Python 调用C++封装的进一步探索交流
这篇文章主要介绍了Python 调用C++封装的进一步探索交流,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
我们知道,C++和python各有优缺点,C++可以直接映射到硬件底层,实现高效运行,而python能够方便地来进行编程,有助于工程的快速实现。
那能不能发挥两者的优势将它们结合起来?当然是可以的!有多种方法可以实现它们之间的相互转换。
链接文章中,有提到一个简单的例子,来教我们如何生成可以被python加载的文件。
但是这只能针对简单的数据进行封装,一旦涉及到自定义的类等封装数据,就需要借助第三方库来帮助更好实现。
比如numpy与C++的数据接口。
这里对python调用C++生成的pyd(so/dll)文件进行进一步的探索。
1.首先进行如下配置,在VC++目录中包含python和numpy的文件目录:
配置为Release平台,不然numpy的头文件无法被包含,导致编译器链接出错。
特别要注意的一点是用cmd生成pyd文件时,VS2013可能要输入: SET VS90COMNTOOLS=%VS120COMNTOOLS%(每次重新打开cmd窗口运行pythonsetup.py build的时候都要输入一次)才能生成成功。
2.理解python调用C++的数据交互过程:
Python中的代码通过CPython等将语句解释为C/C++语言,然后编译器调用binding入口函数,将传进来的PyObject*参数通过PyFloat_AsDouble()等转换成C/C++变量。
这些作为输入变量传进已经写好的C++函数,调用该函数,返回C++结果。最后反过来,将C/C++变量转成CPython可以识别的PyObject*对象返回给python编译器(如函数PyFloat_FromDouble()),完成python到C++的调用。
当C/C++里面的输入变量或者返回值都不是基本类型时,比如自定义的类,那我们同样要按照类里面定义数据的方式以数据的方式来对应改成python能识别的基本类型的组合。
以Mat和numpy的array对象相互转换为例:
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上面是先构造好能够相互交互的allocator。
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上面是将PyObject对象转为Mat的部分代码,具体可以参考opencv的cv2.cpp文件:..\OpenCV\sources\modules\python\src2
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 | / / 将Mat转换为PyObject * template<> PyObject * pyopencv_from(const Mat& m) { if ( !m.data ) Py_RETURN_NONE; Mat temp, * p = (Mat * )&m; / / 确保数据拷贝不会对原始数据m产生破坏 if (!p - >u || p - >allocator ! = &g_numpyAllocator) { temp.allocator = &g_numpyAllocator; ERRWRAP2(m.copyTo(temp)); p = &temp; } / / 将Mat封装好的userdata指针转给Pyobject * PyObject * o = (PyObject * )p - >u - >userdata; / / 引用计数器加一 Py_INCREF(o); return o; } |
3.不是所有C++的语法都能转为python可调用的pyd文件
一个很重要的知识点是,pyd文件跟dll文件非常相似,所以生成dll比较困难的C++代码同样难以生成pyd,C++跟python编译器各自编译特性的区别也会使得转换存在困难,比如C++的动态编译。
下面是可以进行相互转换的C++特性(可以用swig生成):
类;构造函数和析构函数;虚函数;(多重)公有继承;
静态函数;重载(包括大多数操作符重载);引用;
模板编程(特化和成员模板);命名空间;默认参数;智能指针。
下面是不能或者比较困难进行转换的C++特性:
嵌套类;特定操作符的重载比如new和delete。
以上为个人经验,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持脚本之家