前言
大家都知道Python的优点是开发效率高,使用方便,C++则是运行效率高,这两者可以相辅相成,不管是在Python项目中嵌入C++代码,或是在C++项目中用Python实现外围功能,都可能遇到Python调用C++模块的需求,下面列举出集中c++代码导出成Python接口的几种基本方法,一起来学习学习吧。
原生态导出
Python解释器就是用C实现,因此只要我们的C++的数据结构能让Python认识,理论上就是可以被直接调用的。我们实现test1.cpp如下
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#include <Python.h> int Add( int x, int y) { return x + y; } int Del( int x, int y) { return x - y; } PyObject * WrappAdd(PyObject * self , PyObject * args) { int x, y; if (!PyArg_ParseTuple(args, "ii" , &x, &y)) { return NULL; } return Py_BuildValue( "i" , Add(x, y)); } PyObject * WrappDel(PyObject * self , PyObject * args) { int x, y; if (!PyArg_ParseTuple(args, "ii" , &x, &y)) { return NULL; } return Py_BuildValue( "i" , Del(x, y)); } static PyMethodDef test_methods[] = { { "Add" , WrappAdd, METH_VARARGS, "something" }, { "Del" , WrappDel, METH_VARARGS, "something" }, {NULL, NULL} }; extern "C" void inittest1() { Py_InitModule( "test1" , test_methods); } |
编译命令如下
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g + + - fPIC - shared test1.cpp - I / usr / include / python2. 6 - o test1.so |
运行Python解释器,测试如下
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>>> import test1 >>> test1.Add( 1 , 2 ) 3 |
这里要注意一下几点
- 如果生成的动态库名字为test1,则源文件里必须有inittest1这个函数,且Py_InitModule的第一个参数必须是“test1”,否则Python导入模块会失败
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如果是cpp源文件,inittest1函数必须用extern "C"修饰,如果是c源文件,则不需要。原因是Python解释器在导入库时会寻找initxxx这样的函数,而C和C++对函数符号的编码方式不同,C++在对函数符号进行编码时会考虑函数长度和参数类型,具体可以通过
nm test1.so
查看函数符号,c++filt工具可通过符号反解出函数原型
通过boost实现
我们使用和上面同样的例子,实现test2.cpp如下
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#include <boost/python/module.hpp> #include <boost/python/def.hpp> using namespace boost::python; int Add(const int x, const int y) { return x + y; } int Del(const int x, const int y) { return x - y; } BOOST_PYTHON_MODULE(test2) { def ( "Add" , Add); def ( "Del" , Del); } |
其中BOOST_PYTHON_MODULE的参数为要导出的模块名字
编译命令如下
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g + + test2.cpp - fPIC - shared - o test2.so - I / usr / include / python2. 6 - I / usr / local / include - L / usr / local / lib - lboost_python |
注意: 编译时需要指定boost头文件和库的路径,我这里分别是/usr/local/include和/usr/local/lib
或者通过setup.py导出模块
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#!/usr/bin/env python from distutils.core import setup from distutils.extension import Extension setup(name = "PackageName" , ext_modules = [ Extension( "test2" , [ "test2.cpp" ], libraries = [ "boost_python" ]) ]) |
Extension的第一个参数为模块名,第二个参数为文件名
执行如下命令
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python setup.py build |
这时会生成build目录,找到里面的test2.so,并进入同一级目录,验证如下
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>>> import test2 >>> test2.Add( 1 , 2 ) 3 >>> test2.Del( 1 , 2 ) - 1 |
导出类
test3.cpp实现如下
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#include <boost/python.hpp> using namespace boost::python; class Test { public: int Add(const int x, const int y) { return x + y; } int Del(const int x, const int y) { return x - y; } }; BOOST_PYTHON_MODULE(test3) { class_ <Test>( "Test" ) . def ( "Add" , &Test::Add) . def ( "Del" , &Test::Del); } |
注意:BOOST_PYTHON_MODULE里的.def使用方法有点类似Python的语法,等同于
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class_ <Test>( "Test" ). def ( "Add" , &Test::Add); class_ <Test>( "Test" ). def ( "Del" , &Test::Del); |
编译命令如下
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g + + test3.cpp - fPIC - shared - o test3.so - I / usr / include / python2. 6 - I / usr / local / include / boost - L / usr / local / lib - lboost_python |
测试如下
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>>> import test3 >>> test = test3.Test() >>> test.Add( 1 , 2 ) 3 >>> test.Del( 1 , 2 ) - 1 |
导出变参函数
test4.cpp实现如下
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#include <boost/python.hpp> using namespace boost::python; class Test { public: int Add(const int x, const int y, const int z = 100 ) { return x + y + z; } }; int Del(const int x, const int y, const int z = 100 ) { return x - y - z; } BOOST_PYTHON_MEMBER_FUNCTION_OVERLOADS(Add_member_overloads, Add, 2 , 3 ) BOOST_PYTHON_FUNCTION_OVERLOADS(Del_overloads, Del, 2 , 3 ) BOOST_PYTHON_MODULE(test4) { class_ <Test>( "Test" ) . def ( "Add" , &Test::Add, Add_member_overloads(args( "x" , "y" , "z" ), "something" )); def ( "Del" , Del, Del_overloads(args( "x" , "y" , "z" ), "something" )); } |
这里Add和Del函数均采用了默认参数,Del为普通函数,Add为类成员函数,这里分别调用了不同的宏,宏的最后两个参数分别代表函数的最少参数个数和最多参数个数
编译命令如下
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g + + test4.cpp - fPIC - shared - o test4.so - I / usr / include / python2. 6 - I / usr / local / include / boost - L / usr / local / lib - lboost_python |
测试如下
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>>> import test4 >>> test = test4.Test() >>> print test.Add( 1 , 2 ) 103 >>> print test.Add( 1 , 2 ,z = 3 ) 6 >>> print test4.Del( 1 , 2 ) - 1 >>> print test4.Del( 1 , 2 ,z = 3 ) - 1 |
导出带Python对象的接口
既然是导出为Python接口,调用者难免会使用Python特有的数据结构,比如tuple,list,dict,由于原生态方法太麻烦,这里只记录boost的使用方法,假设要实现如下的Python函数功能
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def Square(list_a) { return [x * x for x in list_a] } |
即对传入的list每个元素计算平方,返回list类型的结果
代码如下
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#include <boost/python.hpp> boost::python:: list Square(boost::python:: list & data) { boost::python:: list ret; for ( int i = 0 ; i < len (data); + + i) { ret.append(data[i] * data[i]); } return ret; } BOOST_PYTHON_MODULE(test5) { def ( "Square" , Square); } |
编译命令如下
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g + + test5.cpp - fPIC - shared - o test5.so - I / usr / include / python2. 6 - I / usr / local / include / boost - L / usr / local / lib - lboost_python |
测试如下
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>>> import test5 >>> test5.Square([ 1 , 2 , 3 ]) [ 1 , 4 , 9 ] |
boost实现了boost::python::tuple
, boost::python::list
, boost::python::dict
这几个数据类型,使用方法基本和Python保持一致,具体方法可以查看boost头文件里的boost/python/tuple.hpp及其它对应文件
另外比较常用的一个函数是boost::python::make_tuple()
,使用方法如下
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boost::python:: tuple ( int a, int b, int c) { return boost::python::make_tuple(a, b, c); } |
总结
以上就是这篇文章的全部内容了,希望本文的内容对大家的学习或者工作能带来一定的帮助,如果有疑问大家可以留言交流。
原文链接:http://littlewhite.us/archives/304