PyObject_GetAttrString() 함수는 파이썬 내의 변수 객체를 받아오는 녀석이다.

PyObject* PyObject_GetAttrString(PyObject *o, const char *attr_name)
Return value: New reference.

Retrieve an attribute named attr_name from object o. Returns the attribute value on success, or NULL on failure. This is the equivalent of the Python expression o.attr_name.


[링크 : http://docs.python.org/c-api/object.html#PyObject_GetAttrString]

문제는 PyObject *o 인데, o는 전체를 의미하는 __main__을 사용하면 될듯하다.
아무튼 간략하게 사용하자면, 이런식으로 문자열을 출력 가능하다.

    Py_Initialize();
        PyRun_SimpleString("teststr=\"test test\"");

        PyObject* po_main = PyImport_AddModule("__main__");
        PyObject* po_dict = PyObject_GetAttrString(po_main, "teststr");

        printf("teststr [%s]\n",PyString_AsString(po_dict));

        Py_DECREF(po_main);
        Py_DECREF(po_dict);

    Py_Finalize();


[링크 : http://koichitamura.blogspot.com/2008/06/this-is-small-python-capi-tutorial.html]
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파이썬에서 문자열은 " 나 ' 로 표시가 된다.
하지만 HTML의 <PRE> 태그 처럼 """ 를 사용하면 엔터표시 없이 보이는대로 출력해주는 특이한(?!) 문법이 존재한다.
처음에는 도대체 이녀석을 왜쓸까? 했는데,
python 자체 util 인 pydocs가 문서화를 하는데 __doc__ 사용한다고 한다.

아래는 파이썬 튜토리얼중 문자열에 대한 부분인데,
단순하게 사용법을 출력하기 위해 \n 없이 문자열을 입력하는 것을 보여준다.

Or, strings can be surrounded in a pair of matching triple-quotes: """ or '''. End of lines do not need to be escaped when using triple-quotes, but they will be included in the string.

print """
Usage: thingy [OPTIONS]
     -h                        Display this usage message
     -H hostname               Hostname to connect to
"""

produces the following output:
Usage: thingy [OPTIONS]
     -h                        Display this usage message
     -H hostname               Hostname to connect to

[링크 : http://docs.python.org/tutorial/introduction.html#strings]

파이썬 class 문서로서, """A Simple example class"" 는
MyClass.__doc__ attribute로 문자열로 인식이 되며, pydocs나 doxygen에서
이를 이용하여 함수의 간략한 설명을 넣는데 이용될 수 있다.

class MyClass:
    """A simple example class"""
    i = 12345
    def f(self):
        return 'hello world'

[링크 : http://docs.python.org/tutorial/classes.html]


위는 전형적인 python 의 주석 스타일이며, 아래는 doxygen을 위한 주석 스타일이다.
그러고 보니.. 파이썬도 #를 이용한 주석을 인정하는군..(Makefile이나 쉘 스크립트는 #로 시작하는 줄은 주석으로 인식함)

For Python there is a standard way of documenting the code using so called documentation strings. Such strings are stored in __doc__ and can be retrieved at runtime. Doxygen will extract such comments and assume they have to be represented in a preformatted way.

"""@package docstring
Documentation for this module.

More details.
"""

def func():
    """Documentation for a function.

    More details.
    """
    pass



## @package pyexample
#  Documentation for this module.
#
#  More details.

## Documentation for a function.
#
#  More details.
def func():
    pass

[링크 : http://www.stack.nl/~dimitri/doxygen/docblocks.html]

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c에서 python을 쓰는건 embedding 이라고 하고
python에서 c를 쓰는건 extend(확장) 이라고 한다.

[링크 : http://kukuta.tistory.com/69]
[링크 : http://kukuta.tistory.com/83]
[링크 : http://kukuta.tistory.com/91]
[링크 : http://kukuta.tistory.com/92]
[링크 : http://www.codeproject.com/KB/cpp/embedpython_1.aspx]
[링크 : http://koichitamura.blogspot.com/2008/06/this-is-small-python-capi-tutorial.html]
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Py_DECREF() 함수는 PyObject 변수의 참조의 값을 줄어주며,
python 자체의 garbage collector를 호출하여, 사용하지 않는 변수를 청소하는 역활을 한다.

아무튼, PyObject를 선언하고 사용후 종료하게 되면
Exception AttributeError: "'module' object has no attribute 'YouTubeService'" in 'garbage collection' ignored
Fatal Python error: unexpected exception during garbage collection
이런 에러가 발생했다.

[링크 : http://docs.python.org/c-api/refcounting.html?highlight=py_decref#Py_DECREF]
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*.py는 파이썬 텍스트 소스파일이다.
*.pyc는 컴파일된 파이썬 바이너리파일이다.
*.pyo는 최적화된(Optimized) 컴파일된 파이썬 바이너리파일이다.

컴파일이 되었으므로, pyc나 pyo는 py에 비해 속도 향상이 있으며
pyc는 py를 -O 옵션을 통해(모든 py파일에서 pyc를 생성)
pyo는 py를 -OO 옵션을 통해 생성이 가능하다.
(이부분은 확인필요. py 파일을 이상없이 실행가능하면 컴파일 가능하며, 자동으로 pyc가 생성된다고 하지만, 밑에
-O 옵션으로 디렉토리 내의 모든 py를 pyc로 컴파일 한다는 내용도 존재한다.)

pyc는 assert 문만을 삭제함으로 속도 향상폭은 크지 않으며
pyo는 pyc에 비해 __doc__ 구분도 삭제하므로 더욱 작이진다.(일부 프로그램은 __doc__ 구분 사용할수 있으니 주의)


원문


[링크 : http://docs.python.org/tutorial/modules.html]
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부제 : /sbin/ldconfig 와 /etc/ld.so.conf 그리고 LD_LIBRARY_PATH

python을 하는데 so 파일을 쓰도록 했음에도 불구하고
제대로 설치되지 않는 문제가 있었다.
일단 실행을 하려니 libpython2.6.so 을 찾을수 없다는 건데

./configure --enable-shared
make
make install
로 했음에도 불구하고 안된다.

# vi Makefile
 745 # Install everything
 746 install:         altinstall bininstall maninstall
 747
 748 # Install almost everything without disturbing previous versions
 749 altinstall:      altbininstall libinstall inclinstall libainstall \
 750                 sharedinstall oldsharedinstall

위에 내용으로 봐서는, make install 하면은 알아서 sharedinstall 까지 하므로 이상은 없다.

하지만
/sbin/ldconfig -p | grep python
으로 하면
구버전인 2.4만 나온다.

# /sbin/ldconfig -p | grep python
        libpython2.4.so.1.0 (libc6) => /usr/lib/libpython2.4.so.1.0
        libpython2.4.so (libc6) => /usr/lib/libpython2.4.so
        libboost_python.so.2 (libc6) => /usr/lib/libboost_python.so.2
        libboost_python.so (libc6) => /usr/lib/libboost_python.so

파일을 검색해보니
# find /usr -name "libpython*"
/usr/lib/libpython2.4.so
/usr/lib/python2.4/config/libpython2.4.a
/usr/lib/libpython2.4.so.1.0
/usr/lib/gnome-vfs-2.0/modules/libpythonmethod.so
/usr/local/lib/python2.6/config/libpython2.6.a
/usr/local/lib/libpython2.6.so.1.0
/usr/local/lib/libpython2.6.a
/usr/local/lib/libpython2.6.so

/usr/lib에 복사하지 않고
/usr/local/lib 에 복사가 된다.

그런 이유로, 강제로 /usr/local/lib를 참조하도록 해주어야 하는데
LD_LIBRARY_PATH 를 해주어도 반응이 없었다.(뭥미?!)

/etc/ld.so.config 파일을 열어보면(FC6 기준)
# cat /etc/ld.so.conf
include ld.so.conf.d/*.conf
이런 내용 뿐인데

마지막 줄에
/usr/local/lib/
를 추가해준다.

그리고
/sbin/ldconfig 를 해주고 나서, 다시
/sbin/ldconfig  -p | grep python
를 해주면

# /sbin/ldconfig -p | grep python
        libpython2.6.so.1.0 (libc6) => /usr/local/lib/libpython2.6.so.1.0
        libpython2.6.so (libc6) => /usr/local/lib/libpython2.6.so
        libpython2.4.so.1.0 (libc6) => /usr/lib/libpython2.4.so.1.0
        libpython2.4.so (libc6) => /usr/lib/libpython2.4.so
        libboost_python.so.2 (libc6) => /usr/lib/libboost_python.so.2
        libboost_python.so (libc6) => /usr/lib/libboost_python.so

추가가 된다.
그럼 all right~!


[링크 : http://linux.die.net/man/8/ldconfig]
[링크 : http://seungyeop.kr/blog/textyle/809]
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man page도 존재하지 않아서 확신은 못하겠지만

# python-config --help
Usage: /usr/local/bin/python-config [--prefix|--exec-prefix|--includes|--libs|--cflags|--ldflags|--help]

# python-config --prefix
/usr/local

# python-config --exec-prefix
/usr/local

# python-config --includes
-I/usr/local/include/python2.6 -I/usr/local/include/python2.6

# python-config --libs
-lpthread -ldl -lutil -lm -lpython2.6

# python-config --cflags
-I/usr/local/include/python2.6 -I/usr/local/include/python2.6 -fno-strict-aliasing -DNDEBUG -g -fwrapv -O3 -Wall -Wstrict-prototypes

# python-config --ldflags
-L/usr/local/lib/python2.6/config -lpthread -ldl -lutil -lm -lpython2.6

-I -L 옵션이 나오는것 봐서는
이녀석을 통해서 gcc 컴파일시(python/c api) 사용할 옵션을 빼내주는 것으로 보인다.
아무래도 컴파일 시에 준 옵션 보다는 직접 파일을 검색하는 느낌이 강하게 든다.(바로바로 결과가 안나온다)

결과를 봐서는, ldflags 와 cflags 두개만 사용하면 될듯하다.

[링크 : http://hltbra.blogspot.com/2010/02/introducao-pythonc-api.html]
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C 에서 python을 불러서 사용하는 방법인데, 아직 복잡한 예제는 발견하지 못했다.

테스트한 플랫폼은
Fedora Core 6
Python 2.4.3 이다.

# cat py.c
#include <Python.h>

int main()
{
        Py_Initialize();
        PyRun_SimpleString("print 'Hello Python C/API'");
        Py_Finalize();
        return 0;
}

[링크 : http://koichitamura.blogspot.com/2008/06/this-is-small-python-capi-tutorial.html]

# gcc py.c -I/usr/include/python2.4 -lpython2.4
# a.out
Hello Python C/API


이렇게 메시지가 출력된다.

아마 2.4와 2.6이 혼합되어 설치되어있고, 2.6이 정상설치가 되지 않은듯 싶다.
옵션에 따라서 이러한 오류가 발생했다.

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웃긴건, 헤더는 2.6으로 링킹은 2.4로 해도 이상이 없다는 점이다.
(뭥미?)
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x86 계열에서 메모리 팍팍 쓰면서 속도를 향상시켜준다는,
마법의(!?) JIT(Just In Time) compiler 이다.
결론은.. x86이 아니면 안되는군 ㅠ.ㅠ

 What you can do with it
     

In short: run your existing Python software much faster, with no change in your source.

Think of Psyco as a kind of just-in-time (JIT) compiler, a little bit like what exists for other languages, that emit machine code on the fly instead of interpreting your Python program step by step. The difference with the traditional approach to JIT compilers is that Psyco writes several version of the same blocks (a block is a bit of a function), which are optimized by being specialized to some kinds of variables (a "kind" can mean a type, but it is more general). The result is that your unmodified Python programs run faster.

Benefits

    2x to 100x speed-ups, typically 4x, with an unmodified Python interpreter and unmodified source code, just a dynamically loadable C extension module.

Drawbacks

    Psyco currently uses a lot of memory. It only runs on Intel 386-compatible processors (under any OS) right now. There are some subtle semantic differences (i.e. bugs) with the way Python works; they should not be apparent in most programs.

[링크 : http://psyco.sourceforge.net/]

[링크 : http://www.ibm.com/developerworks/kr/library/l-psyco.html]
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Python 2.6 이라고 명시한 이유는, 3.0 에서는 없어지거나 이름이 바뀌었기 때문이다.

htmllib
Deprecated since version 2.6: The htmllib module has been removed in Python 3.0.
urlib
The urllib module has been split into parts and renamed in Python 3.0 to urllib.request, urllib.parse, and urllib.error.
httplib
The httplib module has been renamed to http.client in Python 3.0. The 2to3 tool will automatically adapt imports when converting your sources to 3.0.

아무튼, 파이썬 프로젝트 분석시에 버전 정보가 애매모호하면 htmllib가 존재하면 2.6.x 대라고 이해하면 되겠다.(?)

[링크 : http://docs.python.org/contents.html]
    [링크 : http://docs.python.org/library/htmllib.html]
    [링크 : http://docs.python.org/library/urllib.html]
    [링크 : http://docs.python.org/library/httplib.html]
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