# `ctypes` --- Python 的外部函数库

源代码: Lib/ctypes

`ctypes` 是 Python 的外部函数库。 它提供了与 C 兼容的数据类型，并允许调用 DLL 或共享库中的函数。 可使用该模块以纯 Python 形式对这些库进行封装。

这是一个 optional module。 如果它在你的 CPython 副本中缺失，请查看你的发行方（也就是说，向你提供 Python 的人）的文档。 如果你就是发行方，请参阅 针对可选模块的要求。

## ctypes 教程

注：本教程中的示例代码使用 `doctest` 来保证它们能正确运行。 由于有些代码示例在 Linux, Windows 或 macOS 上的行为有所不同，它们在注释中包含了一些 doctest 指令。

注意：部分示例代码引用了 ctypes `c_int` 类型。在 `sizeof(long) == sizeof(int)` 的平台上此类型是 `c_long` 的一个别名。所以，在程序输出 `c_long` 而不是你期望的 `c_int` 时不必感到迷惑 --- 它们实际上是同一种类型。

### 载入动态连接库

`ctypes` 导出了 cdll，在 Windows 中还有 windll 和 oledll 对象，用于载入动态链接库。

您可以通过访问这些对象的属性来加载库。 cdll 加载使用标准 `cdecl` 调用约定导出函数的库，而 windll 库则使用 `stdcall` 调用约定调用函数。 oledll 也使用 `stdcall` 调用约定，并假定函数返回 Windows `HRESULT` 错误代码。 当函数调用失败时会使用错误代码自动引发 `OSError` 异常。

在 3.3 版本发生变更: 原来在 Windows 下抛出的异常类型 `WindowsError` 现在是 `OSError` 的一个别名。

这是一些 Windows 下的例子。 请注意 `msvcrt` 是包含大部分 C 函数的 MS 标准 C 库，并会使用 `cdecl` 调用惯例:

    >>> from ctypes import *
    >>> print(windll.kernel32)
    <WinDLL 'kernel32', handle ... at ...>
    >>> print(cdll.msvcrt)
    <CDLL 'msvcrt', handle ... at ...>
    >>> libc = cdll.msvcrt
    >>>

Windows 会自动添加通常的 `.dll` 文件扩展名。

备注

通过 `cdll.msvcrt` 调用的标准 C 函数，可能会导致调用一个过时的，与当前 Python 所不兼容的函数。因此，请尽量使用标准的 Python 函数，而不要使用 `msvcrt` 模块。

在 Linux 中，要求指定文件名 包括 扩展名来加载库，因此不能使用属性访问的方式来加载库。 你应当使用 dll 加载器的 `LoadLibrary()` 方法，或是应当通过调用构造器创建 CDLL 的实例来加载库:

    >>> cdll.LoadLibrary("libc.so.6")
    <CDLL 'libc.so.6', handle ... at ...>
    >>> libc = CDLL("libc.so.6")
    >>> libc
    <CDLL 'libc.so.6', handle ... at ...>
    >>>

### 操作导入的动态链接库中的函数

通过操作 dll 对象的属性来操作这些函数:

    >>> libc.printf
    <_FuncPtr object at 0x...>
    >>> print(windll.kernel32.GetModuleHandleA)
    <_FuncPtr object at 0x...>
    >>> print(windll.kernel32.MyOwnFunction)
    Traceback (most recent call last):
      File "<stdin>", line 1, in <module>
      File "ctypes.py", line 239, in __getattr__
        func = _StdcallFuncPtr(name, self)
    AttributeError: function 'MyOwnFunction' not found
    >>>

请注意 win32 系统的动态库如 `kernel32` 和 `user32` 通常会同时导出一个函数的 ANSI 版本和 UNICODE 版本。 UNICODE 版本导出时会在名称后加上 `W`，而 ANSI 版本导出时会在名称后加上 `A`。 win32 `GetModuleHandle` 函数会为给定的模块名称返回一个 模块句柄，它具有以下的 C 原型，以及一个被用来根据是否定义了 UNICODE 将其中之一暴露为 `GetModuleHandle` 的宏:

    /* ANSI version */
    HMODULE GetModuleHandleA(LPCSTR lpModuleName);
    /* UNICODE version */
    HMODULE GetModuleHandleW(LPCWSTR lpModuleName);

windll 不会通过这样的魔法手段来帮你决定选择哪一种函数，你必须显式的调用 `GetModuleHandleA` 或 `GetModuleHandleW`，并分别使用字节对象或字符串对象作参数。

有时候，dll 导出的函数名不符合 Python 的标识符规范，比如 `"??2@YAPAXI@Z"`。此时，你必须使用 `getattr()` 来获得该函数:

    >>> getattr(cdll.msvcrt, "??2@YAPAXI@Z")
    <_FuncPtr object at 0x...>
    >>>

Windows 下，有些 dll 导出的函数没有函数名，而是通过其顺序号调用。对此类函数，你也可以通过 dll 对象的数值索引来操作这些函数:

    >>> cdll.kernel32[1]
    <_FuncPtr object at 0x...>
    >>> cdll.kernel32[0]
    Traceback (most recent call last):
      File "<stdin>", line 1, in <module>
      File "ctypes.py", line 310, in __getitem__
        func = _StdcallFuncPtr(name, self)
    AttributeError: function ordinal 0 not found
    >>>

### 调用函数

你可以像任何其它 Python 可调用对象一样调用这些函数。 这个例子使用了 `rand()` 函数，它不接收任何参数并返回一个伪随机整数:

    >>> print(libc.rand())
    1804289383

在 Windows 上，你可以调用 `GetModuleHandleA()` 函数，它返回一个 win32 模块句柄 (将 `None` 作为唯一参数传入以使用 `NULL` 指针来调用它):

    >>> print(hex(windll.kernel32.GetModuleHandleA(None)))
    0x1d000000
    >>>

如果你用 `cdecl` 调用方式调用 `stdcall` 约定的函数，则会引发 `ValueError` 异常，反之亦然:

    >>> cdll.kernel32.GetModuleHandleA(None)
    Traceback (most recent call last):
      File "<stdin>", line 1, in <module>
    ValueError: Procedure probably called with not enough arguments (4 bytes missing)
    >>>

    >>> windll.msvcrt.printf(b"spam")
    Traceback (most recent call last):
      File "<stdin>", line 1, in <module>
    ValueError: Procedure probably called with too many arguments (4 bytes in excess)
    >>>

你必须阅读这些库的头文件或说明文档来确定它们的正确的调用协议。

在 Windows 上，`ctypes` 使用 win32 结构化异常处理来防止由于在调用函数时使用无效参数导致的程序崩溃:

    >>> windll.kernel32.GetModuleHandleA(32)
    Traceback (most recent call last):
      File "<stdin>", line 1, in <module>
    OSError: exception: access violation reading 0x00000020
    >>>

不过，有足够的办法可以通过 `ctypes` 使得 Python 程序崩溃。 因此你无论如何都应当小心。 `faulthandler` 模块可以帮助调试崩溃问题（例如由错误的 C 库调用导致的段错误）。

`None`、整数、字节串对象和（Unicode）字符串是仅有的可以直接作为这些函数调用的形参的原生 Python 对象。 `None` 将作为 C `NULL` 指针传入，字节串对象和字符串将作为指向包含其数据 (char* 或 wchar_t*) 的内存块的指针传入。 Python 整数将作为平台默认的 C int 类型传入，它们的值会被截断以适应 C 类型的长度。

在我们开始附带其他形参类型调用函数之前，我们必须仔细了解 `ctypes` 的数据类型。

### 基础数据类型

`ctypes` 定义了一些基本的 C 兼容数据类型：compatible data types:

ctypes 类型 | C 类型 | Python 类型
--- | --- | ---
`c_bool` | _Bool | bool (1)
`c_char` | char | 单字符字节串对象
`c_wchar` | `wchar_t` | 单字符字符串
`c_byte` | char | int
`c_ubyte` | unsigned char | int
`c_short` | short | int
`c_ushort` | unsigned short | int
`c_int` | int | int
`c_int8` | `int8_t` | int
`c_int16` | `int16_t` | int
`c_int32` | `int32_t` | int
`c_int64` | `int64_t` | int
`c_uint` | unsigned int | int
`c_uint8` | `uint8_t` | int
`c_uint16` | `uint16_t` | int
`c_uint32` | `uint32_t` | int
`c_uint64` | `uint64_t` | int
`c_long` | long | int
`c_ulong` | unsigned long | int
`c_longlong` | __int64 或 long long | int
`c_ulonglong` | unsigned __int64 或 unsigned long long | int
`c_size_t` | `size_t` | int
`c_ssize_t` | `ssize_t` 或 Py_ssize_t | int
`c_time_t` | `time_t` | int
`c_float` | float | float
`c_double` | double | float
`c_longdouble` | long double | float
`c_char_p` | char* (以 NUL 结尾) | 字节串对象或 `None`
`c_wchar_p` | wchar_t* (以 NUL 结尾) | 字符串或 `None`
`c_void_p` | void* | int 或 `None`

1. 构造函数接受任何具有真值的对象。

此外，如果 IEC 60559 兼容的复数计算 (附件 G) 在 C 和 `libffi` 中都受到支持，则下列复数类型将可用：

ctypes 类型 | C 类型 | Python 类型
--- | --- | ---
`c_float_complex` | float complex | 复数
`c_double_complex` | double complex | 复数
`c_longdouble_complex` | long double complex | 复数

所有这些类型都可以通过使用正确类型和值的可选初始值调用它们来创建:

    >>> c_int()
    c_long(0)
    >>> c_wchar_p("Hello, World")
    c_wchar_p(140018365411392)
    >>> c_ushort(-3)
    c_ushort(65533)
    >>>

由于这些类型是可变的，它们的值也可以在以后更改:

    >>> i = c_int(42)
    >>> print(i)
    c_long(42)
    >>> print(i.value)
    42
    >>> i.value = -99
    >>> print(i.value)
    -99
    >>>

给指针类型 `c_char_p`, `c_wchar_p` 和 `c_void_p` 的实例赋新值会改变它们所指向的 内存位置，而不是内存块的 内容 (当然不是，因为 Python 字符串对象是不可变的):

    >>> s = "Hello, World"
    >>> c_s = c_wchar_p(s)
    >>> print(c_s)
    c_wchar_p(139966785747344)
    >>> print(c_s.value)
    Hello World
    >>> c_s.value = "Hi, there"
    >>> print(c_s)              # 内存分配已改变
    c_wchar_p(139966783348904)
    >>> print(c_s.value)
    Hi, there
    >>> print(s)                # 第一个对象未改变
    Hello, World
    >>>

但你要注意不能将它们传递给会改变指针所指内存的函数。如果你需要可改变的内存块，ctypes 提供了 `create_string_buffer()` 函数，它提供多种方式创建这种内存块。当前的内存块内容可以通过 `raw` 属性存取，如果你希望将它作为NUL结束的字符串，请使用 `value` 属性:

    >>> from ctypes import *
    >>> p = create_string_buffer(3)            # 创建一个 3 字节的缓冲区，初始化为 NUL 字节
    >>> print(sizeof(p), repr(p.raw))
    3 b'\x00\x00\x00'
    >>> p = create_string_buffer(b"Hello")     # 创建一个包含以 NUL 结束的字符串的缓冲区
    >>> print(sizeof(p), repr(p.raw))
    6 b'Hello\x00'
    >>> print(repr(p.value))
    b'Hello'
    >>> p = create_string_buffer(b"Hello", 10) # 创建一个 10 字节的缓冲区
    >>> print(sizeof(p), repr(p.raw))
    10 b'Hello\x00\x00\x00\x00\x00'
    >>> p.value = b"Hi"
    >>> print(sizeof(p), repr(p.raw))
    10 b'Hi\x00lo\x00\x00\x00\x00\x00'
    >>>

`create_string_buffer()` 函数取代了旧的 `c_buffer()` 函数（后者仍可作为别名使用）。 要创建一个包含 C 类型 `wchar_t` 的 unicode 字符的可变内存块，请使用 `create_unicode_buffer()` 函数。

### 调用函数，继续

注意 printf 将打印到真正标准输出设备，而 不是 `sys.stdout`，因此这些实例只能在控制台提示符下工作，而不能在 IDLE 或 PythonWin 中运行:

    >>> printf = libc.printf
    >>> printf(b"Hello, %s\n", b"World!")
    Hello, World!
    14
    >>> printf(b"Hello, %S\n", "World!")
    Hello, World!
    14
    >>> printf(b"%d bottles of beer\n", 42)
    42 bottles of beer
    19
    >>> printf(b"%f bottles of beer\n", 42.5)
    Traceback (most recent call last):
      File "<stdin>", line 1, in <module>
    ctypes.ArgumentError: argument 2: TypeError: Don't know how to convert parameter 2
    >>>

As has been mentioned before, all Python types except integers, strings, and bytes objects have to be wrapped in their corresponding `ctypes` type, so that they can be converted to the required C data type:

    >>> printf(b"An int %d, a double %f\n", 1234, c_double(3.14))
    An int 1234, a double 3.140000
    31
    >>>

### 调用可变函数

在许多平台上通过 ctypes 调用可变函数与调用带有固定数量形参的函数是完全一样的。 在某些平台，特别是针对 Apple 平台的 ARM64 上，可变函数的调用约定与常规函数则是不同的。

在这些平台上要求为常规、非可变函数参数指定 `argtypes` 属性：

    libc.printf.argtypes = [ctypes.c_char_p]

因为指定该属性不会影响可移植性所以建议总是为所有可变函数指定 `argtypes`。

### 使用自定义的数据类型调用函数

You can also customize `ctypes` argument conversion to allow instances of your own classes be used as function arguments. `ctypes` looks for an `_as_parameter_` attribute and uses this as the function argument. The attribute must be an integer, string, bytes, a `ctypes` instance, or an object with an `_as_parameter_` attribute:

    >>> class Bottles:
    ...     def __init__(self, number):
    ...         self._as_parameter_ = number
    ...
    >>> bottles = Bottles(42)
    >>> printf(b"%d bottles of beer\n", bottles)
    42 bottles of beer
    19
    >>>

如果你不想将实例数据存储在 `_as_parameter_` 实例变量中，可以定义一个根据请求提供属性的 `property`。

### 指定必选参数的类型(函数原型)

可以通过设置 `argtypes` 属性来指定从 DLL 导出函数的必选参数类型。

`argtypes` 必须是一个 C 数据类型的序列（这里 `printf()` 函数可能不是一个好例子，因为它会根据格式字符串的不同接受可变数量和不同类型的形参，但另一方面这对尝试此功能来说也很方便）:

    >>> printf.argtypes = [c_char_p, c_char_p, c_int, c_double]
    >>> printf(b"String '%s', Int %d, Double %f\n", b"Hi", 10, 2.2)
    String 'Hi', Int 10, Double 2.200000
    37
    >>>

指定数据类型可以防止不合理的参数传递（就像 C 函数的原型），并且会自动尝试将参数转换为需要的类型:

    >>> printf(b"%d %d %d", 1, 2, 3)
    Traceback (most recent call last):
      File "<stdin>", line 1, in <module>
    ctypes.ArgumentError: argument 2: TypeError: 'int' object cannot be interpreted as ctypes.c_char_p
    >>> printf(b"%s %d %f\n", b"X", 2, 3)
    X 2 3.000000
    13
    >>>

If you have defined your own classes which you pass to function calls, you have to implement a `from_param()` class method for them to be able to use them in the `argtypes` sequence. The `from_param()` class method receives the Python object passed to the function call, it should do a typecheck or whatever is needed to make sure this object is acceptable, and then return the object itself, its `_as_parameter_` attribute, or whatever you want to pass as the C function argument in this case. Again, the result should be an integer, string, bytes, a `ctypes` instance, or an object with an `_as_parameter_` attribute.

### 返回类型

在默认情况下都会假定函数返回 C int 类型。 其他返回类型可通过设置函数对象的 `restype` 属性来指定。

`time()` 的 C 原型是 `time_t time(time_t *)`。 由于 `time_t` 的类型可能不同于默认返回类型 int，你应当指定 `restype` 属性:

    >>> libc.time.restype = c_time_t

参数类型可以使用 `argtypes` 来指定:

    >>> libc.time.argtypes = (POINTER(c_time_t),)

调用该函数时如果要将 `NULL` 指针作为第一个参数，请使用 `None`:

    >>> print(libc.time(None))
    1150640792

下面是一个更高级的示例，它使用了 `strchr()` 函数，该函数接收一个字符串指针和一个字符，并返回一个字符串指针:

    >>> strchr = libc.strchr
    >>> strchr(b"abcdef", ord("d"))
    8059983
    >>> strchr.restype = c_char_p    # c_char_p is a pointer to a string
    >>> strchr(b"abcdef", ord("d"))
    b'def'
    >>> print(strchr(b"abcdef", ord("x")))
    None
    >>>

如果你想要避免上面的 `ord("x")` 调用，你可以设置 `argtypes` 属性，第二个参数将从单字符 Python 字节串对象转换为 C char：

    >>> strchr.restype = c_char_p
    >>> strchr.argtypes = [c_char_p, c_char]
    >>> strchr(b"abcdef", b"d")
    b'def'
    >>> strchr(b"abcdef", b"def")
    Traceback (most recent call last):
    ctypes.ArgumentError: argument 2: TypeError: one character bytes, bytearray or integer expected
    >>> print(strchr(b"abcdef", b"x"))
    None
    >>> strchr(b"abcdef", b"d")
    b'def'
    >>>

如果外部函数返回一个整数，你也可以使用一个 Python 可调用对象（例如函数或类）作为 `restype` 属性。 该可调用对象被调用时将附带 C 函数返回的 整数，其调用结果将被用作函数调用的结果值。 这对于检查错误返回值并自动引发异常来说很有用处:

    >>> GetModuleHandle = windll.kernel32.GetModuleHandleA
    >>> def ValidHandle(value):
    ...     if value == 0:
    ...         raise WinError()
    ...     return value
    ...
    >>>
    >>> GetModuleHandle.restype = ValidHandle
    >>> GetModuleHandle(None)
    486539264
    >>> GetModuleHandle("something silly")
    Traceback (most recent call last):
      File "<stdin>", line 1, in <module>
      File "<stdin>", line 3, in ValidHandle
    OSError: [Errno 126] The specified module could not be found.
    >>>

`WinError` 函数可以调用 Windows 的 `FormatMessage()` API 获取错误码的字符串说明，然后 返回 一个异常。 `WinError` 接收一个可选的错误码作为参数，如果没有的话，它将调用 `GetLastError()` 获取错误码。

请注意通过 `errcheck` 属性可提供更强大的错误检查机制；详情见参考手册。

### 传递指针（或以引用方式传递形参）

有时候 C 函数接口可能由于要往某个地址写入值，或者数据太大不适合作为值传递，从而希望接收一个 指针 作为数据参数类型。这和 传递参数引用 类似。

`ctypes` exports the `byref()` function which is used to pass parameters by reference. The same effect can be achieved with the `pointer()` function, although `pointer()` does a lot more work since it constructs a real pointer object, so it is faster to use `byref()` if you don't need the pointer object in Python itself:

    >>> i = c_int()
    >>> f = c_float()
    >>> s = create_string_buffer(b'\000' * 32)
    >>> print(i.value, f.value, repr(s.value))
    0 0.0 b''
    >>> libc.sscanf(b"1 3.14 Hello", b"%d %f %s",
    ...             byref(i), byref(f), s)
    3
    >>> print(i.value, f.value, repr(s.value))
    1 3.1400001049 b'Hello'
    >>>

### 结构体和联合

Structures and unions must derive from the `Structure` and `Union` base classes which are defined in the `ctypes` module. Each subclass must define a `_fields_` attribute. `_fields_` must be a list of 2-tuples, containing a field name and a field type.

The field type must be a `ctypes` type like `c_int`, or any other derived `ctypes` type: structure, union, array, pointer.

这是一个简单的 POINT 结构体，它包含名称为 x 和 y 的两个变量，还展示了如何通过构造函数初始化结构体:

    >>> from ctypes import *
    >>> class POINT(Structure):
    ...     _fields_ = [("x", c_int),
    ...                 ("y", c_int)]
    ...
    >>> point = POINT(10, 20)
    >>> print(point.x, point.y)
    10 20
    >>> point = POINT(y=5)
    >>> print(point.x, point.y)
    0 5
    >>> POINT(1, 2, 3)
    Traceback (most recent call last):
      File "<stdin>", line 1, in <module>
    TypeError: too many initializers
    >>>

当然，你可以构造更复杂的结构体。一个结构体可以通过设置 type 字段包含其他结构体或者自身。

这是一个 RECT 结构体，它包含了两个 POINT ，分别叫 upperleft 和 lowerright:

    >>> class RECT(Structure):
    ...     _fields_ = [("upperleft", POINT),
    ...                 ("lowerright", POINT)]
    ...
    >>> rc = RECT(point)
    >>> print(rc.upperleft.x, rc.upperleft.y)
    0 5
    >>> print(rc.lowerright.x, rc.lowerright.y)
    0 0
    >>>

嵌套结构体可以通过几种方式构造初始化:

    >>> r = RECT(POINT(1, 2), POINT(3, 4))
    >>> r = RECT((1, 2), (3, 4))

字段 descriptor 可以从 class 提取，它们在调试时很有用处因为它们能提供有用的信息。 参见 `CField`:

    >>> POINT.x
    <ctypes.CField 'x' type=c_int, ofs=0, size=4>
    >>> POINT.y
    <ctypes.CField 'y' type=c_int, ofs=4, size=4>
    >>>

警告

`ctypes` does not support passing unions or structures with bit-fields to functions by value. While this may work on 32-bit x86, it's not guaranteed by the library to work in the general case. Unions and structures with bit-fields should always be passed to functions by pointer.

### 结构/联合布局、对齐和字节顺序

默认情况下，结构体和联合的字段布局方式与 C 编译器的处理方式相同。可以通过在子类定义中指定 `_layout_` 类属性来完全覆盖此行为；有关详细信息，请参阅该属性的文档。

通过分别设置类属性 `_pack_` 和/或 `_align_` 可以为字段和/或为结构体本身指定最大对齐值。 请参阅相应属性文档了解详情。

`ctypes` uses the native byte order for Structures and Unions. To build structures with non-native byte order, you can use one of the `BigEndianStructure`, `LittleEndianStructure`, `BigEndianUnion`, and `LittleEndianUnion` base classes. These classes cannot contain pointer fields.

### 结构体和联合中的位域

可以创建包含位字段的结构体和联合。 位字段只适用于整数字段，位宽度是由 `_fields_` 元组中的第三项来指定的:

    >>> class Int(Structure):
    ...     _fields_ = [("first_16", c_int, 16),
    ...                 ("second_16", c_int, 16)]
    ...
    >>> print(Int.first_16)
    <ctypes.CField 'first_16' type=c_int, ofs=0, bit_size=16, bit_offset=0>
    >>> print(Int.second_16)
    <ctypes.CField 'second_16' type=c_int, ofs=0, bit_size=16, bit_offset=16>

需要注意的是，位域在内存中的分配和布局并非 C 标准所定义；其实现取决于具体的编译器。默认情况下，Python 会尝试匹配当前平台上“原生”编译器的行为。有关默认行为以及如何修改它的详细信息，请参阅 `_layout_` 属性。

### 数组

数组是一个序列，包含指定个数元素，且必须类型相同。

创建数组类型的推荐方式是使用一个类型乘以一个正数:

    TenPointsArrayType = POINT * 10

下面是一个构造的数据案例，结构体中包含了 4 个 POINT 和一些其他东西:

    >>> from ctypes import *
    >>> class POINT(Structure):
    ...     _fields_ = ("x", c_int), ("y", c_int)
    ...
    >>> class MyStruct(Structure):
    ...     _fields_ = [("a", c_int),
    ...                 ("b", c_float),
    ...                 ("point_array", POINT * 4)]
    >>>
    >>> print(len(MyStruct().point_array))
    4
    >>>

和平常一样，通过调用它创建实例:

    arr = TenPointsArrayType()
    for pt in arr:
        print(pt.x, pt.y)

以上代码会打印几行 `0 0` ，因为数组内容被初始化为 0.

也能通过指定正确类型的数据来初始化:

    >>> from ctypes import *
    >>> TenIntegers = c_int * 10
    >>> ii = TenIntegers(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10)
    >>> print(ii)
    <c_long_Array_10 object at 0x...>
    >>> for i in ii: print(i, end=" ")
    ...
    1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
    >>>

### 指针

Pointer instances are created by calling the `pointer()` function on a `ctypes` type:

    >>> from ctypes import *
    >>> i = c_int(42)
    >>> pi = pointer(i)
    >>>

指针实例拥有 `contents` 属性，它返回指针指向的真实对象，如上面的 `i` 对象:

    >>> pi.contents
    c_long(42)
    >>>

Note that `ctypes` does not have OOR (original object return), it constructs a new, equivalent object each time you retrieve an attribute:

    >>> pi.contents is i
    False
    >>> pi.contents is pi.contents
    False
    >>>

将这个指针的 contents 属性赋值为另一个 `c_int` 实例将会导致该指针指向该实例的内存地址:

    >>> i = c_int(99)
    >>> pi.contents = i
    >>> pi.contents
    c_long(99)
    >>>

指针对象也可以通过整数下标进行访问:

    >>> pi[0]
    99
    >>>

通过整数下标赋值可以改变指针所指向的真实内容:

    >>> print(i)
    c_long(99)
    >>> pi[0] = 22
    >>> print(i)
    c_long(22)
    >>>

使用 0 以外的索引也是合法的，但是你必须确保知道自己为什么这么做，就像 C 语言中: 你可以访问或者修改任意内存内容。 通常只会在函数接收指针是才会使用这种特性，而且你 知道 这个指针指向的是一个数组而不是单个值。

Behind the scenes, the `pointer()` function does more than simply create pointer instances, it has to create pointer types first. This is done with the `POINTER()` function, which accepts any `ctypes` type, and returns a new type:

    >>> PI = POINTER(c_int)
    >>> PI
    <class 'ctypes.LP_c_long'>
    >>> PI(42)
    Traceback (most recent call last):
      File "<stdin>", line 1, in <module>
    TypeError: expected c_long instead of int
    >>> PI(c_int(42))
    <ctypes.LP_c_long object at 0x...>
    >>>

无参调用指针类型可以创建一个 `NULL` 指针。 `NULL` 指针的布尔值是 `False`

    >>> null_ptr = POINTER(c_int)()
    >>> print(bool(null_ptr))
    False
    >>>

`ctypes` checks for `NULL` when dereferencing pointers (but dereferencing invalid non-`NULL` pointers would crash Python):

    >>> null_ptr[0]
    Traceback (most recent call last):
        ....
    ValueError: NULL pointer access
    >>>

    >>> null_ptr[0] = 1234
    Traceback (most recent call last):
        ....
    ValueError: NULL pointer access
    >>>

### 没有 GIL 时的线程安全性

从 Python 3.13 开始，GIL 在 free-threaded build 中可被禁用。 在 ctypes 中，对单个对象的并发读写是安全的，但跨多个对象则是不安全的：

>     >>> number = c_int(42)
>     >>> pointer_a = pointer(number)
>     >>> pointer_b = pointer(number)

在上述情况下，如果 GIL 已禁用，只有当一个对象对地址进行读写时才是安全的。因此，`pointer_a` 可以在多个线程之间共享和写入，但前提是 `pointer_b` 不同时尝试执行相同操作。如果这是个问题，可以考虑使用 `threading.Lock` 来同步对内存的访问：

>     >>> import threading
>     >>> lock = threading.Lock()
>     >>> # Thread 1
>     >>> with lock:
>     ...    pointer_a.contents = 24
>     >>> # Thread 2
>     >>> with lock:
>     ...    pointer_b.contents = 42

### 类型转换

通常，ctypes 会进行严格的类型检查。 这意味着，如果在某个函数的 `argtypes` 列表中有 `POINTER(c_int)` 或在结构体定义中将其用作成员字段的类型，则只接受完全相同类型的实例。 此规则也有一些例外情况，在这些情况下 ctypes 可以接受其他对象。 例如，你可以传入兼容的数组实例而不是指针类型。 因此，对于 `POINTER(c_int)`，ctypes 接受一个 c_int 数组:

    >>> class Bar(Structure):
    ...     _fields_ = [("count", c_int), ("values", POINTER(c_int))]
    ...
    >>> bar = Bar()
    >>> bar.values = (c_int * 3)(1, 2, 3)
    >>> bar.count = 3
    >>> for i in range(bar.count):
    ...     print(bar.values[i])
    ...
    1
    2
    3
    >>>

此外，如果一个函数参数在 `argtypes` 中显式地声明为指针类型 (如 `POINTER(c_int)`)，则可以向该函数传递所指向的类型的对象 (在本例中为 `c_int`)。 在这种情况下，ctypes 将自动应用所需的 `byref()` 转换。

可以给指针内容赋值为 `None` 将其设置为 `NULL`

    >>> bar.values = None
    >>>

Sometimes you have instances of incompatible types. In C, you can cast one type into another type. `ctypes` provides a `cast()` function which can be used in the same way. The `Bar` structure defined above accepts `POINTER(c_int)` pointers or `c_int` arrays for its `values` field, but not instances of other types:

    >>> bar.values = (c_byte * 4)()
    Traceback (most recent call last):
      File "<stdin>", line 1, in <module>
    TypeError: incompatible types, c_byte_Array_4 instance instead of LP_c_long instance
    >>>

这种情况下, 需要手动使用 `cast()` 函数。

`cast()` 函数可以将一个指针实例强制转换为另一种 ctypes 类型。 `cast()` 接收两个参数，一个 ctypes 指针对象或者可以被转换为指针的其他类型对象，和一个 ctypes 指针类型。 返回第二个类型的一个实例，该返回实例和第一个参数指向同一片内存空间:

    >>> a = (c_byte * 4)()
    >>> cast(a, POINTER(c_int))
    <ctypes.LP_c_long object at ...>
    >>>

所以 `cast()` 可以用来给结构体 `Bar` 的 `values` 字段赋值:

    >>> bar = Bar()
    >>> bar.values = cast((c_byte * 4)(), POINTER(c_int))
    >>> print(bar.values[0])
    0
    >>>

### 不完整类型

不完整类型 即还没有定义成员的结构体、联合或者数组。在 C 中，它们通常用于前置声明，然后在后面定义:

    struct cell; /* 前向声明 */

    struct cell {
        char *name;
        struct cell *next;
    };

直接翻译成 ctypes 的代码如下，但是这行不通:

    >>> class cell(Structure):
    ...     _fields_ = [("name", c_char_p),
    ...                 ("next", POINTER(cell))]
    ...
    Traceback (most recent call last):
      File "<stdin>", line 1, in <module>
      File "<stdin>", line 2, in cell
    NameError: name 'cell' is not defined
    >>>

because the new `class cell` is not available in the class statement itself. In `ctypes`, we can define the `cell` class and set the `_fields_` attribute later, after the class statement:

    >>> from ctypes import *
    >>> class cell(Structure):
    ...     pass
    ...
    >>> cell._fields_ = [("name", c_char_p),
    ...                  ("next", POINTER(cell))]
    >>>

让我们试试。我们定义两个 `cell` 实例，让它们互相指向对方，然后通过指针链式访问几次:

    >>> c1 = cell()
    >>> c1.name = b"foo"
    >>> c2 = cell()
    >>> c2.name = b"bar"
    >>> c1.next = pointer(c2)
    >>> c2.next = pointer(c1)
    >>> p = c1
    >>> for i in range(8):
    ...     print(p.name, end=" ")
    ...     p = p.next[0]
    ...
    foo bar foo bar foo bar foo bar
    >>>

### 回调函数

`ctypes` allows creating C callable function pointers from Python callables. These are sometimes called callback functions.

首先，你必须为回调函数创建一个类，这个类知道调用约定，包括返回值类型以及函数接收的参数类型及个数。

`CFUNCTYPE()` 工厂函数使用 `cdecl` 调用约定创建回调函数类型。在 Windows 上， `WINFUNCTYPE()` 工厂函数使用 `stdcall` 调用约定为回调函数创建类型。

这些工厂函数的第一个参数是返回值类型，回调函数的参数类型作为剩余参数。

这里展示一个使用标准 C 库的 `qsort()` 函数例子，使用它在一个回调函数的协助下对条目进行排序。 `qsort()` 将被用来给一个整数的数组排序:

    >>> IntArray5 = c_int * 5
    >>> ia = IntArray5(5, 1, 7, 33, 99)
    >>> qsort = libc.qsort
    >>> qsort.restype = None
    >>>

`qsort()` 被调用时必须传入一个指向要排序的数据的指针、数据数组中的条目数、每条目的大小以及一个指向比较函数即回调函数的指针。 回调函数将附带两个指向条目的指针进行调用，如果第一个条目小于第二个条目则它必须返回一个负整数，如果两者相等则返回零，在其他情况下则返回一个正整数。

所以，我们的回调函数要接收两个整数指针，返回一个整数。首先我们创建回调函数的 `类型`

    >>> CMPFUNC = CFUNCTYPE(c_int, POINTER(c_int), POINTER(c_int))
    >>>

首先，这是一个简单的回调，它会显示传入的值:

    >>> def py_cmp_func(a, b):
    ...     print("py_cmp_func", a[0], b[0])
    ...     return 0
    ...
    >>> cmp_func = CMPFUNC(py_cmp_func)
    >>>

结果:

    >>> qsort(ia, len(ia), sizeof(c_int), cmp_func)
    py_cmp_func 5 1
    py_cmp_func 33 99
    py_cmp_func 7 33
    py_cmp_func 5 7
    py_cmp_func 1 7
    >>>

现在我们可以比较两个元素并返回有用的结果了:

    >>> def py_cmp_func(a, b):
    ...     print("py_cmp_func", a[0], b[0])
    ...     return a[0] - b[0]
    ...
    >>>
    >>> qsort(ia, len(ia), sizeof(c_int), CMPFUNC(py_cmp_func))
    py_cmp_func 5 1
    py_cmp_func 33 99
    py_cmp_func 7 33
    py_cmp_func 1 7
    py_cmp_func 5 7
    >>>

我们可以轻易地验证，现在数组是有序的了:

    >>> for i in ia: print(i, end=" ")
    ...
    1 5 7 33 99
    >>>

这些工厂函数可以当作装饰器工厂，所以可以这样写:

    >>> @CFUNCTYPE(c_int, POINTER(c_int), POINTER(c_int))
    ... def py_cmp_func(a, b):
    ...     print("py_cmp_func", a[0], b[0])
    ...     return a[0] - b[0]
    ...
    >>> qsort(ia, len(ia), sizeof(c_int), py_cmp_func)
    py_cmp_func 5 1
    py_cmp_func 33 99
    py_cmp_func 7 33
    py_cmp_func 1 7
    py_cmp_func 5 7
    >>>

备注

Make sure you keep references to `CFUNCTYPE()` objects as long as they are used from C code. `ctypes` doesn't, and if you don't, they may be garbage collected, crashing your program when a callback is made.

注意，如果回调函数在Python之外的另外一个线程使用(比如，外部代码调用这个回调函数)， ctypes 会在每一次调用上创建一个虚拟 Python 线程。这个行为在大多数情况下是合理的，但也意味着如果有数据使用 `threading.local` 方式存储，将无法访问，就算它们是在同一个 C 线程中调用的 。

### 访问 dll 的导出变量

某些共享库不仅会导出函数，还会导出变量。 一个例子就是 Python 库本身的 `Py_Version`，Python 运行时版本号被编码为单个整数常量。

`ctypes` can access values like this with the `in_dll()` class methods of the type. pythonapi is a predefined symbol giving access to the Python C api:

    >>> version = ctypes.c_int.in_dll(ctypes.pythonapi, "Py_Version")
    >>> print(hex(version.value))
    0x30c00a0

一个扩展例子, 同时也展示了使用指针访问 Python 导出的 `PyImport_FrozenModules` 指针对象。

对文档中这个值的解释说明

> 该指针被初始化为指向一个 `_frozen` 记录的数组，以一个所有成员均为 `NULL` 或零的记录表示结束。 当一个冻结模块被导入时，它将在此表中被搜索。 第三方代码可以利用此方式来提供动态创建的冻结模块集。

So manipulating this pointer could even prove useful. To restrict the example size, we show only how this table can be read with `ctypes`:

    >>> from ctypes import *
    >>>
    >>> class struct_frozen(Structure):
    ...     _fields_ = [("name", c_char_p),
    ...                 ("code", POINTER(c_ubyte)),
    ...                 ("size", c_int),
    ...                 ("get_code", POINTER(c_ubyte)),  # 函数指针
    ...                ]
    ...
    >>>

我们定义了 `_frozen` 数据类型，所以我们可以获取表的指针:

    >>> FrozenTable = POINTER(struct_frozen)
    >>> table = FrozenTable.in_dll(pythonapi, "_PyImport_FrozenBootstrap")
    >>>

由于 `table` 是一个指向 `struct_frozen` 数组的 `指针`，我们可以遍历它，只不过需要自己判断循环是否结束，因为指针本身并不包含长度。 它早晚会因为访问到野指针或者什么的把自己搞崩溃，所以我们最好在遇到 `NULL` 后就让它退出循环:

    >>> for item in table:
    ...     if item.name is None:
    ...         break
    ...     print(item.name.decode("ascii"), item.size)
    ...
    _frozen_importlib 31764
    _frozen_importlib_external 41499
    zipimport 12345
    >>>

Python 的冻结模块和冻结包(由负 `size` 成员表示)并不是广为人知的事情，它们仅仅用于实验。例如，可以使用 `import __hello__` 尝试一下这个功能。

### 意外

There are some edges in `ctypes` where you might expect something other than what actually happens.

比如下面的例子:

    >>> from ctypes import *
    >>> class POINT(Structure):
    ...     _fields_ = ("x", c_int), ("y", c_int)
    ...
    >>> class RECT(Structure):
    ...     _fields_ = ("a", POINT), ("b", POINT)
    ...
    >>> p1 = POINT(1, 2)
    >>> p2 = POINT(3, 4)
    >>> rc = RECT(p1, p2)
    >>> print(rc.a.x, rc.a.y, rc.b.x, rc.b.y)
    1 2 3 4
    >>> # 现在交换这两个
    >>> rc.a, rc.b = rc.b, rc.a
    >>> print(rc.a.x, rc.a.y, rc.b.x, rc.b.y)
    3 4 3 4
    >>>

嗯。我们预想应该打印 `3 4 1 2` 。但是为什么呢? 这是 `rc.a, rc.b = rc.b, rc.a` 这行代码展开后的步骤:

    >>> temp0, temp1 = rc.b, rc.a
    >>> rc.a = temp0
    >>> rc.b = temp1
    >>>

注意 `temp0` 和 `temp1` 对象始终引用了对象 `rc` 的内容。然后执行 `rc.a = temp0` 会把 `temp0` 的内容拷贝到 `rc` 的空间。这也改变了 `temp1` 的内容。最终导致赋值语句 `rc.b = temp1` 没有产生预想的效果。

记住，访问被包含在结构体、联合、数组中的对象并不会将其 复制 出来，而是得到了一个代理对象，它是对根对象的内部内容的一层包装。

下面是另一个可能和预期有偏差的例子:

    >>> s = c_char_p()
    >>> s.value = b"abc def ghi"
    >>> s.value
    b'abc def ghi'
    >>> s.value is s.value
    False
    >>>

备注

使用 `c_char_p` 实例化的对象只能将其值设置为 bytes 或者整数。

为什么这里打印了 `False` ？ ctypes 实例是一些内存块加上一些用于访问这些内存块的 descriptor 组成。将 Python 对象存储在内存块并不会存储对象本身，而是存储了对象的 `内容` 。每次访问对象的内容都会构造一个新的 Python 对象。

### 变长数据类型

`ctypes` provides some support for variable-sized arrays and structures.

The `resize()` function can be used to resize the memory buffer of an existing ctypes object. The function takes the object as first argument, and the requested size in bytes as the second argument. The memory block cannot be made smaller than the natural memory block specified by the objects type, a `ValueError` is raised if this is tried:

    >>> short_array = (c_short * 4)()
    >>> print(sizeof(short_array))
    8
    >>> resize(short_array, 4)
    Traceback (most recent call last):
        ...
    ValueError: minimum size is 8
    >>> resize(short_array, 32)
    >>> sizeof(short_array)
    32
    >>> sizeof(type(short_array))
    8
    >>>

这非常好，但是要怎么访问数组中额外的元素呢？因为数组类型已经定义包含4个元素，导致我们访问新增元素时会产生以下错误:

    >>> short_array[:]
    [0, 0, 0, 0]
    >>> short_array[7]
    Traceback (most recent call last):
        ...
    IndexError: invalid index
    >>>

Another way to use variable-sized data types with `ctypes` is to use the dynamic nature of Python, and (re-)define the data type after the required size is already known, on a case by case basis.

## ctypes 参考手册

### 寻找动态链接库

在编译型语言中，动态链接库会在编译、链接或者程序运行时访问。

`find_library()` 函数的目的是以类似于编译器或运行时加载器的方式来定位库（在有多个共享库版本的平台上应当加载最新的版本），而 ctypes 库加载器的行为类似于程序已经运行时直接调用运行时加载器。

`ctypes.util` 模块提供了一个函数，可以帮助确定要加载的库。

ctypes.util.find_library(name)

  尝试寻找一个库然后返回其路径名， name 是库名称, 且去除了 lib 等前缀和 `.so` 、 `.dylib` 、版本号等后缀(这是 posix 连接器 `-l` 选项使用的格式)。如果没有找到对应的库，则返回 `None` 。

确切的功能取决于系统。

在 Linux 中，`find_library()` 会尝试运行外部程序 (`/sbin/ldconfig`, `gcc`, `objdump` 和 `ld`) 来查找库文件。 它会返回库文件的文件名。

请注意如果这些程序的输出不与 Python 所使用的动态链接器相对应，此函数的结果可能会造成误导。

在 3.6 版本发生变更: 在Linux 上，如果其他方式找不到的话，会使用环境变量 `LD_LIBRARY_PATH` 搜索动态链接库。

这是一些例子:

    >>> from ctypes.util import find_library
    >>> find_library("m")
    'libm.so.6'
    >>> find_library("c")
    'libc.so.6'
    >>> find_library("bz2")
    'libbz2.so.1.0'
    >>>

在 macOS 和 Android 上，`find_library()` 使用系统的标准命名方案和路径来定位库，并在成功时返回完整的路径名:

    >>> from ctypes.util import find_library
    >>> find_library("c")
    '/usr/lib/libc.dylib'
    >>> find_library("m")
    '/usr/lib/libm.dylib'
    >>> find_library("bz2")
    '/usr/lib/libbz2.dylib'
    >>> find_library("AGL")
    '/System/Library/Frameworks/AGL.framework/AGL'
    >>>

在 Windows 中，`find_library()` 会沿着系统搜索路径进行搜索，并返回完整的路径名称，但由于没有预定义的命名方案因此像 `find_library("c")` 这样的调用会失败并返回 `None`。

If wrapping a shared library with `ctypes`, it may be better to determine the shared library name at development time, and hardcode that into the wrapper module instead of using `find_library()` to locate the library at runtime.

### 列出已加载的共享库

在编写依赖于从共享库加载的代码时，了解当前进程中已加载哪些共享库可能会很有用。

`ctypes.util` 模块提供了 `dllist()` 函数，该函数会调用各种平台提供的不同 API，以帮助确定当前进程中已加载了哪些共享库。

此函数的确切输出取决于系统。在大多数平台上，该列表的第一个条目代表当前进程本身，可能是空字符串。例如，在基于 glibc 的 Linux 上，返回结果可能如下：

    >>> from ctypes.util import dllist
    >>> dllist()
    ['', 'linux-vdso.so.1', '/lib/x86_64-linux-gnu/libm.so.6', '/lib/x86_64-linux-gnu/libc.so.6', ... ]

### 加载共享库

有很多方式可以将共享库加载到 Python 进程。其中之一是实例化以下类的其中一个:

class ctypes.CDLL(name, mode=DEFAULT_MODE, handle=None, use_errno=False, use_last_error=False, winmode=None)

  该类的实例代表已加载的共享库。 这些库中的函数使用标准的 C 调用约定，并被预期会返回 int。

  在 Windows 上创建 `CDLL` 实例可能会失败，即使 DLL 名称确实存在。 当某个被加载 DLL 所依赖的 DLL 未找到时，将引发 `OSError` 错误并附带消息 "[WinError 126] The specified module could not be found". 此错误消息不包含缺失 DLL 的名称，因为 Windows API 并不会返回此类信息，这使得此错误难以诊断。 要解决此错误并确定是哪一个 DLL 未找到，你需要找出所依赖的 DLL 列表并使用 Windows 调试与跟踪工具确定是哪一个未找到。

  在 3.12 版本发生变更: 现在 name 形参可以是一个 path-like object。

参见

Microsoft DUMPBIN 工具 -- 一个用于查找 DLL 依赖的工具。

class ctypes.OleDLL(name, mode=DEFAULT_MODE, handle=None, use_errno=False, use_last_error=False, winmode=None)

  这个类的实例代表已加载的共享库，这些库中的函数使用 `stdcall` 调用约定，并且预期返回 Windows 专属的 `HRESULT` 代码。 `HRESULT` 值包含指明函数调用是失败还是成功的信息，并带有额外的错误码。 如果返回值是提示失败，则会自动引发 `OSError`。

  适用范围: Windows

  在 3.3 版本发生变更: 过去会引发 `WindowsError`，现在它是 `OSError` 的别名。

  在 3.12 版本发生变更: 现在 name 形参可以是一个 path-like object。

class ctypes.WinDLL(name, mode=DEFAULT_MODE, handle=None, use_errno=False, use_last_error=False, winmode=None)

  这个类的实例代表已加载的共享库，这些库中的函数使用 `stdcall` 调用约定，并且默认预期返回 int。

  适用范围: Windows

  在 3.12 版本发生变更: 现在 name 形参可以是一个 path-like object。

调用共享库导出的函数之前，Python会释放 global interpreter lock ，并在调用后重新获取。

class ctypes.PyDLL(name, mode=DEFAULT_MODE, handle=None)

  这个类实例的行为与 `CDLL` 类似，只不过 不会 在调用函数的时候释放 GIL 锁，且调用结束后会检查 Python 错误码。 如果错误码被设置，会抛出一个 Python 异常。

  所以，它只在直接调用 Python C 接口函数的时候有用。

  在 3.12 版本发生变更: 现在 name 形参可以是一个 path-like object。

所有这些类均可通过附带至少一个参数即共享库的路径名来调用它们进行实例化。 如果你有一个对应已加载共享库的现有句柄，可以将其作为 `handle` 具名形参传入，否则会使用下层平台的 `dlopen()` 或 `LoadLibrary()` 函数将库加载到进程中，并获取对应的句柄。

mode 可以指定库加载方式。详情请参见 dlopen(3) 手册页。 在 Windows 上， 会忽略 mode ，在 posix 系统上， 总是会加上 RTLD_NOW ，且无法配置。

The use_errno parameter, when set to true, enables a ctypes mechanism that allows accessing the system `errno` error number in a safe way. `ctypes` maintains a thread-local copy of the system's `errno` variable; if you call foreign functions created with `use_errno=True` then the `errno` value before the function call is swapped with the ctypes private copy, the same happens immediately after the function call.

The function `ctypes.get_errno()` returns the value of the ctypes private copy, and the function `ctypes.set_errno()` changes the ctypes private copy to a new value and returns the former value.

当 use_last_error 形参设为真值时，为 Windows 错误代码也启用与由 `GetLastError()` 和 `SetLastError()` Windows API 函数管理相同的机制；`ctypes.get_last_error()` 和 `ctypes.set_last_error()` 会被用于请求和更改 Windows 错误代码的 ctypes 私有副本。

winmode 形参用于在 Windows 上指定库的加载方式（因为 mode 会被忽略）。 它接受任何对 Win32 API `LoadLibraryEx` 旗标形参来说合法的值。 当被省略时，默认使用表示最安全的 DLL 加载的旗标，这将避免 DLL 劫持等问题。 传入 DLL 的完整路径是确保正确加载库及其依赖的最安全的方式。

在 3.8 版本发生变更: 增加了 winmode 参数。

ctypes.RTLD_GLOBAL

  用于 mode 参数的标识值。在此标识不可用的系统上，它被定义为整数0。

ctypes.RTLD_LOCAL

  Flag to use as mode parameter. On platforms where this is not available, it is the same as RTLD_GLOBAL.

ctypes.DEFAULT_MODE

  加载动态链接库的默认模式。在 OSX 10.3 上，它是 RTLD_GLOBAL ，其余系统上是 RTLD_LOCAL 。

这些类的实例没有共用方法。动态链接库的导出函数可以通过属性或者索引的方式访问。注意，通过属性的方式访问会缓存这个函数，因而每次访问它时返回的都是同一个对象。另一方面，通过索引访问，每次都会返回一个新的对象:

    >>> from ctypes import CDLL
    >>> libc = CDLL("libc.so.6")  # 在 Linux
    >>> libc.time == libc.time
    True
    >>> libc['time'] == libc['time']
    False

还有下面这些属性可用，它们的名称以下划线开头，以避免和导出函数重名:

PyDLL._handle

  用于访问库的系统句柄。

PyDLL._name

  传入构造函数的库名称。

共享库也可以通过使用一个预制对象来加载，这种对象是 `LibraryLoader` 类的实例，具体做法是调用 `LoadLibrary()` 方法，或是将库作为加载器实例的属性来提取。

class ctypes.LibraryLoader(dlltype)

  加载共享库的类。 dlltype 应当为 `CDLL`, `PyDLL`, `WinDLL` 或 `OleDLL` 类型之一。

  `__getattr__()` 具有特殊的行为：它允许通过一个作为库加载器实例的属性访问共享库来加载它。 访问结果会被缓存，因此每次重复的属性访问都会返回相同的库。

  LoadLibrary(name)

    加载一个共享库到进程中并将其返回。 此方法总是返回一个新的库实例。

可用的预制库加载器有如下这些:

ctypes.cdll

  创建 `CDLL` 实例。

ctypes.windll

  创建 `WinDLL` 实例。

  适用范围: Windows

ctypes.oledll

  创建 `OleDLL` 实例。

  适用范围: Windows

ctypes.pydll

  创建 `PyDLL` 实例。

要直接访问 C Python api，可以使用一个现成的 Python 共享库对象:

ctypes.pythonapi

  一个将 Python C API 函数作为属性公开出来的 `PyDLL` 实例。 请注意所有这些函数都应返回 C int，当然也并非总是如此，因此您必须分配正确的 `restype` 属性才能使用这些函数。

通过这些对象中的任何一个加载库都将引发一个 审计事件 `ctypes.dlopen` 并附带字符串参数 `name`，即用于加载库的名称。

在加载的库上访问一个函数将引发一个审计事件 `ctypes.dlsym` 并附带参数 `library` (库对象) 和 `name` (以字符串或整数表示的符号名称).

在只有库句柄而非对象可用的情况下，访问函数会引发一个审计事件 `ctypes.dlsym/handle` 并附带参数 `handle` (原始库句柄) 和 `name`。

### 外部函数

正如前一节的说明，外部函数可作为已加载共享库的属性来访问。 用此方式创建的函数对象默认接受任意数量的参数，接受任意 ctypes 数据实例作为参数，并且返回库加载器所指定的默认结果类型。

它们是私有局部类 `_FuncPtr` 的实例（未在 `ctypes` 中暴露），该类继承自私有的 `_CFuncPtr` 类：

    >>> import ctypes
    >>> lib = ctypes.CDLL(None)
    >>> issubclass(lib._FuncPtr, ctypes._CFuncPtr)
    True
    >>> lib._FuncPtr is ctypes._CFuncPtr
    False

class ctypes._CFuncPtr

  C 可调用外部函数的基类。

  外部函数的实例也是兼容 C 的数据类型；它们代表 C 函数指针。

  此行为可通过对外部函数对象的特殊属性赋值来自定义。

  restype

    分配一个 ctypes 类型来指定外部函数的结果类型。 使用 `None` 来表示 void，即不返回任何结果的函数。

    赋值为一个非 ctypes 类型的可调用 Python 对象也是可以的，在这种情况下函数应返回 C int，并且该可调用对象将附带此整数被调用，以允许进一步的处理或错误检查。 这种用法已被弃用，为了更灵活地进行后续处理或错误检查请使用 ctypes 数据类型作为 `restype` 并将 `errcheck` 属性赋值为一个可调用对象。

  argtypes

    赋值为一个 ctypes 类型的元组来指定函数所接受的参数类型。 使用 `stdcall` 调用规范的函数只能附带与此元组长度相同数量的参数进行调用；使用 C 调用规范的函数还可接受额外的未指明参数。

    当调用外部函数时，每个实际参数都会被传给 `argtypes` 元组中条目的 `from_param()` 类方法，该方法允许将实际参数适配为此外部函数所接受的对象。 例如，`argtypes` 元组中的 `c_char_p` 条目将使用 ctypes 转换规则把作为参数传入的字符串转换为字节串对象。

    新特性：现在可以在 argtypes 中放入非 ctypes 类型的条目，但每个条目必须具有 `from_param()` 方法用于返回一个可作为参数的值（整数、字符串、ctypes 实例）。 这样就允许定义可将将自定义对象适配为函数参数的适配器。

  errcheck

    将一个 Python 函数或其他可调用对象赋值给此属性。 该可调用对象将附带三个及以上的参数被调用。

    callable(result, func, arguments)

      result 是外部函数返回的结果，由 `restype` 属性指明。

      func 是外部函数对象本身，这样就允许重新使用相同的可调用对象来对多个函数进行检查或后续处理。

      arguments 是一个包含最初传递给函数调用的形参的元组，这样就允许对所用参数的行为进行特别处理。

    此函数所返回的对象将会由外部函数调用返回，但它还可以在外部函数调用失败时检查结果并引发异常。

在 Windows 上，当外部函数调用引发一个系统异常时（例如由于访问冲突），它将被捕获并被替换为适当的 Python 异常。 此外，还将引发一个审计事件 `ctypes.set_exception` 并附带参数 `code`，以允许审计钩子将原异常替换为它自己的异常。

调用外部函数的某些方式以及本模块中的部分函数可能会引发一个审计事件 `ctypes.call_function`，并附带参数 `function pointer` 和 `arguments`。

### 函数原型

外部函数也可通过实例化函数原型来创建。 函数原型类似于 C 中的函数原型；它们在不定义具体实现的情况下描述了一个函数（返回类型、参数类型、调用约定）。 工厂函数必须使用函数所需要的结果类型和参数类型来调用，并可被用作装饰器工厂函数，在此情况下可以通过 `@wrapper` 语法应用于函数。 请参阅 回调函数 了解有关示例。

ctypes.CFUNCTYPE(restype, *argtypes, use_errno=False, use_last_error=False)

  返回的函数原型会创建使用标准 C 调用约定的函数。 该函数在调用过程中将释放 GIL。 如果 use_errno 设为真值，则在调用之前和之后系统 `errno` 变量的 ctypes 私有副本会与真正的 `errno` 值进行交换；use_last_error 会为 Windows 错误码执行同样的操作。

ctypes.WINFUNCTYPE(restype, *argtypes, use_errno=False, use_last_error=False)

  返回的函数原型会创建使用 `stdcall` 调用约定的函数。 该函数在调用过程中将会释放 GIL。 use_errno 和 use_last_error 具有与上文相同的含义。

  适用范围: Windows

ctypes.PYFUNCTYPE(restype, *argtypes)

  返回的函数原型会创建使用 Python 调用约定的函数。 该函数在调用过程中将 不会 释放 GIL。

这些工厂函数所创建的函数原型可通过不同的方式来实例化，具体取决于调用中的类型与数量:

prototype(address)

  在指定地址上返回一个外部函数，地址值必须为整数。

prototype(callable)

  基于 Python callable 创建一个 C 可调用函数（回调函数）。

prototype(func_spec[, paramflags])

  返回由一个共享库导出的外部函数。 func_spec 必须为一个 2 元组 `(name_or_ordinal, library)`。 第一项是字符串形式的所导出函数名称，或小整数形式的所导出函数序号。 第二项是该共享库实例。

prototype(vtbl_index, name[, paramflags[, iid]])

  返回将调用一个 COM 方法的外部函数。 vtbl_index 虚拟函数表中的索引。 name 是 COM 方法的名称。 iid 是可选的指向接口标识符的指针，它被用于扩展的错误报告。

  如果未指定 iid，则当 COM 方法调用失败时会引发 `OSError`。如果指定了 iid，则会改为引发 `COMError`。

  COM 方法使用特殊的调用约定：除了在 `argtypes` 元组中指定的形参，它们还要求一个指向 COM 接口的指针作为第一个参数。

  适用范围: Windows

可选的 paramflags 形参会创建相比上述特性具有更多功能的外部函数包装器。

paramflags 必须为一个与 `argtypes` 长度相同的元组。

此元组中的每一项都包含有关形参的更多信息，它必须为包含一个、两个或更多条目的元组。

第一项是包含形参指令旗标组合的整数。

> 1

>   指定函数的一个输入形参。

> 2

>   输出形参。 外部函数会填入一个值。

> 4

>   默认为整数零值的输入形参。

可选的第二项是字符串形式的形参名称。 如果指定此项，则可以使用该形参名称来调用外部函数。

可选的第三项是该形参的默认值。

下面的例子演示了如何包装 Windows 的 `MessageBoxW` 函数以使其支持默认形参和命名参数。 相应的 Windows 头文件的 C 声明是这样的:

    WINUSERAPI int WINAPI
    MessageBoxW(
        HWND hWnd,
        LPCWSTR lpText,
        LPCWSTR lpCaption,
        UINT uType);

Here is the wrapping with `ctypes`:

    >>> from ctypes import c_int, WINFUNCTYPE, windll
    >>> from ctypes.wintypes import HWND, LPCWSTR, UINT
    >>> prototype = WINFUNCTYPE(c_int, HWND, LPCWSTR, LPCWSTR, UINT)
    >>> paramflags = (1, "hwnd", 0), (1, "text", "Hi"), (1, "caption", "Hello from ctypes"), (1, "flags", 0)
    >>> MessageBox = prototype(("MessageBoxW", windll.user32), paramflags)

现在 `MessageBox` 外部函数可以通过以下方式来调用:

    >>> MessageBox()
    >>> MessageBox(text="Spam, spam, spam")
    >>> MessageBox(flags=2, text="foo bar")

第二个例子演示了输出形参。 这个 win32 `GetWindowRect` 函数通过将指定窗口的维度拷贝至调用者必须提供的 `RECT` 结构体来提取这些值。 这是相应的 C 声明:

    WINUSERAPI BOOL WINAPI
    GetWindowRect(
         HWND hWnd,
         LPRECT lpRect);

Here is the wrapping with `ctypes`:

    >>> from ctypes import POINTER, WINFUNCTYPE, windll, WinError
    >>> from ctypes.wintypes import BOOL, HWND, RECT
    >>> prototype = WINFUNCTYPE(BOOL, HWND, POINTER(RECT))
    >>> paramflags = (1, "hwnd"), (2, "lprect")
    >>> GetWindowRect = prototype(("GetWindowRect", windll.user32), paramflags)
    >>>

带有输出形参的函数如果输出形参存在单一值则会自动返回该值，或是当输出形参存在多个值时返回包含这些值的元组，因此当 GetWindowRect 被调用时现在将返回一个 RECT 实例。

输出形参可以与 `errcheck` 协议相结合以执行进一步的输出处理和错误检查。 Win32 `GetWindowRect` API 函数返回一个 `BOOL` 来表示成功或失败，因此该函数可以执行错误检查，并在 API 调用失败时引发异常:

    >>> def errcheck(result, func, args):
    ...     if not result:
    ...         raise WinError()
    ...     return args
    ...
    >>> GetWindowRect.errcheck = errcheck
    >>>

If the `errcheck` function returns the argument tuple it receives unchanged, `ctypes` continues the normal processing it does on the output parameters. If you want to return a tuple of window coordinates instead of a `RECT` instance, you can retrieve the fields in the function and return them instead, the normal processing will no longer take place:

    >>> def errcheck(result, func, args):
    ...     if not result:
    ...         raise WinError()
    ...     rc = args[1]
    ...     return rc.left, rc.top, rc.bottom, rc.right
    ...
    >>> GetWindowRect.errcheck = errcheck
    >>>

### 工具函数

ctypes.addressof(obj)

  以整数形式返回内存缓冲区地址。 obj 必须为一个 ctypes 类型的实例。

  引发一个 审计事件 `ctypes.addressof` 并附带参数 `obj`。

ctypes.alignment(obj_or_type)

  返回一个 ctypes 类型的对齐要求。 obj_or_type 必须为一个 ctypes 类型或实例。

ctypes.byref(obj[, offset])

  返回指向 obj 的轻量指针，该对象必须为一个 ctypes 类型的实例。 offset 默认值为零，且必须为一个将被添加到内部指针值的整数。

  `byref(obj, offset)` 对应于这段 C 代码:

      (((char *)&obj) + offset)

  返回的对象只能被用作外部函数调用形参。 它的行为类似于 `pointer(obj)`，但构造起来要快很多。

ctypes.CopyComPointer(src, dst)

  将 COM 指针从 src 复制到 dst，并返回 Windows 特定的 `HRESULT` 值。

  如果 src 不为 `NULL`，则会调用其 `AddRef` 方法，从而增加引用计数。

  相反，在赋值新值之前，dst 的引用计数不会被递减。除非 dst 为 `NULL`，否则调用者有责任在必要时通过调用其 `Release` 方法来递减引用计数。

  适用范围: Windows

  Added in version 3.14.

ctypes.cast(obj, type)

  此函数类似于 C 的强制转换运算符。 它返回一个 type 的新实例，该实例指向与 obj 相同的内存块。 type 必须为指针类型，而 obj 必须为可以被作为指针来解读的对象。

ctypes.create_string_buffer(init, size=None)
ctypes.create_string_buffer(size)

  此函数会创建一个可变的字符缓冲区。 返回的对象是一个 `c_char` 的 ctypes 数组。

  如果给出了 size (并且不为 `None`)，则它必须是一个 `int`。 它指明所返回数组的大小。

  如果给出了 init 参数，则它必须为 `bytes`。 它会被用于初始化数组项。 不按此方式初始化的字节串将被设为零 (NUL)。

  如果未给出 size (或者为 `None`)，缓冲区将设为比 init 大一个元素，实际就是增加一个 NUL 结束符。

  如果同时给出两个参数，则 size 必须不小于 `len(init)`。

  警告

  如果 size 等于 `len(init)`，则不会增加一个 NUL 结束符。 不可将这样的缓冲区视为 C 字符串。

  例如：

      >>> bytes(create_string_buffer(2))
      b'\x00\x00'
      >>> bytes(create_string_buffer(b'ab'))
      b'ab\x00'
      >>> bytes(create_string_buffer(b'ab', 2))
      b'ab'
      >>> bytes(create_string_buffer(b'ab', 4))
      b'ab\x00\x00'
      >>> bytes(create_string_buffer(b'abcdef', 2))
      Traceback (most recent call last):
         ...
      ValueError: byte string too long

  引发一个 审计事件 `ctypes.create_string_buffer` 并附带参数 `init`, `size`。

ctypes.create_unicode_buffer(init, size=None)
ctypes.create_unicode_buffer(size)

  此函数会创建一个可变的 unicode 字符缓冲区。 返回的对象是一个 `c_wchar` 的 ctypes 数组。

  此函数接受与 `create_string_buffer()` 相同的参数但是 init 必须是一个字符串而 size 是对 `c_wchar` 计数。

  引发一个 审计事件 `ctypes.create_unicode_buffer` 并附带参数 `init`, `size`。

ctypes.DllCanUnloadNow()

  此函数是一个允许使用 ctypes 实现进程内 COM 服务器的钩子。 它将由 _ctypes 扩展所导出的 DllCanUnloadNow 函数来调用。

  适用范围: Windows

ctypes.DllGetClassObject()

  此函数是一个允许使用 ctypes 实现进程内 COM 服务器的钩子。 它将由 `_ctypes` 扩展 DLL 所导出的 DllGetClassObject 函数来调用。

  适用范围: Windows

ctypes.util.find_library(name)

  尝试寻找一个库并返回路径名称。 name 是库名称并且不带任何前缀如 `lib` 以及后缀如 `.so`，`.dylib` 或版本号（形式与 posix 链接器选项 `-l` 所用的一致）。 如果找不到库，则返回 `None`。

  确切的功能取决于系统。

  完整文档见 寻找动态链接库。

ctypes.util.find_msvcrt()

  返回 Python 以及扩展模块所使用的 VC 运行时库的文件名。 如果库名称无法确定，则返回 `None`。

  如果你需要通过调用 `free(void *)` 来释放内存，例如某个扩展模块所分配的内存，重要的一点是你应当使用分配内存的库中的函数。

  适用范围: Windows

ctypes.util.dllist()

  尝试提供当前进程中已加载的共享库的路径列表。这些路径未经过任何形式的标准化或处理。如果底层平台 API 失败，该函数可能会引发 `OSError`。确切功能因系统而异。

  在大多数平台上，列表的第一个元素代表当前的可执行文件。它可能是空字符串。

  适用范围: Windows, macOS, iOS, glibc, BSD libc, musl

  Added in version 3.14.

ctypes.FormatError([code])

  返回错误代码 code 的文本描述。如果未指定错误代码，则通过调用 Windows API 函数 `GetLastError()` 使用最后一个错误代码。

  适用范围: Windows

ctypes.GetLastError()

  返回 Windows 在调用线程中设置的最近的错误码。 此函数会直接调用 Windows `GetLastError()` 函数，它并不返回错误码的 ctypes 私有副本。

  适用范围: Windows

ctypes.get_errno()

  返回调用线程中系统 `errno` 变量的 ctypes 私有副本的当前值。

  引发一个不带参数的 审计事件 `ctypes.get_errno`。

ctypes.get_last_error()

  返回调用线程中系统 `LastError` 变量的 ctypes 私有副本的当前值。

  适用范围: Windows

  引发一个不带参数的 审计事件 `ctypes.get_last_error`。

ctypes.memmove(dst, src, count)

  与标准 C memmove 库函数相同：将 count 个字节从 src 拷贝到 dst。 dst 和 src 必须为整数或可被转换为指针的 ctypes 实例。

ctypes.memset(dst, c, count)

  与标准 C memset 库函数相同：将位于地址 dst 的内存块用 count 个字节的 c 值填充。 dst 必须为指定地址的整数或 ctypes 实例。

ctypes.POINTER(type, /)

  创建或返回一个 ctypes 指针类型。指针类型会在内部进行缓存和重用，因此重复调用此函数的成本较低。type 必须是一个 ctypes 类型。

  生成的指针类型会缓存到 type 的 `__pointer_type__` 属性中。可以在首次调用 `POINTER` 之前设置该属性，以指定自定义指针类型。但不建议这样做：在不依赖可能在未来 Python 版本中发生变化的实现细节的情况下，手动创建合适的指针类型非常困难。

ctypes.pointer(obj, /)

  创建一个新的指针实例，指向 obj。 返回的对象类型为 `POINTER(type(obj))`。

  注意：如果你只是想向外部函数调用传递一个对象指针，你应当使用更为快速的 `byref(obj)`。

ctypes.resize(obj, size)

  此函数可改变 obj 的内部内存缓冲区大小，其参数必须为 ctypes 类型的实例。 没有可能将缓冲区设为小于对象类型的本机大小值，该值由 `sizeof(type(obj))` 给出，但将缓冲区加大则是可能的。

ctypes.set_errno(value)

  设置调用线程中系统 `errno` 变量的 ctypes 私有副本的当前值为 value 并返回原来的值。

  引发一个 审计事件 `ctypes.set_errno` 并附带参数 `errno`。

ctypes.set_last_error(value)

  在调用线程中将系统 `LastError` 变量的 ctypes 私有副本的当前值设为 value 并返回之前的值。

  适用范围: Windows

  引发一个 审计事件 `ctypes.set_last_error` 并附带参数 `error`。

ctypes.sizeof(obj_or_type)

  返回 ctypes 类型或实例的内存缓冲区以字节表示的大小。 其功能与 C `sizeof` 运算符相同。

ctypes.string_at(ptr, size=-1)

  返回位于 void *ptr 的字节串。 如果指定了 size，它将被用作字节串的大小，否则将假定字节串以零值结尾。

  引发一个 审计事件 `ctypes.string_at` 并附带参数 `ptr`, `size`。

ctypes.WinError(code=None, descr=None)

  创建一个 `OSError` 的实例。如果未指定 code，则会调用 `GetLastError()` 来确定错误代码。如果未指定 descr，则会调用 `FormatError()` 来获取错误的文本描述。

  适用范围: Windows

  在 3.3 版本发生变更: 过去会创建 `WindowsError` 的实例，现在它是 `OSError` 的别名。

ctypes.wstring_at(ptr, size=-1)

  返回位于 void *ptr 的宽字符串。 如果指定了 size，它将被用作字符串的字符数量，否则将假定字符串以零值结尾。

  引发一个 审计事件 `ctypes.wstring_at` 并附带参数 `ptr`, `size`。

ctypes.memoryview_at(ptr, size, readonly=False)

  返回一个长度为 size 的 `memoryview` 对象，该对象引用从 void *ptr 开始的内存。

  如果 readonly 为 True，返回的 `memoryview` 对象将无法用于修改底层内存。（通过其他方式所做的更改仍会反映在返回的对象中。）

  此函数与 `string_at()` 类似，主要区别在于它不会对指定内存进行复制。它是 `memoryview((c_byte * size).from_address(ptr))` 的语义等效替代方案，但效率更高。（虽然 `from_address()` 只接受整数，但 ptr 也可以是 `ctypes.POINTER` 或 `byref()` 对象。）

  引发一个 审计事件 `ctypes.memoryview_at`，附带参数 `address`、`size`、`readonly`。

  Added in version 3.14.

### 数据类型

class ctypes._CData

  这个非公有类是所有 ctypes 数据类型的共同基类。 另外，所有 ctypes 类型的实例都包含一个存放 C 兼容数据的内存块；该内存块的地址可由 `addressof()` 辅助函数返回。 还有一个实例变量被公开为 `_objects`；此变量包含其他在内存块包含指针的情况下需要保持存活的 Python 对象。

  ctypes 数据类型的通用方法，它们都是类方法（严谨地说，它们是 metaclass 的方法）:

  from_buffer(source[, offset])

    此方法返回一个共享 source 对象缓冲区的 ctypes 实例。 source 对象必须支持可写缓冲区接口。 可选的 offset 形参指定以字节表示的源缓冲区内偏移量；默认值为零。 如果源缓冲区不够大则会引发 `ValueError`。

    引发一个 审计事件 `ctypes.cdata/buffer` 并附带参数 `pointer`, `size`, `offset`。

  from_buffer_copy(source[, offset])

    此方法创建一个 ctypes 实例，从 source 对象缓冲区拷贝缓冲区，该对象必须是可读的。 可选的 offset 形参指定以字节表示的源缓冲区内偏移量；默认值为零。 如果源缓冲区不够大则会引发 `ValueError`。

    引发一个 审计事件 `ctypes.cdata/buffer` 并附带参数 `pointer`, `size`, `offset`。

  from_address(address)

    此方法会使用 address 所指定的内存返回一个 ctypes 类型的实例，该参数必须为一个整数。

    这个方法以及其他间接调用了它的方法会引发一个 审计事件 `ctypes.cdata`，附带参数 `address`。

  from_param(obj)

    此方法会将 obj 适配为一个 ctypes 类型。 当该类型出现在外部函数的 `argtypes` 元组中时它将会被调用并传入在外部函数中使用的实际对象；它必须返回一个可被用作函数调用形参的对象。

    所有 ctypes 数据类型都带有这个类方法的默认实现，它通常会返回 obj，如果该对象是此类型的实例的话。 某些类型也能接受其他对象。

  in_dll(library, name)

    此方法返回一个由共享库导出的 ctypes 类型。 name 为导出数据的符号名称，library 为所加载的共享库。

  ctypes 数据类型的常见类变量：

  __pointer_type__

    通过为相应的 ctypes 数据类型调用 `POINTER()` 所创建的指针类型。如果尚未创建指针类型，则该属性不存在。

    Added in version 3.14.

  ctypes 数据类型的常见实例变量:

  _b_base_

    有时 ctypes 数据实例并不拥有它们所包含的内存块，它们只是共享了某个基对象的部分内存块。 `_b_base_` 只读成员是拥有内存块的根 ctypes 对象。

  _b_needsfree_

    这个只读变量在 ctypes 数据实例自身已分配了内存块时为真值，否则为假值。

  _objects

    这个成员或者为 `None`，或者为一个包含需要保持存活以使内存块的内存保持有效的 Python 对象的字典。 这个对象只是出于调试目的而对外公开；绝对不要修改此字典的内容。

### 基础数据类型

class ctypes._SimpleCData

  这个非公有类是所有基本 ctypes 数据类型的基类。 它在这里被提及是因为它包含基本 ctypes 数据类型共有的属性。 `_SimpleCData` 是 `_CData` 的子类，因此继承了其方法和属性。 非指针及不包含指针的 ctypes 数据类型现在将可以被封存。

  实例拥有一个属性:

  value

    这个属性包含实例的实际值。 对于整数和指针类型，它是一个整数，对于字符类型，它是一个单字符字符串对象或字符串，对于字符指针类型，它是一个 Python 字节串对象或字符串。

    When the `value` attribute is retrieved from a ctypes instance, usually a new object is returned each time. `ctypes` does not implement original object return, always a new object is constructed. The same is true for all other ctypes object instances.

当作为外部函数调用结果，或者举例来说，作为结构字段成员或数组条目被提取时，基本数据类型会被透明地转换为原生 Python 类型。 换句话说，如果某个外部函数的 `restype` 是 `c_char_p`，那么你将总是得到一个 Python 字节串对象，而 不是 一个 `c_char_p` 实例。

基本数据类型的子类 不会 继承这种行为。 因此，如果一个外部函数的 `restype` 是 `c_void_p` 的子类，则你将从函数调用得到一个该子类的实例。 当然，你可以通过访问 `value` 属性来获取指针的值。

这些是基本 ctypes 数据类型:

class ctypes.c_byte

  代表 C signed char 数据类型，并将值解读为一个小整数。 该构造器接受一个可选的整数初始值；不会执行溢出检查。

class ctypes.c_char

  代表 C char 数据类型，并将值解读为单个字符。 该构造器接受一个可选的字符串初始值，字符串的长度必须恰好为一个字符。

class ctypes.c_char_p

  当指向一个以零为结束符的字符串时代表 C char* 数据类型。 对于通用字符指针来说也可能指向二进制数据，必须要使用 `POINTER(c_char)`。 该构造器接受一个整数地址，或者一个字节串对象。

class ctypes.c_double

  代表 C double 数据类型。 该构造器接受一个可选的浮点数初始值。

class ctypes.c_longdouble

  代表 C long double 数据类型。 该构造器接受一个可选的浮点数初始值。 在 `sizeof(long double) == sizeof(double)` 的平台上它是 `c_double` 的一个别名。

class ctypes.c_float

  代表 C float 数据类型。 该构造器接受一个可选的浮点数初始值。

class ctypes.c_double_complex

  代表 C 语言中的 double complex 数据类型（如果可用）。该构造器接受一个可选的 `complex` 初始化器。

  Added in version 3.14.

class ctypes.c_float_complex

  代表 C 语言中的 float complex 数据类型（如果可用）。该构造器接受一个可选的 `complex` 初始化器。

  Added in version 3.14.

class ctypes.c_longdouble_complex

  代表 C 语言中的 long double complex 数据类型（如果可用）。该构造器接受一个可选的 `complex` 初始化器。

  Added in version 3.14.

class ctypes.c_int

  代表 C signed int 数据类型。 该构造器接受一个可选的整数初始值；不会执行溢出检查。 在 `sizeof(int) == sizeof(long)` 的平台上它是 `c_long` 的一个别名。

class ctypes.c_int8

  代表 C 8 位 signed int 数据类型。 它是 `c_byte` 的一个别名。

class ctypes.c_int16

  代表 C 16 位 signed int 数据类型。 通常是 `c_short` 的一个别名。

class ctypes.c_int32

  代表 C 32 位 signed int 数据类型。 通常是 `c_int` 的一个别名。

class ctypes.c_int64

  代表 C 64 位 signed int 数据类型。 通常是 `c_longlong` 的一个别名。

class ctypes.c_long

  代表 C signed long 数据类型。 该构造器接受一个可选的整数初始值；不会执行溢出检查。

class ctypes.c_longlong

  代表 C signed long long 数据类型。 该构造器接受一个可选的整数初始值；不会执行溢出检查。

class ctypes.c_short

  代表 C signed short 数据类型。 该构造器接受一个可选的整数初始值；不会执行溢出检查。

class ctypes.c_size_t

  代表 C `size_t` 数据类型。

class ctypes.c_ssize_t

  代表 C `ssize_t` 数据类型。

  Added in version 3.2.

class ctypes.c_time_t

  代表 C `time_t` 数据类型。

  Added in version 3.12.

class ctypes.c_ubyte

  代表 C unsigned char 数据类型，它将值解读为一个小整数。 该构造器接受一个可选的整数初始值；不会执行溢出检查。

class ctypes.c_uint

  代表 C unsigned int 数据类型。 该构造器接受一个可选的整数初始值；不会执行溢出检查。 在 `sizeof(int) == sizeof(long)` 的平台上它是 `c_ulong` 的一个别名。

class ctypes.c_uint8

  代表 C 8 位 unsigned int 数据类型。 它是 `c_ubyte` 的一个别名。

class ctypes.c_uint16

  代表 C 16 位 unsigned int 数据类型。 通常是 `c_ushort` 的一个别名。

class ctypes.c_uint32

  代表 C 32 位 unsigned int 数据类型。 通常是 `c_uint` 的一个别名。

class ctypes.c_uint64

  代表 C 64 位 unsigned int 数据类型。 通常是 `c_ulonglong` 的一个别名。

class ctypes.c_ulong

  代表 C unsigned long 数据类型。 该构造器接受一个可选的整数初始值；不会执行溢出检查。

class ctypes.c_ulonglong

  代表 C unsigned long long 数据类型。 该构造器接受一个可选的整数初始值；不会执行溢出检查。

class ctypes.c_ushort

  代表 C unsigned short 数据类型。 该构造器接受一个可选的整数初始值；不会执行溢出检查。

class ctypes.c_void_p

  代表 C void* 类型。 该值被表示为整数形式。 该构造器接受一个可选的整数初始值。

class ctypes.c_wchar

  代表 C `wchar_t` 数据类型，并将值解读为单个字符的 unicode 字符串。 该构造器接受一个可选的字符串初始值，字符串的长度必须恰好为一个字符。

class ctypes.c_wchar_p

  代表 C wchar_t* 数据类型，它必须为指向以零为结束符的宽字符串的指针。 该构造器接受一个整数地址，或一个字符串。

class ctypes.c_bool

  代表 C bool 数据类型 (更准确地说，是 C99 _Bool)。 它的值可以为 `True` 或 `False`，并且该构造器接受任何具有逻辑值的对象。

class ctypes.HRESULT

  代表一个 `HRESULT` 值，它包含某个函数或方法调用的成功或错误信息。

  适用范围: Windows

class ctypes.py_object

  代表 C PyObject* 数据类型。 不带参数地调用此构造器将创建一个 `NULL` PyObject* 指针。

  在 3.14 版本发生变更: `py_object` 现在是一种 generic type。

`ctypes.wintypes` 模块提供了其他许多 Windows 专属的数据类型，例如 `HWND`, `WPARAM` 或 `DWORD`。 还定义了一些有用的结构体如 `MSG` 或 `RECT`。

### 结构化数据类型

class ctypes.Union(*args, **kw)

  本机字节序的联合所对应的抽象基类。

  联合与结构体共享共同的属性和行为；详情请参见 `Structure` 的文档。

class ctypes.BigEndianUnion(*args, **kw)

  大端 字节序的联合所对应的抽象基类。

  Added in version 3.11.

class ctypes.LittleEndianUnion(*args, **kw)

  小端 字节序的联合所对应的抽象基类。

  Added in version 3.11.

class ctypes.BigEndianStructure(*args, **kw)

  大端 字节序的结构体所对应的抽象基类。

class ctypes.LittleEndianStructure(*args, **kw)

  小端 字节序的结构体所对应的抽象基类。

非本机字节序的结构体和联合不能包含指针类型字段，或任何其他包含指针类型字段的数据类型。

class ctypes.Structure(*args, **kw)

  本机 字节序的结构体所对应的抽象基类。

  Concrete structure and union types must be created by subclassing one of these types, and at least define a `_fields_` class variable. `ctypes` will create descriptors which allow reading and writing the fields by direct attribute accesses. These are the

  _fields_

    一个定义结构体字段的序列。 其中的条目必须为 2 元组或 3 元组。 元组的第一项是字段名称，第二项指明字段类型；它可以是任何 ctypes 数据类型。

    对于整数类型字段例如 `c_int`，可以给定第三个可选项。 它必须是一个定义字段比特位宽度的小正整数。

    字段名称在一个结构体或联合中必须唯一。 不会检查这个唯一性，但当名称出现重复时将只有一个字段可被访问。

    可以在定义 Structure 子类的类语句 之后 再定义 `_fields_` 类变量，这将允许创建直接或间接引用其自身的数据类型:

        class List(Structure):
            pass
        List._fields_ = [("pnext", POINTER(List)),
                         ...
                        ]

    类变量 `_fields_` 只能设置一次。后续的赋值操作将会引发 `AttributeError`。

    此外，类变量 `_fields_` 必须在结构体或联合类型首次使用前定义：包括创建实例或子类、对其调用 `sizeof()` 等情况。后续对 `_fields_` 的赋值会引发 `AttributeError`。如果在上述使用场景前未设置 `_fields_`，则该结构体或联合将没有自身的字段，就如同 `_fields_` 为空一样。

    结构体类型的子子类会继承基类的字段，再加上子子类中定义的 `_fields_`，如果有的话。

  _pack_

    一个可选的小整数，它允许重写实例中结构体字段的对齐值。

    这仅针对与 MSVC 兼容的内存布局实现 (参见 `_layout_`)。

    Setting `_pack_` to 0 is the same as not setting it at all. Otherwise, the value must be a positive power of two. The effect is equivalent to `#pragma pack(N)` in C, except `ctypes` may allow larger n than what the compiler accepts.

    当为 `_fields_` 赋值时，`_pack_` 必须已被定义，否则它将不起作用。

    从 3.14 版起已弃用，将在 3.19 版中移除: 由于历史原因，如果 `_pack_` 为非零值，默认情况下将使用与 MSVC 兼容的布局。在非 Windows 平台上，这一默认行为已被弃用，并计划在 Python 3.19 中变为错误。如果确实需要此行为，请显式将 `_layout_` 设置为 `'ms'`。

  _align_

    一个可选的小整数，它允许增加针对内存执行打包或解包时的对齐值。

    The value must not be negative. The effect is equivalent to `__attribute__((aligned(N)))` on GCC or `#pragma align(N)` on MSVC, except `ctypes` may allow values that the compiler would reject.

    `_align_` 只能 增加 一个结构体要求的对齐值。 将其设为 0 或 1 将没有任何效果。

    不建议使用不为二的乘方的值，这可能导致意外的行为。

    当为 `_fields_` 赋值时 `_align_` 必须已被定义，否则它将不起作用。

    Added in version 3.13.

  _layout_

    一个可选字符串，用于指定结构体/联合的布局。目前它可以设置为：

    - `"ms"`：微软编译器（MSVC）所使用的布局。在 GCC 和 Clang 上，可以通过 `__attribute__((ms_struct))` 来选择此布局。

    - `"gcc-sysv"`：GCC 在 System V 或“类 SysV”数据模型中使用的布局，适用于 Linux 和 macOS 系统。采用此布局时，`_pack_` 必须保持未设置状态或设为零。

    如果未显式设置，`ctypes` 将使用与平台约定相匹配的默认值。此默认值可能会在未来的 Python 版本中发生变化（例如，当新平台获得官方支持时，或者当发现相似平台之间存在差异时）。目前，默认值如下：

    - 在Windows平台上： `"ms"`

    - 当指定了 `_pack_` 时：`"ms"`。（此行为已弃用，详见 `_pack_` 的文档。）

    - 在非Windows平台上：`"gcc-sysv"`

    在为 `_fields_` 赋值时，`_layout_` 必须已被定义，否则它将不起作用。

    Added in version 3.14.

  _anonymous_

    一个可选的序列，它会列出未命名（匿名）字段的名称。 当 `_fields_` 被赋值时必须已经定义了 `_anonymous_`，否则它将没有效果。

    The fields listed in this variable must be structure or union type fields. `ctypes` will create descriptors in the structure type that allows accessing the nested fields directly, without the need to create the structure or union field.

    以下是一个示例类型（Windows）:

        class _U(Union):
            _fields_ = [("lptdesc", POINTER(TYPEDESC)),
                        ("lpadesc", POINTER(ARRAYDESC)),
                        ("hreftype", HREFTYPE)]

        class TYPEDESC(Structure):
            _anonymous_ = ("u",)
            _fields_ = [("u", _U),
                        ("vt", VARTYPE)]

    `TYPEDESC` 结构体描述了一个 COM 数据类型，`vt` 字段指明哪个联合字段是有效的。 由于 `u` 字段被定义为匿名字段，现在可以直接从 TYPEDESC 实例访问成员。 `td.lptdesc` 和 `td.u.lptdesc` 是等价的，但前者速度更快，因为它不需要创建临时的联合实例:

        td = TYPEDESC()
        td.vt = VT_PTR
        td.lptdesc = POINTER(some_type)
        td.u.lptdesc = POINTER(some_type)

  可以定义结构体的子类，它们会继承基类的字段。 如果子类定义具有单独的 `_fields_` 变量，在其中指定的字段会被添加到基类的字段中。

  结构体和联合的构造器均可接受位置和关键字参数。 位置参数用于按照 `_fields_` 中的出现顺序来初始化成员字段。 构造器中的关键字参数会被解读为属性赋值，因此它们将以相应的名称来初始化 `_fields_`，或为不存在于 `_fields_` 中的名称创建新的属性。

class ctypes.CField(*args, **kw)

  结构体（`Structure`）和联合（`Union`）字段的描述符。例如：

      >>> class Color(Structure):
      ...     _fields_ = (
      ...         ('red', c_uint8),
      ...         ('green', c_uint8),
      ...         ('blue', c_uint8),
      ...         ('intense', c_bool, 1),
      ...         ('blinking', c_bool, 1),
      ...    )
      ...
      >>> Color.red
      <ctypes.CField 'red' type=c_ubyte, ofs=0, size=1>
      >>> Color.green.type
      <class 'ctypes.c_ubyte'>
      >>> Color.blue.byte_offset
      2
      >>> Color.intense
      <ctypes.CField 'intense' type=c_bool, ofs=3, bit_size=1, bit_offset=0>
      >>> Color.blinking.bit_offset
      1

  所有属性均为只读。

  `CField` 对象通过 `_fields_` 创建；请勿直接实例化该类。

  Added in version 3.14: 以前，描述符只有 `offset` 和 `size` 属性以及一个可读的字符串表示形式；`CField` 类无法直接使用。

  name

    字段的名称，为字符串形式。

  type

    字段的类型，为一个 ctypes 类。

  offset
  byte_offset

    字段的偏移量，以字节为单位。

    对于位域，这是基础字节对齐的 存储单元 的偏移量；详见 `bit_offset`。

  byte_size

    字段的大小，以字节为单位。

    对于位域，这是基础 存储单元 的大小。通常，它与位域类型的大小相同。

  size

    对于非位域，与 `byte_size` 等效。

    对于位域，该属性包含一个向后兼容的位打包值，它结合了 `bit_size` 和 `bit_offset`。建议优先使用这两个显式属性。

  is_bitfield

    如果这是位域，则为 True。

  bit_offset
  bit_size

    位域在其 存储单元 内的位置，即位于从 `byte_offset` 开始的 `byte_size` 字节内存范围内。

    要获取位域的值，请先将存储单元作为整数读取，然后按 `bit_offset` 进行 左移 操作，并取结果的最低 `bit_size` 位。

    对于非位域，`bit_offset` 为零，且 `bit_size` 等于 `byte_size * 8`。

  is_anonymous

    如果此字段是匿名的（即它包含应合并到所属结构体或联合中的嵌套子字段），则为 True。

### 数组与指针

class ctypes.Array(*args)

  数组的抽象基类。

  The recommended way to create concrete array types is by multiplying any `ctypes` data type with a non-negative integer. Alternatively, you can subclass this type and define `_length_` and `_type_` class variables. Array elements can be read and written using standard subscript and slice accesses; for slice reads, the resulting object is not itself an `Array`.

  _length_

    一个指明数组中元素数量的正整数。 超出范围的抽取会导致 `IndexError`。 该值将由 `len()` 返回。

  _type_

    指明数组中每个元素的类型。

  Array 子类构造器可接受位置参数，用来按顺序初始化元素。

ctypes.ARRAY(type, length)

  Create an array. Equivalent to `type * length`, where type is a `ctypes` data type and length an integer.

  该函数已被 soft deprecated 而应改用乘法。 尚无移除它的计划。

class ctypes._Pointer

  私有对象，指针的抽象基类。

  实际的指针类型是通过调用 `POINTER()` 并附带其将指向的类型来创建的；这会由 `pointer()` 自动完成。

  如果一个指针指向的是数组，则其元素可使用标准的抽取和切片方式来读写。 指针对象没有长度，因此 `len()` 将引发 `TypeError`。 抽取负值将会从指针 之前 的内存中读取（与 C 一样），并且超出范围的抽取将可能因非法访问而导致崩溃（视你的运气而定）。

  _type_

    指明所指向的类型。

  contents

    返回指针所指向的对象。 对此属性赋值会使指针改为指向所赋值的对象。

### 异常

exception ctypes.ArgumentError

  此异常会在外部函数无法对某个传入参数执行转换时被引发。

exception ctypes.COMError(hresult, text, details)

  当 COM 方法调用失败时，会引发此异常。

  hresult

    表示错误代码的整数值。

  text

    错误消息。

  details

    5元组``(descr, source, helpfile, helpcontext, progid)``。

    descr 是文本描述。source 是引发错误的类或应用程序所对应的依赖于语言的 `ProgID`。helpfile 是帮助文件的路径。helpcontext 是帮助上下文标识符。progid 是定义该错误的接口的 `ProgID`。

  适用范围: Windows

  Added in version 3.14.