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如何在 Go 中嵌入 Python
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![](https://datadog-prod.imgix.net/img/blog/engineering/cgo-and-python/cgo_python_hero.png?auto=format&w=1900&dpr=1)
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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。
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[视频](https://youtu.be/yrEi5ezq2-c)
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在 Go 应用程序中嵌入 Python 的原因有很多:
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* 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。
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* 你可以复用现有的 Python 软件或库,而无需用新语言重新实现。
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* 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。
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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。
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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。
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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?
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![](https://datadog-prod.imgix.net/img/blog/engineering/cgo-and-python/cgo_python_divider_1.png?auto=format&fit=max&w=847)
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### 介绍 cgo
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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 <ruby>[外部函数接口][12]<rt>Foreign Function Interface</rt></ruby>(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。
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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:
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```
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package main
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// #include <float.h>
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import "C"
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import "fmt"
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func main() {
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fmt.Println("Max float value of float is", C.FLT_MAX)
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}
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```
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在这种包含头文件情况下,`import "C"` 指令上方的注释块称为“<ruby>序言<rt>preamble</rt></ruby>”,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。
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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。
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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。
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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。
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![](https://datadog-prod.imgix.net/img/blog/engineering/cgo-and-python/cgo_python_divider_2.png?auto=format&fit=max&w=847)
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### 嵌入 CPython:一个入门指南
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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:
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```
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package main
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// #cgo pkg-config: python-2.7
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// #include <Python.h>
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import "C"
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import "fmt"
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func main() {
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C.Py_Initialize()
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fmt.Println(C.GoString(C.Py_GetVersion()))
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C.Py_Finalize()
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}
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```
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上面的例子做的正是下面 Python 代码要做的事:
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```
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import sys
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print(sys.version)
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```
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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。
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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。
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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:
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```
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package main
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import (
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python "github.com/sbinet/go-python"
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)
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func main() {
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python.Initialize()
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python.PyRun_SimpleString("print 'hello, world!'")
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python.Finalize()
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}
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```
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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。
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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:
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```
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# foo.py
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def hello():
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"""
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Print hello world for fun and profit.
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"""
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print "hello, world!"
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```
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Go 代码稍微复杂一些,但仍然可读:
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```
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// main.go
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package main
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import "github.com/sbinet/go-python"
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func main() {
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python.Initialize()
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defer python.Finalize()
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fooModule := python.PyImport_ImportModule("foo")
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if fooModule == nil {
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panic("Error importing module")
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}
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helloFunc := fooModule.GetAttrString("hello")
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if helloFunc == nil {
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panic("Error importing function")
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}
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// The Python function takes no params but when using the C api
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// we're required to send (empty) *args and **kwargs anyways.
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helloFunc.Call(python.PyTuple_New(0), python.PyDict_New())
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}
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```
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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:
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```
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$ go build main.go && PYTHONPATH=. ./main
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hello, world!
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```
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![](https://datadog-prod.imgix.net/img/blog/engineering/cgo-and-python/cgo_python_divider_3.png?auto=format&fit=max&w=847)
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### 可怕的全局解释器锁
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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。
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在处理并发、Python 和 cgo 之前,我们还需要知道一些事情:它就是<ruby>全局解释器锁<rt>Global Interpreter Lock</rt></ruby>,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?
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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。
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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。
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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:
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```
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# foo.py
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import sys
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def print_odds(limit=10):
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"""
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Print odds numbers < limit
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"""
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for i in range(limit):
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if i%2:
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sys.stderr.write("{}\n".format(i))
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def print_even(limit=10):
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"""
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Print even numbers < limit
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"""
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for i in range(limit):
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if i%2 == 0:
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sys.stderr.write("{}\n".format(i))
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```
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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):
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```
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package main
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import (
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"sync"
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"github.com/sbinet/go-python"
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)
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func main() {
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// The following will also create the GIL explicitly
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// by calling PyEval_InitThreads(), without waiting
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// for the interpreter to do that
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python.Initialize()
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var wg sync.WaitGroup
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wg.Add(2)
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fooModule := python.PyImport_ImportModule("foo")
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odds := fooModule.GetAttrString("print_odds")
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even := fooModule.GetAttrString("print_even")
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// Initialize() has locked the the GIL but at this point we don't need it
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// anymore. We save the current state and release the lock
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// so that goroutines can acquire it
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state := python.PyEval_SaveThread()
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go func() {
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_gstate := python.PyGILState_Ensure()
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odds.Call(python.PyTuple_New(0), python.PyDict_New())
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python.PyGILState_Release(_gstate)
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wg.Done()
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}()
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go func() {
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_gstate := python.PyGILState_Ensure()
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even.Call(python.PyTuple_New(0), python.PyDict_New())
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python.PyGILState_Release(_gstate)
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wg.Done()
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}()
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wg.Wait()
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// At this point we know we won't need Python anymore in this
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// program, we can restore the state and lock the GIL to perform
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// the final operations before exiting.
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python.PyEval_RestoreThread(state)
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python.Finalize()
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}
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```
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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:
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1. 保存状态并锁定 GIL。
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2. 执行 Python。
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3. 恢复状态并解锁 GIL。
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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。
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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。
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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。
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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。
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### 释放 Gopher
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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。
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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。
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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:
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1. 我们的 goroutine 启动,执行 C 调用并暂停。GIL 被锁定。
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2. 当 C 调用返回时,当前线程尝试恢复 goroutine,但失败了。
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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。
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4. Go 调度器找到一个可用线程并恢复 goroutine。
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5. goroutine 快完成了,并在返回之前尝试解锁 GIL。
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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。
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7. 崩溃!
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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:
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```
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go func() {
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runtime.LockOSThread()
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_gstate := python.PyGILState_Ensure()
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odds.Call(python.PyTuple_New(0), python.PyDict_New())
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python.PyGILState_Release(_gstate)
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wg.Done()
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}()
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```
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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。
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### 结论
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为了嵌入 Python,Datadog Agent 必须接受一些权衡:
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* cgo 引入的开销。
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* 手动处理 GIL 的任务。
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* 在执行期间将 goroutine 绑定到同一线程的限制。
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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:
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* 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。
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* Agent 的轻量级版本,可以使用 Go 构建标签,完全剥离 Python 支持。
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* 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。
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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。
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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?
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via: https://www.datadoghq.com/blog/engineering/cgo-and-python/
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作者:[Massimiliano Pippi][a]
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译者:[Zioyi](https://github.com/Zioyi)
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校对:[wxy](https://github.com/wxy)
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本文由 [LCTT](https://github.com/LCTT/TranslateProject) 原创编译,[Linux中国](https://linux.cn/) 荣誉推出
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[a]:https://github.com/masci
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[1]:http://twitter.com/share?url=https://www.datadoghq.com/blog/engineering/cgo-and-python/
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[2]:http://www.reddit.com/submit?url=https://www.datadoghq.com/blog/engineering/cgo-and-python/
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[3]:https://www.linkedin.com/shareArticle?mini=true&url=https://www.datadoghq.com/blog/engineering/cgo-and-python/
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[4]:https://www.datadoghq.com/blog/category/under-the-hood
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[5]:https://www.datadoghq.com/blog/tag/agent
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[6]:https://www.datadoghq.com/blog/tag/golang
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[7]:https://www.datadoghq.com/blog/tag/python
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[8]:https://github.com/DataDog/datadog-agent/
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||
[9]:https://docs.python.org/2/extending/embedding.html
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[10]:https://dave.cheney.net/2016/01/18/cgo-is-not-go
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||
[11]:https://golang.org/cmd/cgo/
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[12]:https://en.wikipedia.org/wiki/Foreign_function_interface
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||
[13]:https://blog.golang.org/c-go-cgo
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[14]:https://github.com/sbinet/go-python
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[15]:https://morsmachine.dk/go-scheduler
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||
[16]:https://golang.org/pkg/plugin/
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[17]:https://www.datadoghq.com/careers/
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