PythonとFORTRANの連携: パフォーマンスと柔軟性の融合 - Python転職初心者向けエンジニアリングブログ

PythonとFORTRANの連携: パフォーマンスと柔軟性の融合

こんにちは、皆さん。今回は、PythonとFORTRANを連携させ、お互いの利点を最大限に活かしてプログラミングを行う方法に焦点を当ててみたいと思います。FORTRANの高い数値計算性能とPythonの柔軟性を組み合わせ、効率的で高速なプログラミングを実現しましょう。

1. PythonからFORTRANサブルーチンを呼び出す

まずは、PythonからFORTRANのサブルーチンを呼び出す例を見てみましょう。FORTRANのコードをコンパイルして共有ライブラリを生成し、Pythonからそれを呼び出します。

FORTRANのサブルーチン（add.f90）

! FORTRANのコード（add.f90）
SUBROUTINE ADDITION(A, B, RESULT)
    REAL, INTENT(IN) :: A, B
    REAL, INTENT(OUT) :: RESULT

    RESULT = A + B
END SUBROUTINE ADDITION

このFORTRANのコードをコンパイルして共有ライブラリを生成します。

$ gfortran -shared -fPIC -o libadd.so add.f90

次に、Pythonからこの共有ライブラリを呼び出します。

Pythonのコード

# Pythonのコード
import ctypes

# 共有ライブラリを読み込む
fortran_lib = ctypes.CDLL('./libadd.so')

# FORTRANのサブルーチンを呼び出す
addition = fortran_lib.ADDITION
addition.restype = ctypes.c_float

# 引数を設定して呼び出し
result = addition(3.0, 4.0)

# 結果を表示
print('Result from FORTRAN:', result)

この例では、Pythonのctypesモジュールを使用してFORTRANの共有ライブラリを呼び出しています。

2. FORTRANからPython関数を呼び出す

次に、FORTRANからPythonの関数を呼び出す例を見てみましょう。FORTRANのコード内でPythonの関数を呼び出すためには、f2pyなどのツールを使用します。

Pythonの関数（multiply.py）

# Pythonのコード（multiply.py）
def multiply(a, b):
    return a * b

このPythonの関数をFORTRANから呼び出すために、f2pyを使用してFORTRANのラッパーファイルを生成します。

$ f2py -m python_functions -c multiply.py

次に、FORTRANのコードでこのラッパーファイルを使用してPythonの関数を呼び出します。

FORTRANのコード（call_python.f90）

! FORTRANのコード（call_python.f90）
SUBROUTINE CALL_PYTHON
    USE python_functions
    REAL :: a, b, result

    ! Python関数を呼び出す
    a = 2.0
    b = 3.0
    result = multiply(a, b)

    ! 結果を表示
    WRITE(*,*) 'Result from Python:', result
END SUBROUTINE CALL_PYTHON

このFORTRANのコードをコンパイルして実行可能なファイルを生成します。

$ gfortran -o call_python call_python.f90 -L. -lpython_functions

そして、生成された実行可能ファイルを実行します。

$ ./call_python

この例では、FORTRANのコード内でPythonの関数を呼び出し、その結果を表示しています。

3. プロジェクトにおける利点と考慮事項

PythonとFORTRANの連携には、FORTRANの高い数値計算性能とPythonの柔軟性を組み合わせることで、計算集約型のプログラミングにおいて優れたパフォーマンスを発揮できる利点があります。ただし、データ型の適切な変換やエラーハンドリングには注意が必要です。

まとめ

今回はPythonとFORTRANの連携について基本的な手法を紹介しました。FORTRANの数値計算能力を生かしつつ、Pythonの柔軟性を利用して効率的かつ高速なプログラミングを実現しましょう。プロジェクトによって適切な連携方法を選択し、素晴らしい開発を進めましょう。Happy Coding!