C++多線程中調用python api函數

今天看了近一天關於多線程的應用中，如何安全調用python方面的資料，開始的時候看的簡直頭大如鬥，被python語言的全域鎖(Global Interpreter Lock)、線程狀態(Thread State )等都有點繞暈了，後來經過各方面文章和協助文檔的相互參考，發現對於2.4/2.5版本，提供了PyGILState_Ensure, PyGILState_Release，哎，這下可方便大發了。

一、首先定義一個封裝類，主要是保證PyGILState_Ensure, PyGILState_Release配對使用，而且這個類是可以嵌套使用的。

#include <python.h>

class PyThreadStateLock
{
public:
    PyThreadStateLock(void)
    {
        state = PyGILState_Ensure( );
    }

    ~PyThreadStateLock(void)
    {
         PyGILState_Release( state );
    }
private:
    PyGILState_STATE state;
};

二、在主線程中，這樣處理

    // 初始化
    Py_Initialize();
    // 初始化線程支援
    PyEval_InitThreads();
    // 啟動子線程前執行，為了釋放PyEval_InitThreads獲得的全域鎖，否則子線程可能無法擷取到全域鎖。
    PyEval_ReleaseThread(PyThreadState_Get());
   
    // 其他的處理，如啟動子線程等
    ......
       
    // 保證子線程調用都結束後
    PyGILState_Ensure();
    Py_Finalize();
    // 之後不能再調用任何python的API

三、在主線程，或者子線程中，調用python本身函數的都採用如下處理

    {
        class PyThreadStateLock PyThreadLock;
        // 調用python的API函數處理
        ......
    }

呵呵，看這樣是否非常簡單了。

另外還有兩個和全域鎖有關的宏，Py_BEGIN_ALLOW_THREADS 和 Py_END_ALLOW_THREADS。這兩個宏是為了在較長時間的C函數調用前，臨時釋放全域鎖，完成後重新擷取全域鎖，以避免阻塞其他python的線程繼續運行。這兩個宏可以這樣調用

    {
        class PyThreadStateLock PyThreadLock;
        // 調用python的API函數處理
        ......

        Py_BEGIN_ALLOW_THREADS
        // 調用需要長時間的C函數
        ......
        Py_END_ALLOW_THREADS

        // 調用python的API函數處理
        ......
    }