在大型工程项目中,经常会遇到多语言联合编程的情况,举个例子:
在一个远端控制系统中,前端Web使用html+css+js;后端采用python-flask作为服务端,底层控制采用C/C++
这是因为不同编程语言有各自的适用场景和语法特性,联合编程可使得各种语言发挥自己的特长。本文主要比较Python和C++,先列举各自特点如下:
对比项目
C++
Python
本质
编译型语言
解释型语言
编程难度
难以掌握
易于上手
语法特性
静态
动态
垃圾回收
不支持
支持
安装
易
难(需要专门打包)
数据类型
在编译时由关键字确定
在运行时由数值确定
函数
输入参数和返回值类型有限制
输入参数和返回值类型无限制
执行速度
快
慢
性能
高
低
国外有一个测试指出在相同复杂度算法中,C++约比Python快50倍左右。因此Python不适合用于底层算法的开发,应用在上层应用中作粘合剂或进行智能领域的研究比较占优;C/C++则适合用于底层控制算法编程。下面主要介绍Python调用C++,让C++和Python形成优势互补。
主要介绍三种C++/Python联合编程的方式:
- 支持Python、Java、Ruby等语言调用C接口
- 文档全面,易于学习
- 绑定性能欠佳, 不支持属性和内部类封装
- C++支持不好
支持Python2与Python3调用C++接口
大量使用C++ templates,明显提高编译时间
非常可靠、稳定、经过充分测试
语法较复杂,且文档不详细
本文采用Boost::Python
进行C++/Python联合编程。
- 灵活,完全兼容C语言
- 使用较繁琐且不支持C++特性
打开参考中的官方下载地址,根据不同的操作系统平台下载boost
,UNIX和Windows的安装流程差不多,下面以Windows系统为例说明安装过程。
按下面步骤安装编译Boost::Python
下载最新的boost_1_79_0.zip
并解压到本地目录
运行bootstrap.bat
在目录下产生b2.exe
可执行文件
进入根目录新建user-config.jam
用户配置文件,存放本地C++/Python信息
using msvc : 14.2;
using python : 3.7.5
: "D:/Anaconda/Anaconda/envs/test/python.exe"
: "D:/Anaconda/Anaconda/envs/test/include"
: "D:/Anaconda/Anaconda/envs/test/libs";
其中msvc
是Visual Studio
对应的msvc toolset
版本,具体对应关系如下:
python
则定义了本地使用的python
解释器相关路径和库
命令行执行自动化安装:
b2 --with-python install --prefix="D:/3rdLib/boost/boost_1_79_0/bin/lib64-msvc-14.2" toolset=msvc-14.2 link=static address-model=64 --user-config=user-config.jam
其中一些关键参数解释如下:
with-
|without-
:前者后接要编译的Boost库名,如本文中只需编译Boost下的Python库;后者即为编译除之外的所有库,缺省则为全部编译
stage
|install
:前者表示只生成库文件(.dll与.lib),后者会额外生成include目录包含库文件对应的头文件,推荐使用stage
,因为安装完成后根目录下的boost
与include目录文件完全一致,可直接作为头文件使用,节省编译时间
stagedir
|prefix
:表示编译生成文件的路径,前者对应stage
安装模式,后者对应install
安装模式。建议在根目录下新建bin
目录管理生成的库文件# VS2019编译的x86库文件 bin/lib32-msvc-14.2 # VS2019编译的x64库文件 bin/lib64-msvc-14.2
- 1
- 2
- 3
- 4
toolset
:表示编译器,可选gcc
、msvc-14.2
(VS2019)等
link
:指定生成动态链接库shared
还是静态链接库static
,推荐使用静态库方式编译,这样发布程序时无需连带发布Boost的.dll文件,本文采用静态编译。
address-model
:指定编译版本,可选32
|64
,该参数必须和本地安装的Python位数相对应,否则会编译出错
user-config
:使用的本地用户配置文件路径
补充一下编译库文件的命名格式:
libboost_python37-vc142-mt-gd-x64-1_79
| || | | | | | || ||| | | | |
- --- ------ --- -- - - - --
1 2 3 4 5 6 7 8 9
lib
开头,动态库没有lib
前缀boost::python
库名称和版本mt
代表threading=multi
,没有则代表threading=single
s
代表runtime-link=static
,没有则代表runtime-link=shared
gd
代表debug
版本,没有则代表release
版本x32
代表32 位程序,x64
代表64 位1_79
代表Boost 1.79版本。新建工程文件夹,包含三个文件helloworld.cpp
、helloworld.py
与CMakeLists.txt
在helloworld.cpp
中编写:
// 因为采用静态编译boost库,因此必须定义此宏,否则编译出错
#define BOOST_PYTHON_STATIC_LIB
#include
#include
#include
#include
using namespace boost::python;
using namespace std;
struct Base
{
virtual ~Base() {}
virtual int f() { return 0; };
};
struct BaseWrap : Base, wrapper
{
int f()
{
if (override f = this->get_override("f"))
return f(); //如果函数进行重载了,则返回重载
return Base::f(); //否则返回基类
}
int default_f() { return this->Base::f(); }
};
BOOST_PYTHON_MODULE(hello)
{
class_("Base")
.def("f", &Base::f, &BaseWrap::default_f);
}
在CMakeLists.txt
中编写编译规则
project(Boost_Test)
cmake_minimum_required(VERSION 2.8.3)
if(MSVC)
# set(Boost_USE_STATIC_LIBS ON)
set(Boost_DIR D:/3rdLib/boost/boost_1_79_0/stage/lib/cmake/Boost-1.79.0)
set(PYTHON_INCLUDE_DIRS D:/Anaconda/Anaconda/envs/test/include)
set(PYTHON_LIBRARIES D:/Anaconda/Anaconda/envs/test/libs/python37.lib)
find_package(Boost 1.79.0 CONFIG COMPONENTS python REQUIRED)
include_directories(${Boost_INCLUDE_DIR} ${PYTHON_INCLUDE_DIRS})
endif(MSVC)
set(MODULE_NAME hello)
add_library(${MODULE_NAME} SHARED
helloword.cpp
)
if (UNIX)
set_target_properties(${MODULE_NAME}
PROPERTIES
PREFIX ""
)
elseif (WIN32)
set_target_properties(${MODULE_NAME}
PROPERTIES
SUFFIX ".pyd"
)
endif()
target_link_libraries(${MODULE_NAME}
${Boost_LIBRARIES}
${PYTHON_LIBRARIES}
)
在工程目录下执行以下命令行:
mkdir build
cd build
cmake ..
make
即可编译出hello.pyd
二进制文件,将该文件置于工程目录下(与helloworld.py
在同一个目录),在helloworld.py
中导入接口,测试多态:
import hello
base = hello.Base()
# 定义派生类,继承C++类
class Derived(hello.Base):
def f(self):
return 42
derived = Derived()
print( base.f())
print (derived.f())
输出以下内容,证明实验成功
>>> 0
>>> 42
#include
无法打开源文件'pyconfig.h'
解决方案:首先确保当前虚拟环境下有pyconfig
,否则需要pip install
。接着对于vscode
,在c_cpp_properties.json
中添加python的include
目录
error LNK2019: 无法解析的外部符号 "__declspec(dllimport) class boost::python::xxx
解决方案:库链接出错,对于静态编译的Boost::python库需要在C++文件中声明静态编译宏
#define BOOST_PYTHON_STATIC_LIB
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