1.CPython源码学习:5、源码Python如何加载so/pyd动态库?
2.10分钟!源码用Python实现简单的源码人脸识别技术(附源码)
3.cpython中的PyObject等对象入门
4.pythoni代ç (pythonç代ç )
CPython源码学习:5、Python如何加载so/pyd动态库?
在探讨Python如何加载so/pyd动态库之前,源码我们先了解Python的源码载入动态库流程。Python中的源码剖析spring源码导入动态库主要涉及ImportLoader模块。在Python启动前,源码会执行pyinit_config进行配置,源码并在该过程中调用init_importlib函数。源码在init_importlib中,源码初始化_install函数,源码该函数执行二进制码。源码
官方提供了_install对应的源码Python函数,其中包括sys.path_hooks和sys.meta_path两个重要的源码路径。path_hooks用于存放模块导入的源码查找器,而meta_path用于存放模块导入路径。这些路径可以修改,通过改变查找器接管Python的import方法。
在_install源码中,通过FileFinder方法hook了supported_loaders,dijkstra算法源码该方法通过_get_supported_file_loader()方法获取一系列loader,包括ExtensionFileLoader(用于加载so/pyd)、SourceFileLoader(用于加载py文件)和SourcelessFileLoader(用于加载pyc文件)。这些loader用于查找文件、模块、so模块等。
当使用import指令时,Python会通过这些loader查找是否存在对应的文件、模块、so模块。loader通过_extension_suffixes方法获取后缀,例如在cpython版本3.的Windows amd平台下,后缀为.cp-win_amd.pyd。
Python通过import_find_and_load函数调用importlib._bootstrap._find_and_load函数,最终调用loader中的create_module方法。在ExtensionFileLoader的create_module方法中,会调用_imp中的create_dynamic方法,该方法为C代码,最终调用_imp_create_dynamic_impl中的龙头定律源码_PyImport_LoadDynamicModuleWithSpec函数。
在_PyImport_LoadDynamicModuleWithSpec中,模块加载分为两步:首先通过_PyImport_FindSharedFuncptrWindows获取载入初始化模块的函数,函数名称为PyInit_${ ModuleName}(如PyInit_mymath);接着调用PyInit_${ ModuleName}函数,初始化函数返回一个PyObject*,即PyModuleDef,定义了模块的所有信息。
至此,理解了Python如何读取动态库文件,可以着手编写CPython扩展库。编写扩展库涉及调用CPython的C-API。首先需要定义一个入口函数PyInit_mymath,并返回一个PyModuleDef类型。接着,在库文件中定义m_methodes,这里定义了一个名为devision的方法,对应C代码中的division函数,该函数接收两个long变量并求出除法值返回。
编写完成后,需要使用CMakeLists.txt进行编译,element源码系列并设置生成的so文件后缀,符合Python导入外部so/pyd文件的规则,如.cp-win_amd.pyd。编译完成后,在Python中import mymath,并使用刚刚编写的division方法。
在进行import之前,需要将so/pyd的路径添加到sys.path中。通过这些步骤,可以编写并使用CPython扩展库。
分钟!用Python实现简单的人脸识别技术(附源码)
Python实现简单的人脸识别技术,主要依赖于Python语言的胶水特性,通过调用特定的库包即可实现。这里介绍的是一种较为准确的实现方法。实现步骤包括准备分类器、引入相关包、创建模型、以及最后的正点闹钟+源码人脸识别过程。首先,需确保正确区分人脸的分类器可用,可以使用预训练的模型以提高准确度。所用的包主要包括:CV2(OpenCV)用于图像识别与摄像头调用,os用于文件操作,numpy进行数学运算,PIL用于图像处理。
为了实现人脸识别,需要执行代码以加载并使用分类器。执行“face_detector = cv2.CascadeClassifier(r'C:\Users\admin\Desktop\python\data\haarcascade_frontalface_default.xml')”时,确保目录名中无中文字符,以免引发错误。这样,程序就可以识别出目标对象。
然后,选择合适的算法建立模型。本次使用的是OpenCV内置的FaceRecognizer类,包含三种人脸识别算法:eigenface、fisherface和LBPHFaceRecognizer。LBPH是一种纹理特征提取方式,可以反映出图像局部的纹理信息。
创建一个Python文件(如trainner.py),用于编写数据集生成脚本,并在同目录下创建一个文件夹(如trainner)存放训练后的识别器。这一步让计算机识别出独特的人脸。
接下来是识别阶段。通过检测、校验和输出实现识别过程,将此整合到一个统一的文件中。现在,程序可以识别并确认目标对象。
通过其他组合,如集成检测与开机检测等功能,可以进一步扩展应用范围。实现这一过程后,你将掌握Python简单人脸识别技术。
若遇到问题,首先确保使用Python 2.7版本,并通过pip安装numpy和对应版本的opencv。针对特定错误(如“module 'object' has no attribute 'face'”),使用pip install opencv-contrib-python解决。如有疑问或遇到其他问题,请随时联系博主获取帮助。
cpython中的PyObject等对象入门
在 Python 中,一切皆对象,对象的定义对理解程序至关重要。下面,我们从 CPython 的源代码中,介绍 CPython 中基本的对象结构。
在 CPython 中,关于对象的定义主要集中在头文件 Include/object.h 中。在文件的前面部分,可以找到整体的介绍。对象在堆上分配,使用特殊的规则来确保它们能够正确地被垃圾回收。对象不能静态分配或在栈上分配,只能通过特定的宏和函数访问。类型对象是例外,标准类型由静态初始化的类型对象表示,Python 2.2 中的工作使得堆上分配的类型对象成为可能。每个对象都有一个引用计数,当对象的指针被复制或删除时,引用计数会增加或减少。当引用计数达到零时,表示对象不再有任何引用,可以被从堆中移除。每个对象都有一个类型,决定了它代表什么以及包含何种数据类型。对象的类型在创建时固定。类型本身作为对象表示,对象包含指向相应类型对象的指针。类型自身有一个类型指针指向对象代表的类型'类型',该类型包含指向自己的指针!对象在内存中不会漂浮移动,一旦分配,其大小和地址保持不变。需要存储可变大小数据的对象可以包含指向对象可变部分的指针。不同类型的对象不一定具有相同的大小,但分配后大小不能改变。为了使对象的引用可以简单地是一个指针,不允许移动对象或改变对象的大小。对象始终通过 PyObject * 类型的指针访问。 PyObject 是一个只包含引用计数和类型指针的结构。实际分配的对象内存包含其他数据,只能在转换为指向更长结构类型的指针后访问。此更长的类型必须以引用计数和类型字段开始,使用宏 PyObject_HEAD 为这进行(以适应未来的更改)。特定对象类型的实现可以将对象指针转换为正确的类型并返回。
在 CPython 中,最重要的对象是 PyObject,定义在文件 Include/object.h 中。 PyObject_VAR_HEAD 是一个关键的宏,定义在文件 Include/object.h 中。这是一个 PyVarObject,可以简单理解为:
在 Python 中,除了基础的 PyObject 对象之外,还有一些在其基础上扩展的 PyVarObject 对象,因为我们常用的如列表、字典等对象的长度可以随时变化。
每个类型的对象都有一个类型,因此对象的类型数据结构非常重要。它定义在文件 Include/cpython/object.h 中的结构体 _typeobject 中,同时它有一个别名 PyTypeObject,定义如下:
可以看到,结构体 PyTypeObject 相当复杂,下面我们会逐步介绍。
将 PyTypeObject 分为几个部分。
上面的代码中涉及到的第一个关键的宏 PyObject_VAR_HEAD 的定义在文件 Include/object.h 中。这意味着 PyObject_VAR_HEAD 就是一个 PyVarObject,可以简单理解为:
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