c_extensions - PythonIDE Docs

内置 C 扩展库清单、可用范围与替代建议。文档页，不是可导入模块。

边界：不要写 import c_extensions。第三方含 C/Rust/native 扩展的包，仅已内置或当前环境能安装的可用；opencv、torch、scipy 等桌面常见包通常无法直接 pip 到 iOS。优先用内置包、纯 Python 或 PythonIDE 原生模块。

#模块概览

项	说明
导入	无；使用真实包名如 `import numpy`
适合做什么	判断能否 `import`、选替代路线、写降级逻辑
调用时机	脚本开头 `try/except ImportError`
推荐顺序	查下表 → 尝试 import → 失败则换路线
OCR/ML	用 vision、coreml，非 pip 装 CV 包

#快速开始

安全使用已内置的 numpy：

python

try:
    import numpy as np
except ImportError:
    np = None

values = [1, 2, 3, 4, 5]
if np is None:
    mean = sum(values) / len(values)
else:
    mean = float(np.array(values).mean())
print(mean)

#AppUI 示例

在界面展示「内置包可用 / 未内置包需替代」的检查结果（逻辑放按钮回调）。

python

import appui

state = appui.State(
    numpy_ok="—",
    cv2_ok="—",
    hint="点击检查",
)

BUILTIN_TRY = [
    ("numpy", "numpy_ok"),
    ("cv2", "cv2_ok"),
]


def check_imports():
    for module, attr in BUILTIN_TRY:
        try:
            __import__(module)
            setattr(state, attr, "可导入")
        except ImportError:
            setattr(state, attr, "未内置")

    if state.numpy_ok == "可导入":
        state.hint = "数组统计可用 numpy"
    elif state.cv2_ok == "未内置":
        state.hint = "图像处理请用 vision / vision_helper / coreml"
    else:
        state.hint = "检查完成"


def body():
    return appui.NavigationStack(
        appui.Form([
            appui.Section("检查", [
                appui.Button("检查常见包", action=check_imports)
                .button_style("bordered_prominent"),
            ]),
            appui.Section("结果", [
                appui.LabeledContent("numpy", value=state.numpy_ok),
                appui.LabeledContent("cv2", value=state.cv2_ok),
                appui.Text(state.hint).foreground_color("secondaryLabel"),
            ], footer="c_extensions 是文档索引，不是 import 名。"),
        ]).navigation_title("C 扩展")
    )


appui.run(body, state=state)

#API 参考

#已内置 C 扩展库（节选）

包	典型用途
`numpy`	数组、矩阵、统计
`pandas`	表格数据处理
`matplotlib`	绘图（亦可 AppUI Chart）
`cryptography` / `bcrypt` / `argon2-cffi`	加密与哈希
`msgpack` / `msgspec` / `ujson` / `rapidjson`	高性能序列化
`zstandard` / `xxhash`	压缩与哈希
`PyYAML` / `ruamel.yaml`	YAML
`regex` / `tornado` / `httptools`	工具库

完整列表见应用内文档生成源；新增内置包以运行时为准。

#常见未内置包

cv2、opencv、scipy、scikit-learn、sklearn、tensorflow、torch、torchvision、lxml、psutil、h5py、numba、cython、gevent 等。

#替代路线

需求	优先选择
数组、统计	`numpy`、`pandas`
绘图	`matplotlib`、appui `Chart`
OCR、条码、人脸	vision、vision_helper
图片分类模型	coreml
哈希、压缩	`xxhash`、`zstandard`
iOS 设备能力	对应原生模块

#降级模式

python

try:
    import numpy as np
except ImportError:
    np = None

def mean_value(values):
    if np is None:
        return sum(values) / len(values)
    return float(np.array(values).mean())

#常见错误

错误写法	后果	修正
`import c_extensions`	模块不存在	使用真实包名
桌面 pip 经验直接套 iOS	安装失败	查内置表或换原生模块
无 `ImportError` 处理	脚本直接崩溃	`try/except` + 纯 Python 降级
用未内置 CV 包做 OCR	不可用	vision

#相关文档

文档	用途
coreml	端侧图像模型
vision_helper	Vision 检测 API
原生能力入口	iOS 模块索引

#先选路线

路线	何时选
内置原生模块	优先查 iOS 原生能力
pip / 纯 Python	仅在沙盒允许且已有 wheel 时
C 扩展编译	仅高级场景；先评估维护成本

#发布前检查

确认目标能力是否已有官方模块或 AppUI 组件
在真机验证权限、离线场景与失败返回值
不要把未审核的扩展当作 App Store 可发布方案

#预期效果

运行示例后，界面应出现文档描述的目标结果；若与预期不符，先看「失败路径」并按返回值或日志排查。