如何为C函数使用LAPACK库的Python编译C扩展？

Question

我为Python编写了一个C extesion，模块成功地编译在一个.so文件中。但是，当我尝试在Python端使用wrapped C函数（Python中调用包装的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_

{cd4{I>在cd4{3>库中查找到的链接{cd3>是错误的。所以我的问题是：

当包装好的c函数依赖LAPACK库生成.so格式的模块时，如何为python编译c扩展代码？

{I}当前正在编译python模块。我想我需要从命令行编译C代码以链接LAPACK，但不确切地知道哪些命令是合适的？在

感谢任何帮助。在

Answer 1

另外，我在linux中编译时使用了以下两行代码

$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

我发现下面的链接很有用， https://docs.python.org/2/extending/building.html

Answer 2

您可能对使用scipy.linalg.cython_lapack感兴趣。 它提供对LAPACK函数^{}的访问。而the good news是：

This makes it possible to use SciPy's BLAS and LAPACK from any 3rd party Cython module without explicitely linking with the libraries. This means that projects like scikit-learn and statsmodels do not need to maintain a separate build dependency on BLAS and LAPACK.

使用dger的示例在Calling BLAS / LAPACK directly using the SciPy interface and Cython上提供。另请参见Improving Cython Lapack performance with internal array definitions? 在我对MPI python-Open-MPI的回答中，我详细介绍了如何使用cythonãblas，因此下面是如何将其改编为dgetri的方法：

1. 代码的关键部分写在^{}，在一个专用文件myinverse.pyx中。

2. 这个文件被Cython转换成myinverse.c文件

3. 这个c文件是由您最喜欢的c编译器gcc编译来构建一个共享库myinverse.so

4. 优化后的函数可以在程序中使用import myinverse。

下面是一个cython模块，它将放在.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,""

要对.pyx文件进行cythonize和编译，可以使用以下makefile（我希望您使用的是Linux…）

^{pr2}$

新的python myinverse函数chainng LAPACK的dgetrf()和{}，在python主文件中调用：

^{3}$