Python调用Fortran的方法有哪些

发布时间：2023-04-18 16:19:36 作者：iii
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Python调用Fortran的方法有哪些

引言

Python和Fortran是两种广泛使用的编程语言，各自在不同的领域有着独特的优势。Python以其简洁的语法和丰富的库生态系统在数据科学、机器学习和Web开发等领域占据主导地位。而Fortran则因其高效的数值计算能力在科学计算、工程模拟和高性能计算（HPC）中仍然占据重要地位。

在实际应用中，我们经常需要将这两种语言结合起来使用，以充分利用它们各自的优势。例如，Python可以用于数据处理和可视化，而Fortran则可以用于高性能的数值计算。本文将详细介绍Python调用Fortran的几种常见方法，并探讨它们的优缺点及适用场景。

1. 使用f2py

1.1 f2py简介

f2py是NumPy项目的一部分，专门用于将Fortran代码转换为Python可调用的模块。它能够自动生成Python与Fortran之间的接口代码，使得Python可以直接调用Fortran函数。

1.2 使用步骤

编写Fortran代码：首先，编写一个简单的Fortran子程序或函数。例如，我们编写一个计算两个数之和的Fortran函数：

   ! sum.f90
   subroutine sum(a, b, result)
       implicit none
       real(8), intent(in) :: a, b
       real(8), intent(out) :: result
       result = a + b
   end subroutine sum

使用f2py生成Python模块：在命令行中使用f2py将Fortran代码编译为Python模块：

   f2py -c -m sum sum.f90

这将生成一个名为sum的Python模块。

在Python中调用Fortran函数：在Python中导入生成的模块并调用Fortran函数：

   import sum
   result = sum.sum(3.0, 4.0)
   print(result)  # 输出 7.0

1.3 优缺点

优点：
- 简单易用，自动化程度高。
- 支持多种Fortran特性，如数组、子程序、模块等。
- 与NumPy无缝集成，支持数组传递。
缺点：
- 对于复杂的Fortran代码，可能需要手动调整接口。
- 不支持所有Fortran特性，如某些高级数据类型。

2. 使用ctypes

2.1 ctypes简介

ctypes是Python标准库中的一个模块，用于调用C语言编写的共享库。由于Fortran编译器通常可以生成与C兼容的共享库，因此ctypes也可以用于调用Fortran代码。

2.2 使用步骤

编写Fortran代码：编写一个简单的Fortran子程序或函数。例如，我们编写一个计算两个数之和的Fortran函数：

   ! sum.f90
   subroutine sum(a, b, result)
       implicit none
       real(8), intent(in) :: a, b
       real(8), intent(out) :: result
       result = a + b
   end subroutine sum

编译Fortran代码为共享库：使用Fortran编译器将代码编译为共享库。例如，使用gfortran：

   gfortran -shared -fPIC -o libsum.so sum.f90

在Python中使用ctypes调用Fortran函数：在Python中使用ctypes加载共享库并调用Fortran函数：

   import ctypes
   import os

   # 加载共享库
   libsum = ctypes.CDLL(os.path.abspath("libsum.so"))

   # 定义函数原型
   libsum.sum_.argtypes = [ctypes.POINTER(ctypes.c_double), ctypes.POINTER(ctypes.c_double), ctypes.POINTER(ctypes.c_double)]
   libsum.sum_.restype = None

   # 调用Fortran函数
   a = ctypes.c_double(3.0)
   b = ctypes.c_double(4.0)
   result = ctypes.c_double(0.0)
   libsum.sum_(ctypes.byref(a), ctypes.byref(b), ctypes.byref(result))
   print(result.value)  # 输出 7.0

2.3 优缺点

优点：
- 无需额外的工具，直接使用Python标准库。
- 支持跨平台调用。
缺点：
- 需要手动处理数据类型和函数原型。
- 对于复杂的Fortran代码，接口编写较为繁琐。

3. 使用Cython

3.1 Cython简介

Cython是一个将Python代码编译为C代码的工具，同时也支持调用C和Fortran代码。通过Cython，我们可以将Fortran代码封装为Python可调用的模块。

3.2 使用步骤

编写Fortran代码：编写一个简单的Fortran子程序或函数。例如，我们编写一个计算两个数之和的Fortran函数：

   ! sum.f90
   subroutine sum(a, b, result)
       implicit none
       real(8), intent(in) :: a, b
       real(8), intent(out) :: result
       result = a + b
   end subroutine sum

编译Fortran代码为共享库：使用Fortran编译器将代码编译为共享库。例如，使用gfortran：

   gfortran -shared -fPIC -o libsum.so sum.f90

编写Cython代码：编写Cython代码来调用Fortran函数：

   # sum_cython.pyx
   cdef extern from "sum.h":
       void sum_(double *a, double *b, double *result)

   def py_sum(double a, double b):
       cdef double result
       sum_(&a, &b, &result)
       return result

编写setup.py：编写setup.py文件来编译Cython代码：

   from setuptools import setup
   from Cython.Build import cythonize

   setup(
       ext_modules=cythonize("sum_cython.pyx"),
       libraries=["sum"],
       library_dirs=["."],
   )

编译Cython模块：在命令行中运行setup.py来编译Cython模块：

   python setup.py build_ext --inplace

在Python中调用Cython模块：在Python中导入Cython模块并调用Fortran函数：

   import sum_cython
   result = sum_cython.py_sum(3.0, 4.0)
   print(result)  # 输出 7.0

3.3 优缺点

优点：
- 性能接近原生C代码。
- 支持复杂的Fortran代码调用。
缺点：
- 需要编写额外的Cython代码。
- 编译过程较为复杂。

4. 使用Fortran-Python接口库（如ForPy）

4.1 ForPy简介

ForPy是一个专门用于在Python中调用Fortran代码的库。它提供了一种简单的方式来将Fortran代码封装为Python模块，并支持自动生成接口代码。

4.2 使用步骤

编写Fortran代码：编写一个简单的Fortran子程序或函数。例如，我们编写一个计算两个数之和的Fortran函数：

   ! sum.f90
   subroutine sum(a, b, result)
       implicit none
       real(8), intent(in) :: a, b
       real(8), intent(out) :: result
       result = a + b
   end subroutine sum

使用ForPy生成Python模块：在命令行中使用ForPy将Fortran代码编译为Python模块：

   forpy -c -m sum sum.f90

这将生成一个名为sum的Python模块。

在Python中调用Fortran函数：在Python中导入生成的模块并调用Fortran函数：

   import sum
   result = sum.sum(3.0, 4.0)
   print(result)  # 输出 7.0

4.3 优缺点

优点：
- 简单易用，自动化程度高。
- 支持多种Fortran特性。
缺点：
- 需要安装额外的库。
- 对于复杂的Fortran代码，可能需要手动调整接口。

5. 使用SWIG

5.1 SWIG简介

SWIG（Simplified Wrapper and Interface Generator）是一个用于将C/C++代码封装为多种高级语言（包括Python）接口的工具。虽然SWIG主要用于C/C++，但它也可以用于调用Fortran代码。

5.2 使用步骤

编写Fortran代码：编写一个简单的Fortran子程序或函数。例如，我们编写一个计算两个数之和的Fortran函数：

   ! sum.f90
   subroutine sum(a, b, result)
       implicit none
       real(8), intent(in) :: a, b
       real(8), intent(out) :: result
       result = a + b
   end subroutine sum

编写SWIG接口文件：编写一个SWIG接口文件（.i文件）来描述Fortran函数的接口：

   // sum.i
   %module sum
   %{
   extern void sum_(double *a, double *b, double *result);
   %}

   extern void sum_(double *a, double *b, double *result);

使用SWIG生成Python模块：在命令行中使用SWIG生成Python模块：

   swig -python sum.i
   gfortran -fPIC -c sum.f90
   gcc -fPIC -c sum_wrap.c -I/usr/include/python3.8
   gfortran -shared sum.o sum_wrap.o -o _sum.so

在Python中调用Fortran函数：在Python中导入生成的模块并调用Fortran函数：

   import sum
   result = sum.sum(3.0, 4.0)
   print(result)  # 输出 7.0

5.3 优缺点

优点：
- 支持多种高级语言接口。
- 可以处理复杂的Fortran代码。
缺点：
- 需要编写额外的接口文件。
- 编译过程较为复杂。

6. 使用Modern Fortran与Python的互操作性

6.1 Modern Fortran简介

Modern Fortran（Fortran 2003及更高版本）引入了与C语言的互操作性特性，使得Fortran代码可以更容易地与C代码（以及通过C代码与Python）进行交互。

6.2 使用步骤

编写Fortran代码：编写一个简单的Fortran子程序或函数，并使用iso_c_binding模块来定义与C兼容的接口。例如，我们编写一个计算两个数之和的Fortran函数：

   ! sum.f90
   module sum_module
       use, intrinsic :: iso_c_binding
       implicit none
       private
       public :: sum

       interface
           subroutine sum(a, b, result) bind(c, name="sum")
               import :: c_double
               real(c_double), intent(in) :: a, b
               real(c_double), intent(out) :: result
           end subroutine sum
       end interface
   end module sum_module

   subroutine sum(a, b, result) bind(c)
       use, intrinsic :: iso_c_binding
       implicit none
       real(c_double), intent(in) :: a, b
       real(c_double), intent(out) :: result
       result = a + b
   end subroutine sum

编译Fortran代码为共享库：使用Fortran编译器将代码编译为共享库。例如，使用gfortran：

   gfortran -shared -fPIC -o libsum.so sum.f90

在Python中使用ctypes调用Fortran函数：在Python中使用ctypes加载共享库并调用Fortran函数：

   import ctypes
   import os

   # 加载共享库
   libsum = ctypes.CDLL(os.path.abspath("libsum.so"))

   # 定义函数原型
   libsum.sum.argtypes = [ctypes.c_double, ctypes.c_double, ctypes.POINTER(ctypes.c_double)]
   libsum.sum.restype = None

   # 调用Fortran函数
   a = ctypes.c_double(3.0)
   b = ctypes.c_double(4.0)
   result = ctypes.c_double(0.0)
   libsum.sum(a, b, ctypes.byref(result))
   print(result.value)  # 输出 7.0

6.3 优缺点

优点：
- 直接支持与C语言的互操作性，简化了接口编写。
- 支持Modern Fortran的高级特性。
缺点：
- 需要Fortran 2003或更高版本。
- 对于复杂的Fortran代码，仍然需要手动处理数据类型。

7. 使用Fortran与Python的混合编程框架（如PyFort）

7.1 PyFort简介

PyFort是一个专门用于在Python中调用Fortran代码的框架。它提供了一种简单的方式来将Fortran代码封装为Python模块，并支持自动生成接口代码。

7.2 使用步骤

编写Fortran代码：编写一个简单的Fortran子程序或函数。例如，我们编写一个计算两个数之和的Fortran函数：

   ! sum.f90
   subroutine sum(a, b, result)
       implicit none
       real(8), intent(in) :: a, b
       real(8), intent(out) :: result
       result = a + b
   end subroutine sum

使用PyFort生成Python模块：在命令行中使用PyFort将Fortran代码编译为Python模块：

   pyfort -c -m sum sum.f90

这将生成一个名为sum的Python模块。

在Python中调用Fortran函数：在Python中导入生成的模块并调用Fortran函数：

   import sum
   result = sum.sum(3.0, 4.0)
   print(result)  # 输出 7.0

7.3 优缺点

优点：
- 简单易用，自动化程度高。
- 支持多种Fortran特性。
缺点：
- 需要安装额外的库。
- 对于复杂的Fortran代码，可能需要手动调整接口。

8. 使用Fortran与Python的混合编程框架（如F2PY）

8.1 F2PY简介

F2PY是NumPy项目的一部分，专门用于将Fortran代码转换为Python可调用的模块。它能够自动生成Python与Fortran之间的接口代码，使得Python可以直接调用Fortran函数。

8.2 使用步骤

编写Fortran代码：编写一个简单的Fortran子程序或函数。例如，我们编写一个计算两个数之和的Fortran函数：

   ! sum.f90
   subroutine sum(a, b, result)
       implicit none
       real(8), intent(in) :: a, b
       real(8), intent(out) :: result
       result = a + b
   end subroutine sum

使用F2PY生成Python模块：在命令行中使用F2PY将Fortran代码编译为Python模块：

   f2py -c -m sum sum.f90

这将生成一个名为sum的Python模块。

在Python中调用Fortran函数：在Python中导入生成的模块并调用Fortran函数：

   import sum
   result = sum.sum(3.0, 4.0)
   print(result)  # 输出 7.0

8.3 优缺点

优点：
- 简单易用，自动化程度高。
- 支持多种Fortran特性，如数组、子程序、模块等。
- 与NumPy无缝集成，支持数组传递。
缺点：
- 对于复杂的Fortran代码，可能需要手动调整接口。
- 不支持所有Fortran特性，如某些高级数据类型。

9. 使用Fortran与Python的混合编程框架（如Fortran-Python）

9.1 Fortran-Python简介

Fortran-Python是一个专门用于在Python中调用Fortran代码的框架。它提供了一种简单的方式来将Fortran代码封装为Python模块，并支持自动生成接口代码。

9.2 使用步骤

编写Fortran代码：编写一个简单的Fortran子程序或函数。例如，我们编写一个计算两个数之和的Fortran函数：

   ! sum.f90
   subroutine sum(a, b, result)
       implicit none
       real(8), intent(in) :: a, b
       real(8), intent(out) :: result
       result = a + b
   end subroutine sum

使用Fortran-Python生成Python模块：在命令行中使用Fortran-Python将Fortran代码编译为Python模块：

   fortran-python -c -m sum sum.f90

这将生成一个名为sum的Python模块。

在Python中调用Fortran函数：在Python中导入生成的模块并调用Fortran函数：

   import sum
   result = sum.sum(3.0, 4.0)
   print(result)  # 输出 7.0

9.3 优缺点

优点：
- 简单易用，自动化程度高。
- 支持多种Fortran特性。
缺点：
- 需要安装额外的库。
- 对于复杂的Fortran代码，可能需要手动调整接口。

10. 使用Fortran与Python的混合编程框架（如Fortran-Python）

10.1 Fortran-Python简介

Fortran-Python是一个专门用于

Python调用Fortran的方法有哪些

Python调用Fortran的方法有哪些

引言

1. 使用f2py

1.1 f2py简介

1.2 使用步骤

1.3 优缺点

2. 使用ctypes

2.1 ctypes简介

2.2 使用步骤

2.3 优缺点

3. 使用Cython

3.1 Cython简介

3.2 使用步骤

3.3 优缺点

4. 使用Fortran-Python接口库（如ForPy）

4.1 ForPy简介

4.2 使用步骤

4.3 优缺点

5. 使用SWIG

5.1 SWIG简介

5.2 使用步骤

5.3 优缺点

6. 使用Modern Fortran与Python的互操作性

6.1 Modern Fortran简介

6.2 使用步骤

6.3 优缺点

7. 使用Fortran与Python的混合编程框架（如PyFort）

7.1 PyFort简介

7.2 使用步骤

7.3 优缺点

8. 使用Fortran与Python的混合编程框架（如F2PY）

8.1 F2PY简介

8.2 使用步骤

8.3 优缺点

9. 使用Fortran与Python的混合编程框架（如Fortran-Python）

9.1 Fortran-Python简介

9.2 使用步骤

9.3 优缺点

10. 使用Fortran与Python的混合编程框架（如Fortran-Python）

10.1 Fortran-Python简介

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