Python

PythonでDLLを呼び出す方法を現役エンジニアが解説【初心者向け】

初心者向けにPythonでDLLを呼び出す方法について現役エンジニアが解説しています。DLLはWindowsにおける共有ライブラリになります。PythonからWindowsのDLLを使うにはctypes.WinDLL関数を使用します。サンプルではウィンドウを表示させています。

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PythonでDLLを呼び出す方法について解説します。

そもそもPythonについてよく分からないという方は、Pythonとは何なのか解説した記事を読むとさらに理解が深まります。

なお本記事は、TechAcademyのオンラインブートキャンプPython講座の内容をもとに紹介しています。

今回は、Pythonに関する内容だね！

どういう内容でしょうか？

PythonでDLLを呼び出す方法について詳しく説明していくね！

お願いします！

DLL(ダイナミックリンクライブラリ)とは

DLL(Dynamic Link Library、ダイナミックリンクライブラリ)とは、Windowsにおける共有ライブラリの仕組みです。

DLLは複数のプログラムで同時かつ共通に使用できるコードとデータを含みます。もしDLLがないと、複数のプログラムで都度似たような機能(例えば、ファイルの読み書き、ネットワークでの送受信など)を実装しなければいけません。

DLLを使うことで、共通の機能をDLLにまとめ、複数のプログラムで使い回せます。バグの修正や機能追加でコードを変更したい場合にも、DLLを更新し入れ替えるだけで済みます。

外部関数ライブラリctypesとは

ctypesはPythonのための外部関数ライブラリです。

ctypesを用いることで、共有ライブラリ(Windowsでは*.dll、Linuxでは*.so)の関数を呼び出せます。既存のプログラムが別言語(例えばC、C++)で作成されていて、Pythonからそれらを利用したい場合に便利です。

詳細は公式のリファレンスを参照してください。

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DLLを呼び出す方法

以下のように、ctypes.WinDLL関数で、引数で指定したDLLを読み込みます。
DLL読み込み後の利用方法は、DLLや関数ごとに異なるため、公開されているリファレンス(API)を参照します。

dll = ctypes.WinDLL(name)

実際に書いてみよう

サンプルコード

import ctypes

user32 = ctypes.WinDLL("user32")
user32.MessageBoxW.argtypes = (ctypes.c_void_p, ctypes.c_wchar_p, ctypes.c_wchar_p, ctypes.c_uint32)
user32.MessageBoxW(None, 'test', 'title', 0)

実行結果

以下のようなウィンドウが表示されました。

PythonでWindowsのDLLを呼び出す方法。

解説

1行目でctypesモジュールをインポートしました。
3行目でuser32.dllを読み込みました。
4,5行目でMessageBoxW関数を呼び出しました。4行目で関数呼び出し前に、引数の型を設定しています。

コラム

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今回は、Pythonのデータ解析用ライブラリであるPandasについて解説します。 Pandasを使うと、データの統計量を表示したり、グラフ化するなど、データ分析（データサイエンス）や機械学習で必要となる作業を簡単に行うことができるようになります。 Pythonでデータ分析を行うには、必須のライブラリなので、ぜひこの記事を参考に、Pandasの使い方を覚えましょう。なお本記事は、TechAcademyのAIオンライン講座の内容をもとに作成しています。目次 Pandasとは Pandasの特徴 Pandasでできること Pandasを使うメリット Pandasを利用するにはダウンロード手順初期設定 Pandasの使い方 Pandasをより便利に使う方法 Pandasの勉強方法大石ゆかり田島メンター！Pandasというのは何でしょうか？田島悠介 Pythonのデータ解析用のライブラリだよ。Pythonでデータ分析や機械学習を行うには、必須のライブラリなんだ。大石ゆかりどのような機能があるのですか？田島悠介例を見ながら説明していくね！ Pandasとは Pandasは、Pythonでデータ分析を効率的に行うためのライブラリです。Pandasはオープンソース(BSDライセンス)で公開されており、個人／商用問わず、誰でも無料で利用することができます。 Pandasを使うと、データの読み込みや統計量の表示グラフ化データ分析に関する作業を容易に行うことができるようになります。また主要なコードはPythonまたはC言語で書かれており、Pythonだけでデータ分析を行うのと比較して、非常に高速に処理を行うことができます。データ分析（データサイエンス）は、機械学習を行うまでの前処理（データの読み込み、クリーニング、欠損値の補完、正規化など）が、全ての作業の8〜9割を占めると言われています。Pandasを使うとそのような処理が効率的に行えるようになるため、Pythonで機械学習を行うには、Pandasは必須のライブラリとなっています。 [PR] Pythonで挫折しない学習方法を動画で公開中Pandasの特徴 Pythonによるデータ分析で多く使われているライブラリといえば、PandasやMatplotlib、NumPyなどがあげられます。これらのライブラリはそれぞれ以下のような特徴があります。 Pandas Pandasはデータの読込や並べ替え、欠損値（欠けている項目値）の補完などを行うことができるライブラリです。データ分析の前処理段階でとても多く利用されています。データの読込はCSVやテキストだけでなく、エクセルやインターネット上で提供されている株価情報など、多様な形式のデータを読み込むことが出来ます。また、Pandasの特徴はDataFrameという多機能な「表」にあります。DataFrameにはデータの平均値や行数などの概要的な特徴を把握する機能や、並べ替えや列名の変更などのデータを整形する機能があります。またキーを指定しての集計やMatplotlibと連携してのグラフによる可視化など、データ分析のデータ前処理の段階で便利な多くの機能が提供されています。データ分析の過程では、Pandasである程度データをきれいに整えてから、NumPyで数値計算を行うようといったように、使い分けて利用することが多いでしょう。 Matplotlib MatplotlibはPythonで代表的なグラフを描画するライブラリです。2Dだけでなく3Dも含めた多くの種類のグラフを描画することができます。 Matplotlibは慣れると使いやすいのですが、はじめは使い方がやや難しく感じると思います。そのような場合、PandasやSeabornなどのライブラリと組み合わせることで、見た目の良いグラフを簡単に描画することができます。 Matplotlibはデータ分析の様々な段階で、NumPyやPandasと組み合わせてデータの概要を把握したり、特徴を可視化するような目的で使用します。 NumPy NumPyは数値計算や行列演算を行うライブラリです。複数の数値を配列としてまとめて扱ったり、行列演算を行ったりするのが得意です。特にコンピューターで小数点以下を扱う際の標準的な形式である浮動小数点型の行列演算を高速に行うことが出来ます。また三角関数や平方根などの数値計算の機能も豊富です。 NumPyはある程度データの前処理が終わり、きれいに整ったデータに対して数値計算を行うのに向いているライブラリと言えます。 Pandasでできること Pandasには多くの機能があります。主に利用する機能を確認してみましょう。なお以下でDataFrameと記載しているのはDataFrameオブジェクトを指しています。データの読込 CSV形式のデータの読込：read_csv() Excelファイルの読込：read_excel() JSON文字列の読込：read_json() pickle形式(Pythonオブジェクトを保存する形式)によるデータの読込/書込：read_pickle()、to_pickle() インターネット上で提供されている株価情報の読込：pandas-datareader データの特徴を把握データの特徴を表示：DataFrame.info() 要約統計量を表示：DataFrame.describe() データの一部を表示：DataFrame.head()、DataFrame.tail() データの形状を表示：DataFrame.shape 行数を取得：DataFrame.index.values 列名を取得：DataFrame.columns.values それぞれの列の型を取得：DataFrame.dtypes データの切り出し（スライス）データのスライス：DataFrame[]、DataFrame.iloc[]、DataFrame.loc[] フィルタリング：DataFrame.query() データの並べ替え値による並べ替え：DataFrame.sort_values() インデックスによる並べ替え：DataFrame.sort_index() 列名の変更：DataFrame.rename() 集計列の集計：DataFrame.value_counts() 表の集計：DataFrame.groupby() ※groupby().sum()で合計、groupby().mean()で平均値得ることができる可視化 Matplotlibのimportが必要ヒストグラム：DataFrame.hist() 散布図、線グラフ：DataFrame.plot() 棒グラフ：DataFrame.bar() 箱ひげ図：DataFrame.boxplot() 欠損値の扱い欠損値の確認：DataFrame.isnull().sum() 欠損値に値を埋める：DataFrame.fillna() 欠損値のある行を削除する：DataFrame.dropna() その他カテゴリー変数の展開：get_dummies() 列同士の相関を確認：DataFrame.corr() コラム実は私も！？独学で損する人の特徴「スクールは高いから独学で成功する」という気持ちの方は多いと思います。もちろんその方が金額は低く抑えられるでしょう。ただ独学には向き不向きがあり、実はスクールが向いている人も大勢います。そんな方のために参考として、テックアカデミー卒業生がスクールを選んだ理由をご紹介します。

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