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使用SWIG在Go語言中使用Linux API (swig go linux)

Go語言是一種高性能、開發(fā)效率高的編程語言，受到越來越多的開發(fā)者的青睞。而Linux系統(tǒng)則是目前更流行的服務(wù)器操作系統(tǒng)之一，也被越來越多的企業(yè)和開發(fā)者使用。因此，在Go語言中使用Linux API成為了一個非常重要的話題。

然而，Go語言本身對于Linux系統(tǒng)API的支持并不完備。這使得在Go語言中直接調(diào)用Linux API變得非常困難。這時，一個非常不錯的解決方案是使用SWIG。

SWIG是一個用于將C和C++代碼轉(zhuǎn)換成其他編程語言的工具，它能夠自動生成其他語言的綁定代碼。在這里，我們將介紹如何。

安裝SWIG

我們需要安裝SWIG。SWIG的安裝很簡單，可以通過在Linux上運行以下命令輕松完成：

“`

$ sudo apt-get install swig

“`

現(xiàn)在，SWIG已經(jīng)安裝好了。

創(chuàng)建API Wrapper

接下來，我們需要創(chuàng)建一個API wrapper來將Linux API和Go語言進行整合。在這個wrapper中，我們需要聲明Linux API中需要使用的所有函數(shù)。

例如，要在Go語言中使用Linux的read函數(shù)，我們需要聲明以下代碼：

“`

ptrdiff_t

read(int fd, void *buf, size_t nbytes);

“`

這里需要注意的是，我們需要在每個函數(shù)聲明前添加“extern “C””來保證它們能在Go語言中正確導(dǎo)出。

將C代碼編譯成Go可用的動態(tài)鏈接庫

接下來，我們需要將C代碼編譯成Go可以鏈接的動態(tài)鏈接庫。這可以通過使用gcc編譯器和-shared選項來完成。例如，要將我們的wrapper編譯成動態(tài)鏈接庫，請運行以下命令：

“`

$ gcc -Wall -Werror -fpic -c api.c

$ gcc -shared -o libapi.so api.o

“`

在這個命令中，我們首先將api.c編譯成一個目標文件api.o，然后將其鏈接成libapi.so動態(tài)鏈接庫。

在Go語言中使用API

現(xiàn)在，我們已經(jīng)準備好在Go語言中使用Linux API了。我們需要先聲明我們將要使用的函數(shù)。例如，如果我們需要使用Linux的read函數(shù)，我們需要在Go語言中聲明以下代碼：

“`

// 在/_cgo_export.h中聲明read函數(shù)

extern __attribute__((__visibility__(“default”))) __attribute__((__cdecl__)) ptrdiff_t _wrap_read(int, void*, size_t);

// 在apiWrapper.go中聲明read函數(shù)

func wrapRead(fd int, buf []byte, nbytes uint) (n int) {

if len(buf) == 0 {

return 0

}

r := _wrap_read(int(fd), unsafe.Pointer(&buf[0]), nbytes)

if r

panic(“read error”)

}

return int(r)

}

“`

這里，我們首先在/_cgo_export.h中聲明了_wrap_read函數(shù)。然后，在apiWrapper.go中，我們定義了一個名為wrapRead的函數(shù)。這個函數(shù)將調(diào)用_wrap_read并用它的返回值替換掉錯誤返回值。

接下來，我們需要在Go語言中將動態(tài)鏈接庫和API wrapper鏈接起來。為此，我們可以使用#cgo指令和LD_PRELOAD環(huán)境變量。例如，若要使用我們剛剛創(chuàng)建的libapi.so動態(tài)鏈接庫，需要在Go代碼中加入以下代碼：

“`

// #cgo LDFLAGS: -L{path_to_lib} -lapi -Wl,-rpath={path_to_lib}

import “C”

import (

_ “unsafe”

)

func init() {

C.char_Read = C.wrapRead

}

“`

這里，我們使用了#cgo指令來指定動態(tài)鏈接庫的路徑。然后，在init函數(shù)中，我們將聲明的wrapRead函數(shù)綁定到Linux的read函數(shù)上。

現(xiàn)在，我們就可以在Go語言中直接使用Linux API了。例如，以下代碼將使用Linux的open函數(shù)打開一個文件：

“`

package mn

import (

“fmt”

“syscall”

)

func mn() {

fd, err := syscall.Open(“filename.txt”, syscall.O_RDON, 0)

if err != nil {

fmt.Println(err)

return

}

defer syscall.Close(fd)

// 使用fd和Linux的read和write函數(shù)進行操作

}

“`

結(jié)論

在本文中，我們介紹了如何。通過創(chuàng)建API wrapper和使用#cgo指令，在Go語言中使用Linux API變得更加容易。雖然這種方法可能有些復(fù)雜，但是它能夠為我們的應(yīng)用程序帶來更好的性能和更強大的功能，因此非常值得一試。

相關(guān)問題拓展閱讀：

如何這道tensorflow卸載成功 linux

如何這道tensorflow卸載成功 linux

安裝tensorflow

pip install –upgrade

錯誤：oserror no such file or directory site-packages/setuptools-21.0.0-py2.7.egg

解決:pip install –upgrade

–ignore-installed

Python 2.7.3 (default, Apr, 11:18:30)

on linux2

Type “help”, “copyright”, “credits” or “l(fā)icense” for more information.

>>> import tensorflow as tf

Traceback (most recent call last):

File “”, line 1, in

File “/usr/local/python27/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/__init__.py”, line 23, in

from tensorflow.python import *

File “/usr/local/python27/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/python/__init__.py”, line 45, in

from tensorflow.python import pywrap_tensorflow

File “做毀/usr/local/python27/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/python/pywrap_tensorflow.py”, line 28, in

_pywrap_tensorflow = swig_import_helper()

File “/usr/local/python27/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/python/pywrap_tensorflow.py”, line 24, in swig_import_helper

_mod = imp.load_module(‘_pywrap_tensorflow’, fp, pathname, description)

ImportError: /lib64/libc.so.6: version `GLIBC_2.15′ not found (required by /usr/local/python27/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/python/_pywrap_tensorflow.so)

tensorflow0.80版本編譯的時候使用GLIBC_2.15，系統(tǒng)自帶的是GLIBC_2.12，所以報錯了。

安灶枝裝新版glibc

1.glibc下載

從

下載源代碼。我下載的版本是2.20，鏈接地址是

2.安裝

因為glibc庫使用廣泛，為了避免污染當前系統(tǒng)環(huán)境，更好自定義安裝目錄，使用時定義一下環(huán)境變量就行了。具體步驟如下：

我使用的法（直接升級glibc）隱胡敏：

wget

xz -d glibc-2.17.tar.xz

tar -xvf glibc-2.17.tar

cd glibc-2.17

mkdir build

cd build

../configure –prefix=/usr –disable-profile –enable-add-ons –with-headers=/usr/include –with-binutils=/usr/bin

make && make install

需要等大概10分鐘。

輸入strings /lib64/libc.so.6|grep GLIBC發(fā)現(xiàn)已經(jīng)更新

Python 2.7.3 (default, Apr, 11:18:30)

on linux2

Type “help”, “copyright”, “credits” or “l(fā)icense” for more information.

>>> import tensorflow as tf

Traceback (most recent call last):

File “”, line 1, in

File “/usr/local/python27/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/__init__.py”, line 23, in

from tensorflow.python import *

File “/usr/local/python27/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/python/__init__.py”, line 45, in

from tensorflow.python import pywrap_tensorflow

File “/usr/local/python27/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/python/pywrap_tensorflow.py”, line 28, in

_pywrap_tensorflow = swig_import_helper()

File “/usr/local/python27/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/python/pywrap_tensorflow.py”, line 24, in swig_import_helper

_mod = imp.load_module(‘_pywrap_tensorflow’, fp, pathname, description)

ImportError: /usr/lib64/libstdc++.so.6: version `GLIBCXX_3.4.14′ not found (required by /usr/local/python27/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/python/_pywrap_tensorflow.so)

沒有GLIBCXX_3.4.14版本支持，繼續(xù)安裝(注意：libstdc++6_4.7.2-5_amd64.deb這是64位，libstdc++6_4.7.2-5_i386.deb這個是32位)

下載新版本，地址：

ar -x libstdc++6_4.7.2-5_amd64.deb&&tar xvf data.tar.gz

#cd /root/usr/lib/x86_64-linux-gnu

#ll

lrwxrwxrwx 1 root rootApr 26 15:21 libstdc++.so.6 -> libstdc++.so.6.0.17

-rw-r–r– 1 root rootJanlibstdc++.so.6.0.17

# find / -name libstdc++.so.6

/usr/lib64/libstdc++.so.6

/root/usr/lib/x86_64-linux-gnu/libstdc++.so.6

#mv /usr/lib64/libstdc++.so.6 /usr/lib64/libstdc++.so.6.bak

#cp libstdc++.so.6.0.17 /usr/lib64/

#cd /usr/lib64/

#chmod +x libstdc++.so.6.0.17

#ll libstdc++.so.6.0.17

-rwxr-xr-x 1 root rootApr 26 15:30 libstdc++.so.6.0.17

#ln -s libstdc++.so.6.0.17 libstdc++.so.6

>>> import tensorflow as tf

Traceback (most recent call last):

File “”, line 1, in

File “/usr/local/python27/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/__init__.py”, line 23, in

from tensorflow.python import *

File “/usr/local/python27/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/python/__init__.py”, line 45, in

from tensorflow.python import pywrap_tensorflow

File “/usr/local/python27/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/python/pywrap_tensorflow.py”, line 28, in

_pywrap_tensorflow = swig_import_helper()

File “/usr/local/python27/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/python/pywrap_tensorflow.py”, line 24, in swig_import_helper

_mod = imp.load_module(‘_pywrap_tensorflow’, fp, pathname, description)

ImportError: /usr/lib64/libstdc++.so.6: version `GLIBCXX_3.4.19′ not found (required by /usr/local/python27/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/python/_pywrap_tensorflow.so)

從網(wǎng)上下載libstdc++.so.6.0.20

或者

放到/usr/lib64/下

#chmod +x libstdc++.so.6.0.20

#rm libstdc++.so.6

#ln -s libstdc++.so.6.0.20 libstdc++.so.6

#strings /usr/lib64/libstdc++.so.6 | grep GLIBCXX

ImportError: cannot import name pywrap_tensorflow

edit: The real fix for me was to updated setuptools to the latest and it allowed me to upgrade mock and six to the latest. I was on setuptools 3.3. In my case I also had to remove said modules by hand because they were owned by OS in ‘/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/’

check versions of everything

pip freeze | grep -e six -e mock

easy_install –version

Update everything

wget

-O – | sudo python

pip install mock –upgrade

pip install six –upgrade

終于成功了。

>>> import tensorflow as tf

>>> hello = tf.constant(‘Hello, TensorFlow!’)

>>> sess = tf.Session()

>>> sess.run(hello)

Hello, TensorFlow!

>>> a = tf.constant(10)

>>> b = tf.constant(32)

>>> sess.run(a+b)

>>>

>>> print product

Tensor(“MatMul:0”, shape=(1, 1), dtype=float32)

>>> sess = tf.Session()

>>> result = sess.run(product)

>>> print result

>>> sess.close()

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