Python的安裝
為了使用Python.h這個擴展項,我們需要安裝一個python*-dev而不是python*,這兩者略有區(qū)別,下面的案例展示的是在Ubuntu20.04下安裝python3.9-dev的方法:
dechin@ubuntu2004:~/projects/gitlab/dechin/$ sudo apt install python3.9-dev 正在讀取軟件包列表... 完成 正在分析軟件包的依賴關(guān)系樹 正在讀取狀態(tài)信息... 完成 下列軟件包是自動安裝的并且現(xiàn)在不需要了: chromium-codecs-ffmpeg-extra gstreamer1.0-vaapi libgstreamer-plugins-bad1.0-0 linux-headers-5.8.0-43-generic linux-hwe-5.8-headers-5.8.0-43 linux-image-5.8.0-43-generic linux-modules-5.8.0-43-generic linux-modules-extra-5.8.0-43-generic 使用'sudo apt autoremove'來卸載它(它們)。 將會同時安裝下列軟件: libexpat1-dev libpython3.9 libpython3.9-dev zlib1g-dev 下列【新】軟件包將被安裝: libexpat1-dev libpython3.9 libpython3.9-dev python3.9-dev zlib1g-dev 升級了 0 個軟件包,新安裝了 5 個軟件包,要卸載 0 個軟件包,有 30 個軟件包未被升級。 需要下載 6,613 kB 的歸檔。 解壓縮后會消耗 28.7 MB 的額外空間。 您希望繼續(xù)執(zhí)行嗎? [Y/n] Y 獲取:1 http://repo.huaweicloud.com/ubuntu focal/main amd64 libexpat1-dev amd64 2.2.9-1build1 [116 kB] 獲取:2 http://repo.huaweicloud.com/ubuntu focal-updates/universe amd64 libpython3.9 amd64 3.9.0-5~20.04 [1,710 kB] 獲取:3 http://repo.huaweicloud.com/ubuntu focal-updates/universe amd64 libpython3.9-dev amd64 3.9.0-5~20.04 [4,119 kB] 獲取:4 http://repo.huaweicloud.com/ubuntu focal-updates/main amd64 zlib1g-dev amd64 1:1.2.11.dfsg-2ubuntu1.2 [155 kB] 獲取:5 http://repo.huaweicloud.com/ubuntu focal-updates/universe amd64 python3.9-dev amd64 3.9.0-5~20.04 [512 kB] 已下載 6,613 kB,耗時 4秒 (1,594 kB/s) 正在選中未選擇的軟件包 libexpat1-dev:amd64。 (正在讀取數(shù)據(jù)庫 ... 系統(tǒng)當(dāng)前共安裝有 269544 個文件和目錄。) 準備解壓 .../libexpat1-dev_2.2.9-1build1_amd64.deb ... 正在解壓 libexpat1-dev:amd64 (2.2.9-1build1) ... 正在選中未選擇的軟件包 libpython3.9:amd64。 準備解壓 .../libpython3.9_3.9.0-5~20.04_amd64.deb ... 正在解壓 libpython3.9:amd64 (3.9.0-5~20.04) ... 正在選中未選擇的軟件包 libpython3.9-dev:amd64。 準備解壓 .../libpython3.9-dev_3.9.0-5~20.04_amd64.deb ... 正在解壓 libpython3.9-dev:amd64 (3.9.0-5~20.04) ... 正在選中未選擇的軟件包 zlib1g-dev:amd64。 準備解壓 .../zlib1g-dev_1%3a1.2.11.dfsg-2ubuntu1.2_amd64.deb ... 正在解壓 zlib1g-dev:amd64 (1:1.2.11.dfsg-2ubuntu1.2) ... 正在選中未選擇的軟件包 python3.9-dev。 準備解壓 .../python3.9-dev_3.9.0-5~20.04_amd64.deb ... 正在解壓 python3.9-dev (3.9.0-5~20.04) ... 正在設(shè)置 libpython3.9:amd64 (3.9.0-5~20.04) ... 正在設(shè)置 libexpat1-dev:amd64 (2.2.9-1build1) ... 正在設(shè)置 zlib1g-dev:amd64 (1:1.2.11.dfsg-2ubuntu1.2) ... 正在設(shè)置 libpython3.9-dev:amd64 (3.9.0-5~20.04) ... 正在設(shè)置 python3.9-dev (3.9.0-5~20.04) ... 正在處理用于 man-db (2.9.1-1) 的觸發(fā)器 ... 正在處理用于 libc-bin (2.31-0ubuntu9.2) 的觸發(fā)器 ...
安裝完成后,如果在當(dāng)前命令行下運行python3.9,是可以看到一個python專屬的命令行界面的,可以通過exit()退出。但是我們這里側(cè)重的是跟C++的配合工作,因此我們更加關(guān)注lib和include目錄下是否有生成相關(guān)的目錄,可以執(zhí)行如下指令進行查看:
dechin@ubuntu2004:~/projects/gitlab/dechin/$ ll /usr/lib/ | grep python drwxr-xr-x 26 root root 20480 5月 7 16:27 python2.7/ drwxr-xr-x 3 root root 4096 2月 10 02:47 python3/ drwxr-xr-x 30 root root 20480 5月 7 16:30 python3.8/ drwxr-xr-x 31 root root 12288 5月 20 16:31 python3.9/
這里我們看到有一個3.9的版本,也就是我們剛才安裝的版本,再看看include下的目錄:
dechin@ubuntu2004:~/projects/gitlab/dechin/$ ll /usr/include/ | grep python drwxr-xr-x 2 root root 4096 5月 7 16:31 python3.8/ drwxr-xr-x 4 root root 4096 5月 20 16:31 python3.9/
這里我們就可以看到一些區(qū)別了,有一些版本的python不一定會有這兩個目錄,但是只有具備了這兩個目錄,才能夠被C++調(diào)用。
VS Code配置
這里我們使用的IDE是VS Code,但是上述提到的幾個路徑,在VS Code中默認是不被包含的,因此在代碼編輯的過程中在include <Python.h>這一步就會報錯了。這一章節(jié)的目的主要是解決IDE中的報錯問題,還不是最終運行中出現(xiàn)的問題,因為運行時我是通過命令行執(zhí)行g(shù)++來運行的,而不是直接用IDE來跑。首先在VS Code界面上按順序同時按?。篶trl+shift+P,在彈出的窗口中輸入C/C++ Edit Configurations(JSON)查找相關(guān)JSON配置文件,在列表中點擊后會自動在VS Code中打開這個配置文件:
{
"configurations": [
{
"name": "Linux",
"includePath": [
"${workspaceFolder}/**"
],
"defines": [],
"compilerPath": "/usr/bin/gcc",
"cStandard": "gnu17",
"cppStandard": "c++11",
"intelliSenseMode": "linux-gcc-x64"
}
],
"version": 4
}
我們所需要做的工作就是,在這個includePath中把相關(guān)的路徑都加上,比如我這邊添加的路徑是以下3個:
{
"configurations": [
{
"name": "Linux",
"includePath": [
"${workspaceFolder}/**",
"/usr/include/python3.9/",
"/usr/lib/python3.9/",
"/usr/include/python3.9/cpython/"
],
"defines": [],
"compilerPath": "/usr/bin/gcc",
"cStandard": "gnu17",
"cppStandard": "c++11",
"intelliSenseMode": "linux-gcc-x64"
}
],
"version": 4
}
添加后,include <Python.h>就不會顯示報錯了。
Hello World測試
行業(yè)潛規(guī)則,我們先用C++來調(diào)用一個Python的打印函數(shù),輸出Hello World試試:
// cp.cpp
#include <Python.h>
int main(int argc, char *argv[]) {
Py_Initialize();
PyRun_SimpleString("print('hello world')
");
Py_Finalize();
return 0;
}
這里需要注意的是一個運行方式,我們是用g++來進行編譯的,但是g++默認是找不到我們剛才在IDE中所設(shè)定的幾個includePath的,因此需要我們手動在編譯的時候加上幾個參數(shù)。這些參數(shù)其實也可以運行python3.9-config去一個一個查看,這里我們直接推薦一種可以運行成功的參數(shù),其中最重要的是-I和-l這兩個路徑一定要包含:
dechin@ubuntu2004:~/projects/gitlab/dechin/$ g++ -o cpy cp.cpp -lm -std=c++11 -I/usr/include/python3.9/ -lpython3.9 dechin@ubuntu2004:~/projects/gitlab/dechin/$ ll 總用量 4697388 drwxrwxr-x 2 dechin dechin 4096 5月 20 17:10 ./ drwxrwxr-x 8 dechin dechin 4096 5月 19 15:32 ../ -rw-rw-r-- 1 dechin dechin 152 5月 20 17:04 cp.cpp -rwxrwxr-x 1 dechin dechin 16776 5月 20 17:10 cpy*
運行完成后,就會在當(dāng)前目錄下生成一個剛才指定的名字cpy的一個可執(zhí)行文件,如果是windows系統(tǒng),則會生成一個cpy.exe的文件。讓我們執(zhí)行這個文件:
dechin@ubuntu2004:~/projects/gitlab/dechin/$ ./cpy hello world
成功打印Hello World,又離成功更近了一步。
調(diào)用Python函數(shù)string.split()
在C++中如果我們想分割一個字符串,雖然說也是可以實現(xiàn)的,但是應(yīng)該沒有比Python中執(zhí)行一個string.split()更加方便快捷的方案了,因此我們測試一個用C++調(diào)用Python的split函數(shù)的功能。
第一次嘗試
一開始我們是寫了這樣一個簡單的案例,用PyImport_ImportModule方法去調(diào)用pysplit這個python模塊:
// cp.cpp
#include <Python.h>
#include <iostream>
using namespace std;
int main(int argc, char *argv[])
{
Py_Initialize();
if (!Py_IsInitialized())
{
cout << "Initialize failed!" << endl;
return 0;
}
PyObject* pModule = NULL;
PyObject* pFunc;
PyRun_SimpleString("import os");
PyRun_SimpleString("os.system('pwd')");
pModule = PyImport_ImportModule("pysplit");
if (pModule == NULL)
{
cout << "Module Not Found!" << endl;
}
// pFunc = PyObject_GetAttrString(pModule, "sp");
// PyObject* args = Py_BuildValue("s", "Test String Hello Every One !");
// PyObject* pRet = PyObject_CallObject(pFunc, args);
string cList[10];
// PyArg_Parse(pRet, "[items]", &cList);
cout << "res:" << cList << endl;
Py_Finalize();
return 0;
}
對應(yīng)的Python模塊的內(nèi)容為:
# pysplit.py
def sp(string):
return string.split()
這是一個非常簡單的函數(shù),但是我們在調(diào)用的時候就直接返回了一個錯誤:
dechin@ubuntu2004:~/projects/gitlab/dechin/$ g++ -o cpy cp.cpp -lm -std=c++11 -I/usr/include/python3.9/ -lpython3.9 && ./cpy ['pysplit.py', 'cpy', 'cp.cpp'] Module Not Found! res:0x7ffc622ae900
這個錯誤是說,找不到pysplit這個模塊。但是我們同時借助于PyRun_SimpleString調(diào)用了Python中的os庫,執(zhí)行了一個查看路徑和當(dāng)前路徑下文件的功能,我們發(fā)現(xiàn)這個C++文件和需要引入的pysplit.py其實是在同一個路徑下的,這就很奇怪了沒有導(dǎo)入成功。
第二次嘗試
經(jīng)過一番的資料查詢,最后發(fā)現(xiàn),即使是在相同的路徑下,也需要通過Python的sys將當(dāng)前目錄添加到系統(tǒng)路徑中,才能夠識別到這個模塊,同樣也是使用PyRun_SimpleString的函數(shù):
// cp.cpp
#include <Python.h>
#include <iostream>
using namespace std;
int main(int argc, char *argv[])
{
Py_Initialize();
if (!Py_IsInitialized())
{
cout << "Initialize failed!" << endl;
return 0;
}
PyObject* pModule = NULL;
PyObject* pFunc;
PyRun_SimpleString("import sys");
PyRun_SimpleString("sys.path.append('./')");
pModule = PyImport_ImportModule("pysplit");
if (pModule == NULL)
{
cout << "Module Not Found!" << endl;
}
pFunc = PyObject_GetAttrString(pModule, "sp");
PyObject* args = Py_BuildValue("s", "Test String Hello Every One !");
PyObject* pRet = PyObject_CallObject(pFunc, args);
string cList[10];
// PyArg_Parse(pRet, "[items]", &cList);
cout << "res:" << cList << endl;
Py_Finalize();
return 0;
}
這個也可以理解,Python中的函數(shù)調(diào)用,輸入?yún)?shù)都被打包成了一個tuple格式,比如**args,而類似**kwargs則是打包成一個字典格式,類似的功能在這篇博客中有所介紹。
第三次嘗試
上面的問題,在StackOverFlow上有一個類似的情況,有一個回答解決了這個問題,解決方案是,用PyObject_CallFunctionObjArgs來替代PyObject_CallObject去實現(xiàn)函數(shù)調(diào)用命令,相關(guān)代碼如下:
// cp.cpp
#include <Python.h>
#include <iostream>
using namespace std;
int main(int argc, char *argv[])
{
Py_Initialize();
if (!Py_IsInitialized())
{
cout << "Initialize failed!" << endl;
return 0;
}
PyObject* pModule = NULL;
PyObject* pFunc;
PyRun_SimpleString("import sys");
PyRun_SimpleString("sys.path.append('./')");
pModule = PyImport_ImportModule("pysplit");
if (pModule == NULL)
{
cout << "Module Not Found!" << endl;
}
pFunc = PyObject_GetAttrString(pModule, "sp");
PyObject* args = Py_BuildValue("s", "Test String Hello Every One !");
PyObject* pRet = PyObject_CallFunctionObjArgs(pFunc, args, NULL);
int size = PyList_Size(pRet);
cout << "List size is: " << size << endl;
for(int i=0;i<size;i++)
{
PyObject* cRet = PyList_GET_ITEM(pRet, i);
char* s;
PyArg_Parse(cRet, "s", &s);
cout << "The " << i << "th term is: " << s << endl;
}
Py_Finalize();
return 0;
}
最后,因為從Python中獲取的是一個List格式的數(shù)據(jù),因此我們首先需要用PyList_GET_ITEM去逐項提取,然后用PyArg_Parse將提取出來的元素保存到一個C++的char字符串中,執(zhí)行結(jié)果如下:
dechin@ubuntu2004:~/projects/gitlab/dechin/$ g++ -o cpy cp.cpp -lm -std=c++11 -I/usr/include/python3.9/ -lpython3.9 && ./cpy
List size is: 6
The 0th term is: Test
The 1th term is: String
The 2th term is: Hello
The 3th term is: Every
The 4th term is: One
The 5th term is: !
Yes!終于成功了!
總結(jié)概要
本文介紹了一個在C++內(nèi)部調(diào)用Python中封裝的函數(shù)或者接口的方法,從環(huán)境配置到具體示例都有講解,并且在其中包含有不少的坑點,需要一步一步去踩。不同的編程語言具有不同的優(yōu)勢,Python輪子眾多而語法簡單,上手容易,但是性能比較首先,C++的最明顯優(yōu)勢就是在于其性能的天然優(yōu)越性。但是我們不需要對哪一種編程語言有所偏倚,都有所掌握,并且能夠有所互通,利用好各自的優(yōu)勢,才能夠發(fā)揮最大的價值。
以上就是C++調(diào)用python接口的詳細內(nèi)容,更多關(guān)于C++ 的學(xué)習(xí)資料和Python的學(xué)習(xí)資料請關(guān)注W3Cschool其它相關(guān)文章!