使用Python运行Fortran代码可以通过多种方式实现，主要方法包括使用f2py工具、Cython、以及直接调用Fortran编译生成的共享库。f2py工具是最方便的方法，因为它是NumPy的一部分，可以将Fortran代码直接编译并生成Python模块。
以下是详细介绍这些方法的内容：
一、F2PY工具
f2py是NumPy的一个子模块，专门用于连接Fortran和Python。它可以将Fortran代码直接编译成Python可调用的模块。
1. 使用f2py编译Fortran代码
首先，确保你已经安装了NumPy，因为f2py是其一部分。可以通过以下命令安装NumPy：
pip install numpy
假设你有一个Fortran文件 example.f90：
subroutine add_arrays(a, b, c, n)
integer, intent(in) :: n
real(8), intent(in) :: a(n), b(n)
real(8), intent(out) :: c(n)
integer :: i
do i = 1, n
c(i) = a(i) + b(i)
end do
end subroutine add_arrays
使用以下命令编译Fortran代码：
f2py -c -m example_module example.f90
这将生成一个名为 example_module 的Python模块。
2. 在Python中调用Fortran代码
编译完成后，可以在Python中使用生成的模块：
import example_module
import numpy as np
a = np.array([1.0, 2.0, 3.0], dtype=np.float64)
b = np.array([4.0, 5.0, 6.0], dtype=np.float64)
c = np.zeros(3, dtype=np.float64)
example_module.add_arrays(a, b, c, len(a))
print(c)
通过这种方式，Python可以直接调用Fortran编写的子程序，将复杂的数值计算交给Fortran处理。
二、CYTHON
Cython是一种将Python代码转换为C/C++代码的工具，它也可以用来连接Python和Fortran代码。
1. 使用Cython编写接口
首先，需要创建一个Cython文件，比如 example.pyx，用于定义Fortran函数接口：
cdef extern from "example.h":
void add_arrays(double* a, double* b, double* c, int* n)
def py_add_arrays(double[:] a, double[:] b):
cdef int n = a.shape[0]
cdef double[::1] c = np.zeros(n, dtype=np.float64)
add_arrays(&a[0], &b[0], &c[0], &n)
return np.array(c)
2. 编写setup.py进行编译
然后，编写一个 setup.py 文件来编译Cython代码：
from distutils.core import setup
from Cython.Build import cythonize
setup(
ext_modules = cythonize("example.pyx")
)
通过以下命令编译：
python setup.py build_ext --inplace
3. 在Python中调用
编译完成后，可以在Python中调用：
import example
import numpy as np
a = np.array([1.0, 2.0, 3.0], dtype=np.float64)
b = np.array([4.0, 5.0, 6.0], dtype=np.float64)
c = example.py_add_arrays(a, b)
print(c)
Cython提供了一种灵活的方法来连接Fortran和Python，但需要编写Cython接口代码。
三、直接调用共享库
如果你已经有一个编译好的Fortran共享库，可以直接使用Python的 ctypes 或 cffi 模块来调用。
1. 使用ctypes
首先，确保你的Fortran代码已经编译成共享库（例如 example.so）。
在Python中，可以使用 ctypes 调用：
import ctypes
import numpy as np
加载共享库
lib = ctypes.CDLL('./example.so')
定义函数接口
add_arrays = lib.add_arrays
add_arrays.argtypes = [
np.ctypeslib.ndpointer(dtype=np.float64, ndim=1, flags='C_CONTIGUOUS'),
np.ctypeslib.ndpointer(dtype=np.float64, ndim=1, flags='C_CONTIGUOUS'),
np.ctypeslib.ndpointer(dtype=np.float64, ndim=1, flags='C_CONTIGUOUS'),
ctypes.POINTER(ctypes.c_int)
]
add_arrays.restype = None
使用函数
a = np.array([1.0, 2.0, 3.0], dtype=np.float64)
b = np.array([4.0, 5.0, 6.0], dtype=np.float64)
c = np.zeros(3, dtype=np.float64)
n = ctypes.c_int(len(a))
add_arrays(a, b, c, ctypes.byref(n))
print(c)
这种方法适合于已经有共享库的情况，方便直接调用。
四、总结
使用Python运行Fortran代码有多种方法选择，f2py 是最简单直接的方式，适合快速集成和调用Fortran代码。Cython 适合需要更多定制化接口或者需要同时结合C/C++代码的情况。而 ctypes 则适合于已编译的共享库，可以直接调用库中的函数。根据实际需求和开发环境，可以选择最适合的方法来整合Python和Fortran代码。
相关问答FAQs：
如何将Fortran代码与Python结合使用？
将Fortran代码与Python结合使用，可以通过多种方式实现。最常见的方法是使用f2py，这是NumPy的一部分，能够将Fortran代码编译并作为Python模块导入。首先，确保你已经安装了NumPy和Fortran编译器。通过f2py命令将Fortran源代码编译成共享库，然后在Python中导入这个模块。这样，你就可以在Python脚本中调用Fortran函数，从而充分利用Fortran在数值计算方面的高效性。
在Python中调用Fortran程序需要哪些工具或库？
要在Python中调用Fortran程序，通常需要安装f2py，它是NumPy的一部分。此外，确保你的系统上安装了适合的Fortran编译器（如gfortran）。如果需要更复杂的接口，可以考虑使用Cython或SWIG，这些工具可以帮助你将Fortran代码封装成Python可调用的模块。通过这些工具，可以实现更灵活和高效的集成。
使用Python调用Fortran代码的性能如何？
Python与Fortran结合使用时，性能通常会显著提升，特别是在涉及大量数值计算的任务中。Fortran在处理数组和矩阵运算时表现出色，因此如果你的项目中包含复杂的数值计算，使用Fortran进行计算，Python则用于数据处理和可视化，将会是一个高效的方案。不过，性能的提升也取决于如何设计接口和数据传递的方式，因此在实现时需要注意数据格式的兼容性。
