编译成功后,你可以运行生成的可执行文件来测试C++调用Python函数的功能: bash ./call_python 如果一切配置正确,你应该能看到输出: text Result from Python function: 7 这表明C++代码成功调用了Python函数并得到了正确的结果。 通过以上步骤,你可以在C++中使用pybind11来调用Python函数,从而实现C++与Python的互操作...
借助pybind11 和 Python C API, 我们可以方便的在 C++ 中创建 Python 脚本环境, 这里给出运行环境创建的一种方式: wchar_tlibraryPath[]=L"../../../data/python/Lib";Py_SetPath(libraryPath);// 将 math3d 模块的初始化函数添加到内置模块表PyImport_AppendInittab("math3d",&PyInit_math3d);/初始...
针对原生python c api有如下解决方案(不需要Py_Initialize(); Py_Finalize();): PyGILState_STATE gstate; gstate = PyGILState_Ensure(); /* Perform Python actions here. */ result = CallSomeFunction(); /* evaluate result or handle exception */ /* Release the thread. No Python API allowed ...
我们需要非常了解Python C API, 并且这类代码的污染也比较严重, 为了导出相关功能函数, 你可能需要写非常多的辅助代码. 而这些往往都是编译期已经可以获取的内容了, 而且编译期特性的使用也不会导致性能的下降. 这种情况下, 像 pybind11, boost.python 等中间件应运而生, 而 pybind11 对比实现复杂度和依赖都非...
python example.py# 最简单的实例代码python example_gil.py# gil锁python example_multi.py# 多线程python example_object.py# 对象传递 CMakeLists的配置实例 以下是一个CMakeLists.txt的配置示例: cmake_minimum_required(VERSION3.4...3.18)project(example)set(CMAKE_CXX_STANDARD17)set(CMAKE_CXX_STANDARD_...
从Python 调用 C++ 基本上有两种方法:使用 PyBind11 C++ 库生成 Python 模块,或使用 cytpes Python 包访问已编译的共享库。 使用 PyBind11 我们可以更轻松地共享许多数据类型,而使用 ctypes 是一种低级 C 风格…
我正在尝试从包含 main() 函数的 C++ 代码中调用 python 函数,该函数使用 Pybind11 。但我发现很少有可用的参考资料。大多数现有文档都在谈论相反的方向,即从 Python 调用 C++。
Python官方提供了Python/CAPI,可以实现「用C语言编写Python库」,先上一段代码感受一下: 代码语言:txt AI代码解释 static PyObject * spam_system(PyObject *self, PyObject *args) { const char *command; int sts; if (!PyArg_ParseTuple(args, "s", &command)) ...
对于Pybind11和Ctype方式都可以使用Python访问C++代码,但区别在于使用 PyBind11,我们可以更轻松地共享许多数据类型,而使用 ctypes 是一种低级的 C 样式解决方案,共享许多数据类型需要相当多的低级解决方法。例如,虽然ctypes不支持复数等基本的东西,但PyBind11使Numpy与Eigen完全互操作,需要最少的代码。
从Python 调用 C++ 基本上有两种方法:使用 PyBind11 C++ 库生成 Python 模块,或使用 cytpes Python 包访问已编译的共享库。 使用 PyBind11 我们可以更轻松地共享许多数据类型,而使用 ctypes 是一种低级 C 风格的解决方案。 就我而言,我希望能够利用 C++ 的性能和可移植性,但我不想放弃解释语言的交互性以进行快...