Читать онлайн «Язык программирования Python». Страница 54

  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.

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

Что выдает результат:

? 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.

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")

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).

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.

Библиотека Boost Python для C++ http://www.boost.org

В этой лекции сделана попытка пролить свет на внутреннее устройство интерпретатора Python. Для иллюстрации работы интерпретатора рассматриваются отладчик, профайлер и «дизассемблер».

Лексический анализатор языка программирования разбивает исходный текст программы (состоящий из одиночных символов) на лексемы — неделимые «слова» языка.