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背景

　　項目的自動化測試中已經(jīng)使用了基于Python腳本的框架，自動化過程中最關鍵的問題就是如何實現(xiàn)樁模塊。運用 Python 強大的功能，實現(xiàn)任何樁模塊都是可能的，但是是否必須完全使用 Python 實現(xiàn)模塊邏輯，成本是一個決定性因素。在樁模塊邏輯簡單的情況下，使用 Python 模擬模塊邏輯不但使自動化測試的結構清晰，也具有更好的靈活性，但是如果樁模塊邏輯復雜，實現(xiàn)起來可能要耗費很大的成本，也容易由于樁模塊邏輯與實際不符導致測試結果不可信。在這種情況下，如果能夠借用 RD 開發(fā)的某些代碼段 / 庫，將會對測試自動化帶來很多效益。

　　另外，在Python 中調(diào)用 C/C++ 代碼的方法也可能應用于 C/C++ 庫的測試中，這種測試方法的可行性還有待研究。

　　以下總結出幾種在Python 中調(diào)用 C/C++ 代碼的方法

　　使用ctypes 模塊調(diào)用 C 動態(tài)庫

　　從Python2.5 開始， Python 開始提供 ctypes 模塊來提供對 C 語言編譯的動態(tài)庫文件的調(diào)用。注意，? 這里特指C 的動態(tài)庫? ，用C++ 編譯的動態(tài)庫 ctypes 雖然能夠加載，但調(diào)用時的函數(shù)名已經(jīng)由于 C++ 的重載特性被加以修改，難以調(diào)用。 使用 ctypes 調(diào)用 C 動態(tài)庫的好處在于不用進行額外的開發(fā)，可以直接使用編譯好的動態(tài)庫。 ctypes 提供了完整的 C 類型封裝，也支持自定義類型，大大減少在調(diào)用過程中的工作量。 ctypes 的使用很簡單，只需熟悉 python 封裝與 C 中的對應關系即可。以下用一個簡單的例子來說明：

　　from? ctypes? import? * #導入ctypes模塊

　　libc = cdll.LoadLibrary("libc.so.6") #加載libc動態(tài)庫

　　str? = c_char_p(' Hello World! ') #使用char *在ctypes中的對應封裝c_char_p，相當于char* str=”Hello World!”

　　libc.printf(“yell: %s\n”,? str ) #調(diào)用printf函數(shù)

　　ctypes的功能當然遠不止這些，有興趣的同學可以參考這里 http://docs.python.org/library/ctypes.html

　　使用Python 的擴展（ Extending ）機制

　　ctypes很方便地可以調(diào)用 C 的動態(tài)庫，但是對 C++ 編譯的動態(tài)庫，調(diào)用起來很困難。這種情況利用 Python 的 Extending 機制就可以解決。 Python 提供了一套完整的框架來使用 C/C++ 編寫擴展庫，可以很靈活的開發(fā) C++ 擴展模塊。這種方法的缺點是工作量比較大，需要為每一個方法編寫接口，這里不做詳細介紹，可以參考： http://docs.python.org/extending/extending.html#writing-extensions-in-c

　　那么有什么辦法可以高效的調(diào)用C++ 動態(tài)庫呢，答案是 SWIG 。

　　使用SWIG 生成擴展模塊

　　上面提到了Python 的擴展機制，缺點是工作量比較大，這里介紹一個工具 SWIG 。 SWIG 是一種簡化腳本語言與 C/C++ 接口的開發(fā)工具，通過包裝和編譯 C 語言程序來達到與腳本語言通訊目的的工具。它正是基于 Python 的擴展機制，自動生成接口文件，再編譯成可以被 Python 調(diào)用的動態(tài)庫擴展模塊。

　　使用SWIG 生成擴展模塊分為以下幾步：

將需要調(diào)用的代碼編譯成目標文件(.o) ；

用SWIG 讀取編寫描述文件 (.i) ，生成接口文件 (.cxx) ；

將接口文件編譯為目標文件(.o) ；

將接口文件的目標文件和原代碼段的目標文件一起編譯成動態(tài)庫 ；

假設有如下文件

　　swig_ex.cpp 需要轉(zhuǎn)換成擴展庫的原始代碼，包含一個int fact(int) 函數(shù)

　　swig_ex.h? 原始代碼的頭文件

　　swig_ex.i SWIG描述文件

　　swig_ex.i是一個描述文件，有 SWIG 自己的語法，比較簡單，內(nèi)容如下：

%module swig_ex %{ ??? #define SWIG_FILE_WITH_INIT ??? #include "swig_ex.h" %} int fact(int n);

　　再寫一個Makefile 來把這些文件編譯成動態(tài)庫 ：

all: swig_ex.o swig_ex_wrap.o _swig_ex.so swig_ex.o: swig_ex.cpp swig_ex.h #編譯源文件 ?? g++ -fPIC -c swig_ex.cpp swig_ex_wrap.o: swig_ex.i swig_ex.o #根據(jù) SWIG 描述文件 (.i) 生成接口文件 (.cxx) ，再編譯之 ?? swig -c++ -python swig_ex.i ?? g++ -O2 -fPIC -c swig_ex_wrap.cxx -I/home/work/linyi/autoframe/tool/python/include/python2.6/ _swig_ex.so: swig_ex_wrap.o #將目標文件打包成動態(tài)庫 ?? g++ -shared swig_ex.o swig_ex_wrap.o -o _swig_ex.so .PHONY: clean clean: ?? rm -rf swig_ex_wrap.* swig_ex.py _swig_ex.so

　　編譯好以后會有一個so 和 py 文件，寫一個 setup.py 把他們安裝到 python 目錄就可以和其他模塊一樣被 python 調(diào)用了：

Import swig_ex swig_ex.fact(10)

　　參考文檔地址：http://www.swig.org/Doc1.3/SWIGDocumentation.html

　　原始但有效的方法

　　除了上面這些方法，在Python 中借用 C/C++ 代碼最原始有效的方法就是將代碼編譯成可執(zhí)行程序，從 Python 里用 Popen 方法來調(diào)用獲取輸出。這種方法簡單有效，缺點是不夠靈活，有比較大的局限性，不過在很多情況下也已經(jīng)足夠了。

pipe = os.popen('./tool –a %s –b %s' % (“hello”, “world”)) re = pipe.read()

　　其他方法

　　以上這些方法基本上已經(jīng)能滿足Python 調(diào)用 C/C++ 的需求了，此外還有一些方法，例如使用 Boost.Python ，使用 Pyrex ，這些方法都能提供 Python 與 C/C++ 的交互。

　　總結

　　在Python 中引用 C/C++ 模塊的方法較多，根據(jù)需要從中選擇恰當?shù)姆椒梢詼p少很多工作量。

　　在Python 中引用 C/C++ 模塊彌補了 Python 腳本測試框架的很多不足，在提高代碼復用率的同時，模塊的性能也大大提高。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的自动化测试中Python与C/C++的混合使用的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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