python调用硬件接口的库

① python接入不同类型数据库的通用接口方法

日常数据管理工作中，需要处理存储在不同类型数据库系统的数据。对这些数据的管理，常见的是使用Navicat,DBeaver等管理工具。在对大量数据分析时，需要提取到Python/R中进行处理。下面 探索 Python调用MySQL,MongoDB,InfluxDB等多种类型数据库通用连接方法。实现方式是在Python中封装各类数据库接口包。

实现后的效果：1.安全。接口信息封装便于保密管理；2.复用。一次封装，永久复用；3.上手快。方便不熟悉python和数据调用的同学，只会简单的sql即可使用，省时省力。

下面以MySQL,MongoDB,InfluxDB为例定义接口方法，然后把它们封装成1个通用方法。

mysql_get(sql,db):

mongo_get(sql,db):

influx_get(sql,db):

可以看到，以上函数共同调用的参数为sql和db。我们再增加一个参数db_type，将构造一个通用的方法对以上数据库调用。

同理，其他类型的数据库也可以加入到这个通用框架中，包括但不限于各类关系型，键值型，时序型数据库。

② 如何让python调用C和C++代码

二、Python调用C/C++1、Python调用C动态链接库Python调用C库比较简单，不经过任何封装打包成so，再使用python的ctypes调用即可。（1）C语言文件：pycall.c[html]viewplain/***gcc-olibpycall.so-shared-fPICpycall.c*/#include#includeintfoo(inta,intb){printf("youinput%dand%d\n",a,b);returna+b;}（2）gcc编译生成动态库libpycall.so：gcc-olibpycall.so-shared-fPICpycall.c。使用g++编译生成C动态库的代码中的函数或者方法时，需要使用extern"C"来进行编译。（3）Python调用动态库的文件：pycall.py[html]viewplainimportctypesll=ctypes.cdll.LoadLibrarylib=ll("./libpycall.so")lib.foo(1,3)print'***finish***'（4）运行结果：2、Python调用C++(类)动态链接库需要extern"C"来辅助，也就是说还是只能调用C函数，不能直接调用方法，但是能解析C++方法。不是用extern"C"，构建后的动态链接库没有这些函数的符号表。（1）C++类文件：pycallclass.cpp[html]viewplain#includeusingnamespacestd;classTestLib{public:voiddisplay();voiddisplay(inta);};voidTestLib::display(){cout#include#includeintfac(intn){if(n<2)return(1);/*0!==1!==1*/return(n)*fac(n-1);/*n!==n*(n-1)!*/}char*reverse(char*s){registerchart,/*tmp*/*p=s,/*fwd*/*q=(s+(strlen(s)-1));/*bwd*/while(p

③ Python 常用的标准库以及第三方库有哪些

标准库
Python拥有一个强大的标准库。Python语言的核心只包含数字、字符串、列表、字典、文件等常见类型和函数，而由Python标准库提供了系统管理、网络通信、文本处理、数据库接口、图形系统、XML处理等额外的功能。
Python标准库的主要功能有：
1.文本处理，包含文本格式化、正则表达式匹配、文本差异计算与合并、Unicode支持，二进制数据处理等功能
2.文件处理，包含文件操作、创建临时文件、文件压缩与归档、操作配置文件等功能
3.操作系统功能，包含线程与进程支持、IO复用、日期与时间处理、调用系统函数、日志（logging）等功能
4.网络通信，包含网络套接字，SSL加密通信、异步网络通信等功能
5.网络协议，支持HTTP，FTP，SMTP，POP，IMAP，NNTP，XMLRPC等多种网络协议，并提供了编写网络服务器的框架
6.W3C格式支持，包含HTML，SGML，XML的处理。
7.其它功能，包括国际化支持、数学运算、HASH、Tkinter等
Python社区提供了大量的第三方模块，使用方式与标准库类似。它们的功能覆盖科学计算、Web开发、数据库接口、图形系统多个领域。第三方模块可以使用Python或者C语言编写。SWIG,SIP常用于将C语言编写的程序库转化为Python模块。Boost C++ Libraries包含了一组函式库，Boost.Python，使得以Python或C++编写的程式能互相调用。Python常被用做其他语言与工具之间的“胶水”语言。
着名第三方库
1.Web框架
Django： 开源Web开发框架，它鼓励快速开发,并遵循MVC设计，开发周期短。
ActiveGrid： 企业级的Web2.0解决方案。
Karrigell： 简单的Web框架，自身包含了Web服务，py脚本引擎和纯python的数据库PyDBLite。
Tornado： 一个轻量级的Web框架，内置非阻塞式服务器，而且速度相当快
webpy： 一个小巧灵活的Web框架，虽然简单但是功能强大。
CherryPy： 基于Python的Web应用程序开发框架。
Pylons： 基于Python的一个极其高效和可靠的Web开发框架。
Zope： 开源的Web应用服务器。
TurboGears： 基于Python的MVC风格的Web应用程序框架。
Twisted： 流行的网络编程库，大型Web框架。
Quixote： Web开发框架。
2.科学计算
Matplotlib： 用Python实现的类matlab的第三方库，用以绘制一些高质量的数学二维图形。
SciPy： 基于Python的matlab实现，旨在实现matlab的所有功能。
NumPy： 基于Python的科学计算第三方库，提供了矩阵，线性代数，傅立叶变换等等的解决方案。
3.GUI
PyGtk： 基于Python的GUI程序开发GTK+库。
PyQt： 用于Python的QT开发库。
WxPython： Python下的GUI编程框架，与MFC的架构相似。
4.其它
BeautifulSoup： 基于Python的HTML/XML解析器，简单易用。
PIL： 基于Python的图像处理库，功能强大，对图形文件的格式支持广泛。
PyGame： 基于Python的多媒体开发和游戏软件开发模块。
Py2exe： 将python脚本转换为windows上可以独立运行的可执行程序。

④ 我会Python，且第三方系统有接口，我应该如何通过Python去调用第三方系统的接口，进行对接

python因为良好的编码性和扩展库正被大规模的使用，但他有两个缺点：1、代码可见；2、执行效率低，于是在实际应用中经常会把高效和核心代码用C/C++实现，业务部分用python实现。这就需要进行混合编程，本文对python调用动态库的方法及注意事项进行记录

主题

python标准库函数中提供了调用动态库的包————ctypes

加载动态库

查找动态库ctypes.util.find_library
根据动态库调用方式的不同，可以分为cdecl和stdcall两种，这两种方式的主要区别见下表。后面的例子以cdecl调用方式为例，stdcall类同。
调用标准 内存栈维护者 函数名
cdecl 调用者 前面加下划线，后面加“@”符号和参数的字节数
stdcall 被调用者 在输出函数名前面加下划线
* ctypes加载动态库有两种方式。构造类对象libc = CDLL("libtestlib.dll")和实例化instancelibc = cdll.LoadLibrary("libtestlib.dll")。这两种方式都会返回一个动态库操作的句柄，

⑤ python 的接口自动化测试使用的核心库是哪一个

requests 库，requests是使用 Python 编写的，基于 urllib 实现，可以调用该库的部分 API 直接向服务器发送请求，并接收响应(角色定位: 相当于浏览器)，一般可以在接口自动化测试时调用。当初在黑马程序员学的初级知识。

⑥ 用python 怎么和硬件进行链接，通信，交互

本文介绍了用python与文件进行交互的方法，分享给大家，具体如下：
一.文件处理
1.介绍
计算机系统：计算机硬件,操作系统,应用程序
应用程序无法直接操作硬件，通过操作系统来操作文件，进而读/写硬件中的文件。
python打开文件过程：
#打开
f=open('a.txt','r')
#通过句柄对文件进行操作
read_f=f.read()
#关闭文件
f.close()
with open('a.txt','r') as f: #不需要关闭
f.close() #回收操作系统打开的文件
del f #回收应用程序级的变量
2.打开文件的模式
a.打开文本文件
#r,只读模式【默认模式，文件必须存在，不存在则抛出异常】
f=open('a.txt',encoding='utf-8')
data1=f.read()
print(f.readline(),end='')
print(f.readlines())
#w,只写模式【不可读；不存在则创建；存在则清空内容】
f=open('a.txt','w',encoding='utf-8')
f.write('werf')
#a,只追加写模式【不可读；不存在则创建；存在则只追加内容】
f=open('a.txt','a',encoding='utf-8')
f.write('werf\n')
b.对于非文本文件，只能使用b模式，"b"表示以字节的方式操作（而所有文件也都是以字节的形式存储的，使用这种模式无需考虑文本文件的字符编码、图片文件的jgp格式、视频文件的avi格式
with open('1.jpg','rb') as f_read:
data=f_read.read()
print(data)
with open('a.txt','rb') as f_read:
data=f_read.read().decode('utf-8') #解码
print(data)
with open('a.txt','wb')as f_write:
f_write.write('adsf'.encode('utf-8'))
'''
练习，利用b模式，编写一个cp工具，要求如下：
1. 既可以拷贝文本又可以拷贝视频，图片等文件
2. 用户一旦参数错误，打印命令的正确使用方法，如usage: cp source_file target_file
'''
import sys
if len(sys.argv)!=3:
print('usage:cp source_file target_file')
sys.exit()
source_file,target_file=sys.argv[1],sys.argv[2]
print()
with open(source_file,'rb')as f_read,open(target_file,'wb')as f_write:
for line in f_read:
f_write.write(line)
3.文件内光标的移动
#以文本模式读文件，n代表的是字符的个数
with open('a.txt','r')as f_read:
data=f_read.read(6)
print(data)
#以b模式读文件，n代表的是字节的个数
with open('a.txt','rb')as f_read:
data=f_read.read(6)
print(data)
# tell：告诉当前光标的位置
with open('a.txt','r',encoding='utf-8')as f_read:
data=f_read.read(4)
data1=f_read.tell()
print(data,data1)
# seek：移动光标（0：文件开头默认；1：文件当前光标；2：文件末尾）
with open('a.txt', 'r', encoding='utf-8')as f_read:
data = f_read.seek(3)
data1 = f_read.read()
print(data, data1)
# 实现tail功能
import time
with open('access.log', 'rb')as f_read:
f_read.seek(0,2)
while True:
line = f_read.readline()
if line:
print(line.decode('utf-8'),end='')
else:
time.sleep(1)
4.文件的修改
import os
with open('a.txt') as read_f,open('.a.txt.swap','w') as write_f:
for line in read_f:
line=line.replace('alex','SB')
write_f.write(line)
os.remove('a.txt')
os.rename('.a.txt.swap','a.txt')

⑦ Python 外部函数调用库ctypes简介

一直对不同语言间的交互感兴趣，python和C语言又深有渊源，所以对python和c语言交互产生了兴趣。
最近了解了python提供的一个外部函数库 ctypes , 它提供了C语言兼容的几种数据类型，并且可以允许调用C编译好的库。
这里是阅读相关资料的一个记录，内容大部分来自 官方文档 。

ctypes 提供了一些原始的C语言兼容的数据类型，参见下表,其中第一列是在ctypes库中定义的变量类型，第二列是C语言定义的变量类型，第三列是Python语言在不使用ctypes时定义的变量类型。

创建简单的ctypes类型如下:

使用 .value 访问和改变值:

改变指针类型的变量值:

如果需要直接操作内存地址的数据类型：

下面的例子演示了使用C的数组和结构体:

创建指针实例

使用cast()类型转换

类似于C语言定义函数时，会先定义返回类型，然后具体实现再定义，当遇到下面这种情况时，也需要这么干:

可以简单地将"so"和"dll"理解成linux和windows上动态链接库的指代，这里我们以Linux为例。注意，ctypes提供的接口会在不同系统上有出入，比如为了加载动态链接库， 在Linux上提供的是 cdll , 而在Windows上提供的是 windll 和 oledll 。

ctypes会寻找 _as_paramter_ 属性来用作调用函数的参数传入，这样就可以传入自己定义的类作为参数，示例如下:

用 argtypes 和 restype 来指定调用的函数返回类型。

这里我只是列出了 ctypes 最基础的部分，还有很多细节请参考官方文档。

这两天文章没有写，先是早出晚归出去玩了一整天，然后加班到凌晨3点左右，一天一篇计划划水得严重啊…

⑧ python 怎么调用c语言接口

ctypes: 可直接调用c语言动态链接库。

使用步骤：

1> 编译好自己的动态连接库
2> 利用ctypes载入动态连接库
3> 用ctype调用C函数接口时，需要将python变量类型做转换后才能作为函数参数，转换原则见下图：

#Step1:test.c#include<stdio.h>

intadd(inta,intb)
{
returna+b;
}#Step2:编译动态链接库(如何编译动态链接库在本文不详解，网上资料一大堆。)gcc-fPIC-sharedtest.c-olibtest.so
#Step3:test.py
fromctypesimport*mylib=CDLL("libtest.so")或者cdll.LoadLibrary("libtest.so")add=mylib.add
add.argtypes=[c_int,c_int]#参数类型，两个int（c_int是ctypes类型，见上表）
add.restype=c_int#返回值类型，int(c_int是ctypes类型，见上表）
sum=add(3,6)

⑨ 在python中如何调用PCSC中的接口

你找个工具将这个接口API，自动转换成python版本的就可以了。好象是SWIG和Boost。 这两个以前看过，偶尔还试过几次。之所以建议你用自动工具，就是因为python对于C++扩展麻烦些，对知橘于C语言接口可以使用ctypes和cython简单解决。不过C++如果用这些方法有时候被很麻烦。

boost在linux里会经常用到，在windows下也可以使用。SWIG在一般的教程里都会提及到。SIP也是最近出名的。

下面是一些参考资料，搜索来的。

=== 使用工具进行扩展 ===
虽然扩展过程并不陪码复杂，但也可以使用许多已知的工具简化扩展过程。
(1) SWIG
由David Beazley创建，是一个自动的扩展构造工具。它读入注释的C/C++头文件，为python、tcl、perl等多种脚本语言产生wrap代码。SWIG可以包装大量C++特性到Python的扩展模块中。
评价：swig简单，可以支持多种脚本文件，但支持的c++特性不完备。
(2) SIP
由Phil Thompson创建，是一个C++模块构造器，专门为C++的类创造wrapper。它曾经被用于创建PyQt和PyKDE扩展模块，因此比较出名。
评价：支持C++特征很齐全，但比较复杂。
(3) bgen
该工具被包含在标准Python发布包中的模块构建工具集里，由Jack Jansen维护。它用于产生在Macintosh版本可用的Python扩展模块。
(4) pyfort
由Paul bois创建，用来产生Fortran语言生成的扩展模块。
(5) cxx
也由Paul Dubois创建，是一个库，为Python的C++扩展提供了友好的API。Cxx允许将许多python对象（如list和tuple）使用到STL的运算中。库也提供了C++异常处理到python异常处理的转化。
(6) WrapPy
由Greg Couch创建，通过读入C++头文件来产生扩展模块。
(7) Boost Python Library
由David Abrahams创建。该库提供了更多与众不同的C++ wrap到python扩展中，而只需要对要扩展的C++类写很少的附加信息。
评价：Boost为C++提供了许多实用的库，如Regex（正则表达式库）、Graph（图组件和算法）、concept check（检查泛型编程中的concept）、Thread（可移植的C++多线程库）、Python（把C++类和函数映射到Python之中）、Pool（内存池管理）等等。

Boost总体来说是实用价值很高，质量很高的库。并且强调对跨平台的支持。但是Boost中也有很多是实验性质的东西，在实际的开发中实用需芦猛哪要谨慎。
boost.python支持的c++特性较多，但是比较复杂。

⑩ python常用到哪些库

Python作为一个设计优秀的程序语言，现在已广泛应用于各种领域，依靠其强大的第三方类库，Python在各个领域都能发挥巨大的作用。
下面我们就来看一下python中常用到的库：
数值计算库：
1. NumPy
支持多维数组与矩阵运算，也针对数组运算提供大量的数学函数库。通常与SciPy和Matplotlib一起使用，支持比Python更多种类的数值类型，其中定义的最重要的对象是称为ndarray的n维数组类型，用于描述相同类型的元素集合，可以使用基于0的索引访问集合中元素。
2. SciPy
在NumPy库的基础上增加了众多的数学、科学及工程计算中常用的库函数，如线性代数、常微分方程数值求解、信号处理、图像处理、稀疏矩阵等，可进行插值处理、信号滤波，以及使用C语言加速计算。
3. Pandas
基于NumPy的一种工具，为解决数据分析任务而生。纳入大量库和一些标准的数据模型，提供高效地操作大型数据集所需的工具及大量的能快速便捷处理数据的函数和方法，为时间序列分析提供很好的支持，提供多种数据结构，如Series、Time-Series、DataFrame和Panel。
数据可视化库：
4. Matplotlib
第一个Python可视化库，有许多别的程序库都是建立在其基础上或者直接调用该库，可以很方便地得到数据的大致信息，功能非常强大，但也非常复杂。
5. Seaborn
利用了Matplotlib，用简洁的代码来制作好看的图表。与Matplotlib最大的区别为默认绘图风格和色彩搭配都具有现代美感。
6. ggplot
基于R的一个作图库ggplot2，同时利用了源于《图像语法》（The Grammar of Graphics）中的概念，允许叠加不同的图层来完成一幅图，并不适用于制作非常个性化的图像，为操作的简洁度而牺牲了图像的复杂度。
7. Bokeh
跟ggplot一样，Bokeh也基于《图形语法》的概念。与ggplot不同之处为它完全基于Python而不是从R处引用。长处在于能用于制作可交互、可直接用于网络的图表。图表可以输出为JSON对象、HTML文档或者可交互的网络应用。
8. Plotly
可以通过Python notebook使用，与Bokeh一样致力于交互图表的制作，但提供在别的库中几乎没有的几种图表类型，如等值线图、树形图和三维图表。
9. pygal
与Bokeh和Plotly一样，提供可直接嵌入网络浏览器的可交互图像。与其他两者的主要区别在于可将图表输出为SVG格式，所有的图表都被封装成方法，且默认的风格也很漂亮，用几行代码就可以很容易地制作出漂亮的图表。
10. geoplotlib
用于制作地图和地理相关数据的工具箱。可用来制作多种地图，比如等值区域图、热度图、点密度图。必须安装Pyglet（一个面向对象编程接口）方可使用。
11. missingno
用图像的方式快速评估数据缺失的情况，可根据数据的完整度对数据进行排序或过滤，或者根据热度图或树状图对数据进行修正。
web开发库：
12. Django
一个高级的Python Web框架，支持快速开发，提供从模板引擎到ORM所需的一切东西，使用该库构建App时，必须遵循Django的方式。
13. Socket
一个套接字通讯底层库，用于在服务器和客户端间建立TCP或UDP连接，通过连接发送请求与响应。
14. Flask
一个基于Werkzeug、Jinja 2的Python轻量级框架（microframework），默认配备Jinja模板引擎，也包含其他模板引擎或ORM供选择，适合用来编写API服务（RESTful rervices）。
15. Twisted
一个使用Python实现的基于事件驱动的网络引擎框架，建立在deferred object之上，一个通过异步架构实现的高性能的引擎，不适用于编写常规的Web Apps，更适用于底层网络。
数据库管理：

16. MySQL-python
又称MySQLdb，是Python连接MySQL最流行的一个驱动，很多框架也基于此库进行开发。只支持Python 2.x，且安装时有许多前置条件。由于该库基于C语言开发，在Windows平台上的安装非常不友好，经常出现失败的情况，现在基本不推荐使用，取代品为衍生版本。
17. mysqlclient
完全兼容MySQLdb，同时支持Python 3.x，是Django ORM的依赖工具，可使用原生SQL来操作数据库，安装方式与MySQLdb一致。
18. PyMySQL
纯Python实现的驱动，速度比MySQLdb慢，最大的特点为安装方式简洁，同时也兼容MySQL-python。
19. SQLAlchemy
一种既支持原生SQL，又支持ORM的工具。ORM是Python对象与数据库关系表的一种映射关系，可有效提高写代码的速度，同时兼容多种数据库系统，如SQLite、MySQL、PostgreSQL，代价为性能上的一些损失。
自动化运维：
20. jumpsever跳板机
一种由Python编写的开源跳板机（堡垒机）系统，实现了跳板机的基本功能，包含认证、授权和审计，集成了Ansible、批量命令等。
支持WebTerminal Bootstrap编写，界面美观，自动收集硬件信息，支持录像回放、命令搜索、实时监控、批量上传下载等功能，基于SSH协议进行管理，客户端无须安装agent。主要用于解决可视化安全管理，因完全开源，容易再次开发。
21. Mage分布式监控系统
一种用Python开发的自动化监控系统，可监控常用系统服务、应用、网络设备，可在一台主机上监控多个不同服务，不同服务的监控间隔可以不同，同一个服务在不同主机上的监控间隔、报警阈值可以不同，并提供数据可视化界面。
22. Mage的CMDB
一种用Python开发的硬件管理系统，包含采集硬件数据、API、页面管理3部分功能，主要用于自动化管理笔记本、路由器等常见设备的日常使用。由服务器的客户端采集硬件数据，将硬件信息发送至API，API负责将获取的数据保存至数据库中，后台管理程序负责对服务器信息进行配置和展示。
23. 任务调度系统
一种由Python开发的任务调度系统，主要用于自动化地将一个服务进程分布到其他多个机器的多个进程中，一个服务进程可作为调度者依靠网络通信完成这一工作。
24. Python运维流程系统
一种使用Python语言编写的调度和监控工作流的平台，内部用于创建、监控和调整数据管道。允许工作流开发人员轻松创建、维护和周期性地调度运行工作流，包括了如数据存储、增长分析、Email发送、A/B测试等诸多跨多部门的用例。
GUI编程：
25. Tkinter
一个Python的标准GUI库，可以快速地创建GUI应用程序，可以在大多数的UNIX平台下使用，同样可以应用在Windows和Macintosh系统中，Tkinter 8.0的后续版本可以实现本地窗口风格，并良好地运行在绝大多数平台中。
26. wxPython
一款开源软件跨平台GUI库wxWidgets的Python封装和Python模块，是Python语言的一套优秀的GUI图形库，允许程序员很方便地创建完整的、功能健全的GUI用户界面。
27. PyQt
一个创建GUI应用程序的工具库，是Python编程语言和Qt的成功融合，可以运行在所有主要操作系统上，包括UNIX、Windows和Mac。PyQt采用双许可证，开发人员可以选择GPL和商业许可，从PyQt的版本4开始，GPL许可证可用于所有支持的平台。
28. PySide
一个跨平台的应用程式框架Qt的Python绑定版本，提供与PyQt类似的功能，并相容API，但与PyQt不同处为其使用LGPL授权。
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