践，帮助开发者高效整合不同语言和系统资源。

Python调用C语言代码的方法

Python与C语言的交互主要通过以下三种方式实现,每种方式适用于不同场景：

使用ctypes库调用C动态库

ctypes是Python内置的库,无需额外安装，适合调用简单的C函数，基本步骤包括：

• 编译C代码为共享库（.so文件）
• 在Python中使用ctypes加载并调用函数

示例流程：

// add.c
int add(int a, int b) {
    return a + b;
}

编译命令：

gcc -shared -fPIC -o libadd.so add.c

Python调用代码：

from ctypes import CDLL, c_int
lib = CDLL('./libadd.so')
result = lib.add(c_int(3), c_int(5))
print(result)  # 输出: 8

注意事项：

• 需处理数据类型映射（如c_int对应C的int）
• 复杂结构体需定义对应的ctype类
• 错误处理可通过get_last_error()获取系统错误码

使用CFFI（C Foreign Function Interface）

CFFI提供更强大的接口支持,适合复杂场景，需安装cffi包，支持两种API：

• ABI模式：直接编译后的二进制接口（类似ctypes）
• API模式：从C头文件生成接口声明

API模式示例：

from cffi import FFI
ffi = FFI()
ffi.cdef("""
    int add(int a, int b);
""")
lib = ffi.dlopen('./libadd.so')
result = lib.add(3, 5)
print(result)  # 输出: 8

优势：

• 支持复杂结构体和回调函数
• 可自动生成接口声明文件
• 性能优于ctypes

使用Python C扩展

通过编写C扩展模块,将C代码编译为Python可导入的模块，适合需要深度集成或高性能计算的场景。

步骤：

1. 创建module.c文件实现模块
2. 编写setup.py配置编译选项
3. 使用python setup.py build_ext --inplace编译

示例代码：

// module.c
static PyObject *add(PyObject *self, PyObject *args) {
    int a, b;
    if (!PyArg_ParseTuple(args, "ii", &a, &b)) {
        return NULL;
    }
    return PyLong_FromLong(a + b);
}
static PyMethodDef methods[] = {
    {"add", add, METH_VARARGS, "Add two integers"},
    {NULL, NULL, 0, NULL}
};
static struct PyModuleDef module = {
    PyModuleDef_HEAD_INIT,
    "mymath",
    NULL,
    -1,
    methods
};
PyMODINIT_FUNC PyInit_mymath(void) {
    return PyModule_Create(&module);
}

setup.py

from setuptools import setup
from pybind11.setup_helpers import Pybind11Extension
ext = Pybind11Extension("mymath", sources=["module.c"])
setup(ext_modules=[ext])

Python调用Linux命令的方法

Python执行Linux命令主要通过以下方式实现,需注意安全性和权限问题：

使用subprocess模块（推荐）

subprocess是官方推荐的跨平台命令执行模块，功能强大且灵活。

基本用法：

import subprocess
# 执行简单命令
result = subprocess.run(['ls', '-l'], capture_output=True, text=True)
print(result.stdout)
# 超时控制
try:
    subprocess.run(['sleep', '10'], timeout=5)
except subprocess.TimeoutExpired:
    print("命令执行超时")

高级特性：

• 管道操作：subprocess.Popen可构建命令管道
• 环境变量传递：通过env参数自定义环境
• 安全执行：使用shell=False避免命令注入

使用os.system（已不推荐）

简单但功能有限,且不推荐用于生产环境：

import os
os.system('ls -l')  # 直接输出到终端

使用commands模块（Python 3.11已移除）

旧版Python提供的接口,已被subprocess替代。

性能与安全对比

最佳实践建议

1. C语言调用：

   • 优先使用CFFI处理复杂接口
   • 避免频繁的小函数调用,考虑批量处理
   • 使用GIL释放机制（如Py_BEGIN_ALLOW_THREADS）

2. 命令执行：

   • 始终使用subprocess.run并设置timeout
   • 对用户输入进行严格过滤,避免命令注入
   • 捕获并处理CalledProcessError异常

3. 资源管理：

   • 及时关闭文件描述符和子进程
   • 使用上下文管理器（with语句）管理资源

相关问答FAQs

Q1: Python调用C函数时如何处理字符串参数？
A: 对于C风格的字符串（char*），需使用ctypes的c_char_p或CFFI的ffi.new("char[]")进行转换。

# ctypes示例
from ctypes import c_char_p
lib.print_str(c_char_p(b"Hello"))  # 注意字节串
# CFFI示例
ffi.cdef("void print_str(char *str);")
lib.print_str(ffi.new("char[]", b"Hello"))

Q2: 如何在Python中安全地执行带用户输入的Linux命令？
A: 应避免直接拼接用户输入到命令中，改用参数化方式：

import subprocess
# 危险做法（不推荐）
user_input = "; rm -rf /"
subprocess.run(f"ls {user_input}", shell=True)
# 安全做法（推荐）
user_input = "important_file.txt"
subprocess.run(['ls', '-l', user_input], check=True)

通过将用户输入作为独立参数传递,可防止shell注入攻击。