python如何调用fortran程序

Python调用Fortran程序的方式包括：使用F2PY工具、通过Cython扩展、利用ctypes库。以下将详细介绍F2PY工具的使用方法。

F2PY（Fortran to Python interface generator）是一个用于连接Python和Fortran代码的工具，它可以将Fortran代码编译成Python可以调用的扩展模块。下面将详细介绍如何使用F2PY工具来调用Fortran程序。

一、F2PY工具简介

F2PY是NumPy项目的一部分，用于自动生成Python C/API的扩展模块，使得Python程序可以调用Fortran子程序。F2PY可以处理大部分Fortran 77代码，部分Fortran 90/95代码，并且支持多维数组。

二、安装F2PY

F2PY是NumPy包的一部分，安装NumPy时会一并安装F2PY。可以通过以下命令来安装NumPy：

pip install numpy

安装完成后，可以通过命令行检查F2PY是否安装成功：

f2py -v

三、编写Fortran代码

首先，我们需要有一个Fortran代码文件。假设我们有一个简单的Fortran程序example.f90，内容如下：

subroutine add_arrays(a, b, c, n)
    implicit none
    integer, intent(in) :: n
    real, intent(in) :: a(n), b(n)
    real, intent(out) :: c(n)
    integer :: i
    do i = 1, n
        c(i) = a(i) + b(i)
    end do
end subroutine add_arrays

这个Fortran子程序接收两个数组a和b，并将它们的元素逐个相加后存储在数组c中。

四、使用F2PY生成Python模块

使用F2PY将Fortran代码编译成Python模块非常简单。首先，在终端中导航到Fortran文件所在的目录，然后运行以下命令：

f2py -c -m example example.f90

其中：

-c：表示编译Fortran代码。
-m example：指定生成的Python模块名称为example。
example.f90：Fortran源文件名。

运行后会生成一个名为example的Python模块文件，可以在Python中直接导入使用。

五、在Python中调用Fortran程序

生成Python模块后，我们可以在Python代码中导入并调用Fortran子程序。下面是一个示例Python脚本：

import numpy as np
import example
n = 5
a = np.array([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0], dtype=np.float32)
b = np.array([5.0, 4.0, 3.0, 2.0, 1.0], dtype=np.float32)
c = np.zeros(n, dtype=np.float32)
example.add_arrays(a, b, c, n)
print("Array a:", a)
print("Array b:", b)
print("Array c:", c)

这个Python脚本调用了Fortran子程序add_arrays，并打印了数组a、b和c的内容。

六、深入理解F2PY的高级功能

1、处理多维数组

F2PY可以处理多维数组。假设我们有一个二维数组相加的Fortran子程序：

subroutine add_matrices(a, b, c, n, m)
    implicit none
    integer, intent(in) :: n, m
    real, intent(in) :: a(n, m), b(n, m)
    real, intent(out) :: c(n, m)
    integer :: i, j
    do i = 1, n
        do j = 1, m
            c(i, j) = a(i, j) + b(i, j)
        end do
    end do
end subroutine add_matrices

编译成Python模块并调用：

f2py -c -m matrix_example matrix_example.f90

在Python中使用：

import numpy as np
import matrix_example
n, m = 3, 3
a = np.array([[1.0, 2.0, 3.0], [4.0, 5.0, 6.0], [7.0, 8.0, 9.0]], dtype=np.float32)
b = np.array([[9.0, 8.0, 7.0], [6.0, 5.0, 4.0], [3.0, 2.0, 1.0]], dtype=np.float32)
c = np.zeros((n, m), dtype=np.float32)
matrix_example.add_matrices(a, b, c, n, m)
print("Matrix a:n", a)
print("Matrix b:n", b)
print("Matrix c:n", c)

2、处理复杂数据类型

F2PY不仅支持基本数据类型，还能处理Fortran的复杂数据类型，例如复数和用户自定义类型。假设我们有一个处理复数数组的Fortran子程序：

subroutine add_complex_arrays(a, b, c, n)
    implicit none
    integer, intent(in) :: n
    complex, intent(in) :: a(n), b(n)
    complex, intent(out) :: c(n)
    integer :: i
    do i = 1, n
        c(i) = a(i) + b(i)
    end do
end subroutine add_complex_arrays

同样地，编译并调用：

f2py -c -m complex_example complex_example.f90

在Python中使用：

import numpy as np
import complex_example
n = 5
a = np.array([1+2j, 2+3j, 3+4j, 4+5j, 5+6j], dtype=np.complex64)
b = np.array([6+5j, 5+4j, 4+3j, 3+2j, 2+1j], dtype=np.complex64)
c = np.zeros(n, dtype=np.complex64)
complex_example.add_complex_arrays(a, b, c, n)
print("Complex array a:", a)
print("Complex array b:", b)
print("Complex array c:", c)

七、使用Cython扩展调用Fortran程序

除了F2PY外，Cython也是一种非常强大的工具，它可以将Python代码编译为C代码，并且可以与Fortran代码进行交互。下面简要介绍如何使用Cython调用Fortran子程序。

1、编写Fortran代码

假设我们有一个Fortran子程序cython_example.f90：

subroutine multiply(a, b, c, n)
    implicit none
    integer, intent(in) :: n
    real, intent(in) :: a(n), b(n)
    real, intent(out) :: c(n)
    integer :: i
    do i = 1, n
        c(i) = a(i) * b(i)
    end do
end subroutine multiply

2、编写Cython接口

创建一个名为cython_interface.pyx的文件，内容如下：

cdef extern void multiply(float* a, float* b, float* c, int* n)
def multiply_arrays(a, b):
    cdef int n = len(a)
    cdef float[::1] a_ = a
    cdef float[::1] b_ = b
    cdef float[::1] c_ = np.zeros(n, dtype=np.float32)
    multiply(&a_[0], &b_[0], &c_[0], &n)
    return np.array(c_)

3、编写setup.py文件

创建一个名为setup.py的文件，用于编译Cython代码：

from distutils.core import setup
from distutils.extension import Extension
from Cython.Distutils import build_ext
ext_modules = [
    Extension("cython_interface",
              sources=["cython_interface.pyx", "cython_example.f90"],
              extra_f90_compile_args=["-O3"])
]
setup(
    name="cython_interface",
    cmdclass={"build_ext": build_ext},
    ext_modules=ext_modules
)

4、编译并调用

在终端中运行以下命令编译Cython代码：

python setup.py build_ext --inplace

然后在Python中调用：

import numpy as np
import cython_interface
a = np.array([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0], dtype=np.float32)
b = np.array([5.0, 4.0, 3.0, 2.0, 1.0], dtype=np.float32)
c = cython_interface.multiply_arrays(a, b)
print("Array a:", a)
print("Array b:", b)
print("Array c:", c)

八、使用ctypes库调用Fortran程序

ctypes库是Python的一个外部函数库，它允许调用C库函数。我们可以使用ctypes库来调用编译好的Fortran共享库。

1、编写Fortran代码并编译成共享库

假设我们有一个Fortran子程序ctypes_example.f90：

subroutine subtract_arrays(a, b, c, n)
    implicit none
    integer, intent(in) :: n
    real, intent(in) :: a(n), b(n)
    real, intent(out) :: c(n)
    integer :: i
    do i = 1, n
        c(i) = a(i) - b(i)
    end do
end subroutine subtract_arrays

编译成共享库：

gfortran -shared -fPIC -o ctypes_example.so ctypes_example.f90

2、在Python中调用共享库

使用ctypes库加载共享库并调用Fortran子程序：

import numpy as np
import ctypes
Load the shared library
lib = ctypes.CDLL('./ctypes_example.so')
Define the argument and return types
lib.subtract_arrays.argtypes = [np.ctypeslib.ndpointer(dtype=np.float32, ndim=1, flags='C_CONTIGUOUS'),
                                np.ctypeslib.ndpointer(dtype=np.float32, ndim=1, flags='C_CONTIGUOUS'),
                                np.ctypeslib.ndpointer(dtype=np.float32, ndim=1, flags='C_CONTIGUOUS'),
                                ctypes.POINTER(ctypes.c_int)]
n = 5
a = np.array([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0], dtype=np.float32)
b = np.array([5.0, 4.0, 3.0, 2.0, 1.0], dtype=np.float32)
c = np.zeros(n, dtype=np.float32)
Call the Fortran subroutine
lib.subtract_arrays(a, b, c, ctypes.byref(ctypes.c_int(n)))
print("Array a:", a)
print("Array b:", b)
print("Array c:", c)

九、总结

通过以上几种方法，我们可以将Fortran代码集成到Python中，从而利用Fortran的高效计算能力和Python的易用性。F2PY工具是最推荐的方式，因为它简单易用，且能处理多种Fortran代码和数据类型。Cython和ctypes库提供了更多的灵活性和控制，但相对复杂一些。选择合适的方法取决于具体的应用场景和需求。

无论使用哪种方法，都可以极大地提升计算效率和代码的可维护性，尤其是在科学计算和工程应用中。希望本文对你有所帮助，祝你在Python和Fortran的结合使用中取得成功！