如何为Python编译C扩展，其中C函数使用LAPACK库？
我为Python编写了一个C表达式，该模块成功地编译在一个.so文件中。但是，当我试图在Python中使用包装的C函数(在python中调用包装C函数的测试代码)时，我得到了以下ImportError
ImportError: /home/username/newModule.cpython-36m-x86_64-linux-gnu.so: undefined symbol: dgetri_我确信导入错误中的undefined symbol: dgetri_是因为生成的.so文件没有找到指向LAPACK库的链接。所以我的问题如下，
当包装的C函数依赖于LAPACK库生成格式的模块时，如何编译python的c扩展代码？
目前，我正在使用python的utils.core模块编译C代码。我认为我需要将C代码从命令行编译到链接LAPACK，但不确切地知道使用哪些命令是合适的？
任何帮助都是非常感谢的。
回答 3
Stack Overflow用户
发布于 2018-09-01 21:33:40
您可能对使用LAPACK的scipy.linalg.cython.感兴趣，它提供了对LAPACK函数dgetri等的访问。好消息是：
这样就可以从任何第三方Cython模块中使用SciPy的BLAS和LAPACK，而无需与库进行明确的链接。这意味着像scikit这样的项目--学习模型和状态模型--不需要维护对BLAS和LAPACK的独立构建依赖。
使用dger的示例可在直接使用SciPy接口和Cython调用BLAS / LAPACK上获得。还请参阅使用内部数组定义改进Cython性能？ --我在回答MPI python-Open时详细介绍了如何使用cython_blas，下面是如何将其适应于dgetri：
- 代码的关键部分是用
Cython编写的，在一个专用文件myinverse.pyx中。 - 此文件由Cython转换为
myinverse.c文件。 - 此c文件由您最喜欢的c++编译器
gcc编译，以构建共享库myinverse.so。 - 优化的函数可以在
import myinverse之后的程序中使用。
下面是一个cython模块，放在.pyx文件中：
import numpy
cimport numpy
cimport scipy.linalg.cython_lapack
ctypedef numpy.float64_t DTYPE_t
cimport cython
from libc.stdlib cimport malloc, free
@cython.boundscheck(False)
@cython.wraparound(False)
@cython.nonecheck(False)
def invert(numpy.ndarray[DTYPE_t, ndim=2] array):
cdef int rows = array.shape[0]
cdef int cols = array.shape[1]
cdef int info = 0
if cols !=rows:
return array,1,"not a square matrix"
cdef int* ipiv = <int *> malloc(rows * sizeof(int))
if not ipiv:
raise MemoryError()
scipy.linalg.cython_lapack.dgetrf(&cols,&rows,&array[0,0],&rows,ipiv,&info)
if info !=0:
free(ipiv)
return array,info,"dgetrf failed, INFO="+str(info)
#workspace query
cdef double workl
cdef int lwork=-1
scipy.linalg.cython_lapack.dgetri(&cols,&array[0,0],&rows,ipiv,&workl,&lwork,&info)
if info !=0:
free(ipiv)
return array,info,"dgetri failed, workspace query, INFO="+str(info)
#allocation workspace
lwork= int(workl)
cdef double* work = <double *> malloc(lwork * sizeof(double))
if not work:
raise MemoryError()
scipy.linalg.cython_lapack.dgetri(&cols,&array[0,0],&rows,ipiv,work,&lwork,&info)
if info !=0:
free(ipiv)
free(work)
return array,info,"dgetri failed, INFO="+str(info)
free(ipiv)
free(work)
return array,info,""要计算和编译.pyx文件，可以使用以下makefile (我希望您使用的是Linux.)
all: myinverse myinverseb
myinverse: myinverse.pyx
cython -a myinverse.pyx
myinverseb: myinverse.c
gcc -shared -pthread -fPIC -fwrapv -O2 -Wall -fno-strict-aliasing -I/usr/include/python2.7 -o myinverse.so myinverse.c在主要python文件中调用了新的pythonmy反向函数chainng的dgetrf()和dgetri()：
import numpy as np
import myinverse
n=42
#A=np.zeros((n,n))
#for i in range(n):
# A[i,i]=10
A=np.random.rand(n,n)
#A=np.zeros((n,n))
Am,info,string=myinverse.invert(A.copy())
if info==0:
print np.linalg.norm(A.dot(Am)-np.identity(n), np.inf)
else :
print "inversion failed, info=",info, stringStack Overflow用户
发布于 2018-09-02 05:59:02
或者，在linux中编译时，我使用了以下两行代码来处理代码
$gcc -DNDEBUG -Wall -Wstrict-prototypes -fPIC -I/home/username/anaconda3/include/python3.6m -c stackDoc.cpp -o mydemo.o
$gcc -shared mydemo.o -o mydemo.so下面的链接我觉得很有用，https://docs.python.org/2/extending/building.html
Stack Overflow用户
发布于 2020-04-03 10:40:35
或者，您可以使模块被链接到对漏洞。
例如：
from distutils.core import setup
from distutils.extension import Extension
setup(
name='MyExtension',
version='0.1',
ext_modules=[
Extension('lib_name', ['lib_name.cpp'], extra_link_args=['-lopenblas']),
],
scripts=['lib_name.cpp', '__init__.py'],
)https://stackoverflow.com/questions/52106978
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