如何在 Go 中嵌入 Python ================== ![](https://datadog-prod.imgix.net/img/blog/engineering/cgo-and-python/cgo_python_hero.png?auto=format&w=1900&dpr=1) 如果你看一下 [新的 Datadog Agent][8],你可能会注意到大部分代码库是用 Go 编写的,尽管我们用来收集指标的检查仍然是用 Python 编写的。这大概是因为 Datadog Agent 是一个 [嵌入了][9] CPython 解释器的普通 Go 二进制文件,可以在任何时候按需执行 Python 代码。这个过程通过抽象层来透明化,使得你可以编写惯用的 Go 代码而底层运行的是 Python。 [视频](https://youtu.be/yrEi5ezq2-c) 在 Go 应用程序中嵌入 Python 的原因有很多: * 它在过渡期间很有用;可以逐步将现有 Python 项目的部分迁移到新语言,而不会在此过程中丢失任何功能。 * 你可以复用现有的 Python 软件或库,而无需用新语言重新实现。 * 你可以通过加载去执行常规 Python 脚本来动态扩展你软件,甚至在运行时也可以。 理由还可以列很多,但对于 Datadog Agent 来说,最后一点至关重要:我们希望做到无需重新编译 Agent,或者说编译任何内容就能够执行自定义检查或更改现有检查。 嵌入 CPython 非常简单,而且文档齐全。解释器本身是用 C 编写的,并且提供了一个 C API 以编程方式来执行底层操作,例如创建对象、导入模块和调用函数。 在本文中,我们将展示一些代码示例,我们将会在与 Python 交互的同时继续保持 Go 代码的惯用语,但在我们继续之前,我们需要解决一个间隙:嵌入 API 是 C 语言,但我们的主要应用程序是 Go,这怎么可能工作? ![](https://datadog-prod.imgix.net/img/blog/engineering/cgo-and-python/cgo_python_divider_1.png?auto=format&fit=max&w=847) ### 介绍 cgo 有 [很多好的理由][10] 说服你为什么不要在堆栈中引入 cgo,但嵌入 CPython 是你必须这样做的原因。[cgo][11] 不是语言,也不是编译器。它是 [外部函数接口][12]Foreign Function Interface(FFI),一种让我们可以在 Go 中使用来调用不同语言(特别是 C)编写的函数和服务的机制。 当我们提起 “cgo” 时,我们实际上指的是 Go 工具链在底层使用的一组工具、库、函数和类型,因此我们可以通过执行 `go build` 来获取我们的 Go 二进制文件。下面是使用 cgo 的示例程序: ``` package main // #include import "C" import "fmt" func main() { fmt.Println("Max float value of float is", C.FLT_MAX) } ``` 在这种包含头文件情况下,`import "C"` 指令上方的注释块称为“序言preamble”,可以包含实际的 C 代码。导入后,我们可以通过“C”伪包来“跳转”到外部代码,访问常量 `FLT_MAX`。你可以通过调用 `go build` 来构建,它就像普通的 Go 一样。 如果你想查看 cgo 在这背后到底做了什么,可以运行 `go build -x`。你将看到 “cgo” 工具将被调用以生成一些 C 和 Go 模块,然后将调用 C 和 Go 编译器来构建目标模块,最后链接器将所有内容放在一起。 你可以在 [Go 博客][13] 上阅读更多有关 cgo 的信息,该文章包含更多的例子以及一些有用的链接来做进一步了解细节。 现在我们已经了解了 cgo 可以为我们做什么,让我们看看如何使用这种机制运行一些 Python 代码。 ![](https://datadog-prod.imgix.net/img/blog/engineering/cgo-and-python/cgo_python_divider_2.png?auto=format&fit=max&w=847) ### 嵌入 CPython:一个入门指南 从技术上讲,嵌入 CPython 的 Go 程序并没有你想象的那么复杂。事实上,我们只需在运行 Python 代码之前初始化解释器,并在完成后关闭它。请注意,我们在所有示例中使用 Python 2.x,但我们只需做很少的调整就可以应用于 Python 3.x。让我们看一个例子: ``` package main // #cgo pkg-config: python-2.7 // #include import "C" import "fmt" func main() { C.Py_Initialize() fmt.Println(C.GoString(C.Py_GetVersion())) C.Py_Finalize() } ``` 上面的例子做的正是下面 Python 代码要做的事: ``` import sys print(sys.version) ``` 你可以看到我们在序言加入了一个 `#cgo` 指令;这些指令被会被传递到工具链,让你改变构建工作流程。在这种情况下,我们告诉 cgo 调用 `pkg-config` 来收集构建和链接名为 `python-2.7` 的库所需的标志,并将这些标志传递给 C 编译器。如果你的系统中安装了 CPython 开发库和 pkg-config,你只需要运行 `go build` 来编译上面的示例。 回到代码,我们使用 `Py_Initialize()` 和 `Py_Finalize()` 来初始化和关闭解释器,并使用 `Py_GetVersion` C 函数来获取嵌入式解释器版本信息的字符串。 如果你想知道,所有我们需要放在一起调用 C 语言 Python API的 cgo 代码都是模板代码。这就是为什么 Datadog Agent 依赖 [go-python][14] 来完成所有的嵌入操作;该库为 C API 提供了一个 Go 友好的轻量级包,并隐藏了 cgo 细节。这是另一个基本的嵌入式示例,这次使用 go-python: ``` package main import ( python "github.com/sbinet/go-python" ) func main() { python.Initialize() python.PyRun_SimpleString("print 'hello, world!'") python.Finalize() } ``` 这看起来更接近普通 Go 代码,不再暴露 cgo,我们可以在访问 Python API 时来回使用 Go 字符串。嵌入式看起来功能强大且对开发人员友好,是时候充分利用解释器了:让我们尝试从磁盘加载 Python 模块。 在 Python 方面我们不需要任何复杂的东西,无处不在的“hello world” 就可以达到目的: ``` # foo.py def hello(): """ Print hello world for fun and profit. """ print "hello, world!" ``` Go 代码稍微复杂一些,但仍然可读: ``` // main.go package main import "github.com/sbinet/go-python" func main() { python.Initialize() defer python.Finalize() fooModule := python.PyImport_ImportModule("foo") if fooModule == nil { panic("Error importing module") } helloFunc := fooModule.GetAttrString("hello") if helloFunc == nil { panic("Error importing function") } // The Python function takes no params but when using the C api // we're required to send (empty) *args and **kwargs anyways. helloFunc.Call(python.PyTuple_New(0), python.PyDict_New()) } ``` 构建时,我们需要将 `PYTHONPATH` 环境变量设置为当前工作目录,以便导入语句能够找到 `foo.py` 模块。在 shell 中,该命令如下所示: ``` $ go build main.go && PYTHONPATH=. ./main hello, world! ``` ![](https://datadog-prod.imgix.net/img/blog/engineering/cgo-and-python/cgo_python_divider_3.png?auto=format&fit=max&w=847) ### 可怕的全局解释器锁 为了嵌入 Python 必须引入 cgo ,这是一种权衡:构建速度会变慢,垃圾收集器不会帮助我们管理外部系统使用的内存,交叉编译也很难。对于一个特定的项目来说,这些问题是否是可以争论的,但我认为有一些不容商量的问题:Go 并发模型。如果我们不能从 goroutine 中运行 Python,那么使用 Go 就没有意义了。 在处理并发、Python 和 cgo 之前,我们还需要知道一些事情:它就是全局解释器锁Global Interpreter Lock,即 GIL。GIL 是语言解释器(CPython 就是其中之一)中广泛采用的一种机制,可防止多个线程同时运行。这意味着 CPython 执行的任何 Python 程序都无法在同一进程中并行运行。并发仍然是可能的,锁是速度、安全性和实现简易性之间的一个很好的权衡,那么,当涉及到嵌入时,为什么这会造成问题呢? 当一个常规的、非嵌入式的 Python 程序启动时,不涉及 GIL 以避免锁定操作中的无用开销;在某些 Python 代码首次请求生成线程时 GIL 就启动了。对于每个线程,解释器创建一个数据结构来存储当前的相关状态信息并锁定 GIL。当线程完成时,状态被恢复,GIL 被解锁,准备被其他线程使用。 当我们从 Go 程序运行 Python 时,上述情况都不会自动发生。如果没有 GIL,我们的 Go 程序可以创建多个 Python 线程,这可能会导致竞争条件,从而导致致命的运行时错误,并且很可能出现分段错误导致整个 Go 应用程序崩溃。 解决方案是在我们从 Go 运行多线程代码时显式调用 GIL;代码并不复杂,因为 C API 提供了我们需要的所有工具。为了更好地暴露这个问题,我们需要写一些受 CPU 限制的 Python 代码。让我们将这些函数添加到前面示例中的 `foo.py` 模块中: ``` # foo.py import sys def print_odds(limit=10): """ Print odds numbers < limit """ for i in range(limit): if i%2: sys.stderr.write("{}\n".format(i)) def print_even(limit=10): """ Print even numbers < limit """ for i in range(limit): if i%2 == 0: sys.stderr.write("{}\n".format(i)) ``` 我们将尝试从 Go 并发打印奇数和偶数,使用两个不同的 goroutine(因此涉及线程): ``` package main import ( "sync" "github.com/sbinet/go-python" ) func main() { // The following will also create the GIL explicitly // by calling PyEval_InitThreads(), without waiting // for the interpreter to do that python.Initialize() var wg sync.WaitGroup wg.Add(2) fooModule := python.PyImport_ImportModule("foo") odds := fooModule.GetAttrString("print_odds") even := fooModule.GetAttrString("print_even") // Initialize() has locked the the GIL but at this point we don't need it // anymore. We save the current state and release the lock // so that goroutines can acquire it state := python.PyEval_SaveThread() go func() { _gstate := python.PyGILState_Ensure() odds.Call(python.PyTuple_New(0), python.PyDict_New()) python.PyGILState_Release(_gstate) wg.Done() }() go func() { _gstate := python.PyGILState_Ensure() even.Call(python.PyTuple_New(0), python.PyDict_New()) python.PyGILState_Release(_gstate) wg.Done() }() wg.Wait() // At this point we know we won't need Python anymore in this // program, we can restore the state and lock the GIL to perform // the final operations before exiting. python.PyEval_RestoreThread(state) python.Finalize() } ``` 在阅读示例时,你可能会注意到一个模式,该模式将成为我们运行嵌入式 Python 代码的习惯写法: 1. 保存状态并锁定 GIL。 2. 执行 Python。 3. 恢复状态并解锁 GIL。 代码应该很简单,但我们想指出一个微妙的细节:请注意,尽管借用了 GIL 执行,有时我们通过调用 `PyEval_SaveThread()` 和 `PyEval_RestoreThread()` 来操作 GIL,有时(查看 goroutines 里面)我们对 `PyGILState_Ensure()` 和 `PyGILState_Release()` 来做同样的事情。 我们说过当从 Python 操作多线程时,解释器负责创建存储当前状态所需的数据结构,但是当同样的事情发生在 C API 时,我们来负责处理。 当我们用 go-python 初始化解释器时,我们是在 Python 上下文中操作的。因此,当调用 `PyEval_InitThreads()` 时,它会初始化数据结构并锁定 GIL。我们可以使用 `PyEval_SaveThread()` 和 `PyEval_RestoreThread()` 对已经存在的状态进行操作。 在 goroutines 中,我们从 Go 上下文操作,我们需要显式创建状态并在完成后将其删除,这就是 `PyGILState_Ensure()` 和 `PyGILState_Release()` 为我们所做的。 ![](https://datadog-prod.imgix.net/img/blog/engineering/cgo-and-python/cgo_python_divider_4.png?auto=format&fit=max&w=847) ### 释放 Gopher 在这一点上,我们知道如何处理在嵌入式解释器中执行 Python 的多线程 Go 代码,但在 GIL 之后,另一个挑战即将来临:Go 调度程序。 当一个 goroutine 启动时,它被安排在可用的 `GOMAXPROCS` 线程之一上执行,[参见此处][15] 可了解有关该主题的更多详细信息。如果一个 goroutine 碰巧执行了系统调用或调用 C 代码,当前线程会将线程队列中等待运行的其他 goroutine 移交给另一个线程,以便它们有更好的机会运行; 当前 goroutine 被暂停,等待系统调用或 C 函数返回。当这种情况发生时,线程会尝试恢复暂停的 goroutine,但如果这不可能,它会要求 Go 运行时找到另一个线程来完成 goroutine 并进入睡眠状态。 goroutine 最后被安排给另一个线程,它就完成了。 考虑到这一点,让我们看看当一个 goroutine 被移动到一个新线程时,运行一些 Python 代码的 goroutine 会发生什么: 1. 我们的 goroutine 启动,执行 C 调用并暂停。GIL 被锁定。 2. 当 C 调用返回时,当前线程尝试恢复 goroutine,但失败了。 3. 当前线程告诉 Go 运行时寻找另一个线程来恢复我们的 goroutine。 4. Go 调度器找到一个可用线程并恢复 goroutine。 5. goroutine 快完成了,并在返回之前尝试解锁 GIL。 6. 当前状态中存储的线程 ID 来自原线程,与当前线程的 ID 不同。 7. 崩溃! 所幸,我们可以通过从 goroutine 中调用运行时包中的 `LockOSThread` 函数来强制 Go runtime 始终保持我们的 goroutine 在同一线程上运行: ``` go func() { runtime.LockOSThread() _gstate := python.PyGILState_Ensure() odds.Call(python.PyTuple_New(0), python.PyDict_New()) python.PyGILState_Release(_gstate) wg.Done() }() ``` 这会干扰调度器并可能引入一些开销,但这是我们愿意付出的代价。 ### 结论 为了嵌入 Python,Datadog Agent 必须接受一些权衡: * cgo 引入的开销。 * 手动处理 GIL 的任务。 * 在执行期间将 goroutine 绑定到同一线程的限制。 为了能方便在 Go 中运行 Python 检查,我们很乐意接受其中的每一项。但通过意识到这些权衡,我们能够最大限度地减少它们的影响,除了为支持 Python 而引入的其他限制,我们没有对策来控制潜在问题: * 构建是自动化和可配置的,因此开发人员仍然需要拥有与 `go build` 非常相似的东西。 * Agent 的轻量级版本,可以使用 Go 构建标签,完全剥离 Python 支持。 * 这样的版本仅依赖于在 Agent 本身硬编码的核心检查(主要是系统和网络检查),但没有 cgo 并且可以交叉编译。 我们将在未来重新评估我们的选择,并决定是否仍然值得保留 cgo;我们甚至可以重新考虑整个 Python 是否仍然值得,等待 [Go 插件包][16] 成熟到足以支持我们的用例。但就目前而言,嵌入式 Python 运行良好,从旧代理过渡到新代理再简单不过了。 你是一个喜欢混合不同编程语言的多语言者吗?你喜欢了解语言的内部工作原理以提高你的代码性能吗? -------------------------------------------------------------------------------- via: https://www.datadoghq.com/blog/engineering/cgo-and-python/ 作者:[Massimiliano Pippi][a] 译者:[Zioyi](https://github.com/Zioyi) 校对:[wxy](https://github.com/wxy) 本文由 [LCTT](https://github.com/LCTT/TranslateProject) 原创编译,[Linux中国](https://linux.cn/) 荣誉推出 [a]:https://github.com/masci [1]:http://twitter.com/share?url=https://www.datadoghq.com/blog/engineering/cgo-and-python/ [2]:http://www.reddit.com/submit?url=https://www.datadoghq.com/blog/engineering/cgo-and-python/ [3]:https://www.linkedin.com/shareArticle?mini=true&url=https://www.datadoghq.com/blog/engineering/cgo-and-python/ [4]:https://www.datadoghq.com/blog/category/under-the-hood [5]:https://www.datadoghq.com/blog/tag/agent [6]:https://www.datadoghq.com/blog/tag/golang [7]:https://www.datadoghq.com/blog/tag/python [8]:https://github.com/DataDog/datadog-agent/ [9]:https://docs.python.org/2/extending/embedding.html [10]:https://dave.cheney.net/2016/01/18/cgo-is-not-go [11]:https://golang.org/cmd/cgo/ [12]:https://en.wikipedia.org/wiki/Foreign_function_interface [13]:https://blog.golang.org/c-go-cgo [14]:https://github.com/sbinet/go-python [15]:https://morsmachine.dk/go-scheduler [16]:https://golang.org/pkg/plugin/ [17]:https://www.datadoghq.com/careers/