编程C++

将Python嵌入C++

字数统计: 964字   |   阅读时长: 4分
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摘要: 将 Python 嵌入 C++ 的方法

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在文章 Python与C的交互 中，我们知道 Python 与 C++ 交互有 Python 扩展、Python 嵌入、Python 调用这三类。

我们已经知道 Python 扩展的方法，例如 Cython、ctypes、SWIG 等，可以参考以下文章：

以上都是对 Python 进行扩展，用 C 函数库扩展 Python 的功能。反过来也是可以的，将 Python 嵌入到 C/C++ 中丰富其功能，本文我们入门一下 Python 嵌入的知识，并提供一个最简单的例子。更详细的内容参考这份文档：在其它应用程序嵌入 Python。

Python 嵌入

初始化解释器

若要嵌入 Python，就要提供自己的主程序。此主程序要做的事情之一就是初始化 Python 解释器。至少得调用函数 Py_Initialize()。还有些可选的调用可向 Python 传递命令行参数。之后即可从应用程序的任何地方调用解释器了。

调用解释器

调用解释器的方式有好几种：

  • 向 PyRun_SimpleString() 传入一个包含 Python 语句的字符串
  • 向 PyRun_SimpleFile() 传入一个 stdio 文件指针和一个文件名（仅在错误信息中起到识别作用）。
  • 调用底层操作来构造并使用 Python 对象。

文档

Python/C API 参考手册 中介绍了希望编写扩展模块并将 Python 解释器嵌入其应用程序中的 C 和 C++ 程序员可用的 API。

在 扩展和嵌入 Python 解释器 中也描述了扩展编写的一般原则可以参考。

在 C++ 中嵌入 Python

将 Python 嵌入到 C++ 程序中去，实现方式将取决于 C++ 系统的实现细节；一般需用 C++ 编写主程序，并用 C++ 编译器来编译和链接程序。不需要用 C++ 重新编译 Python 本身。

这里我们看一个简单的例子，我们在 C++ 中调用一个 Python 代码，调用解释器的方法用的是 PyRun_SimpleFile()，Python 代码中使用了一些 pandas/numpy 中的功能。

C++ 主程序

hello.cpp 代码如下：

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#include <Python.h>
#include <stdio.h>

int main()
{
    char filename[] = "test.py";
    FILE *fp;

    Py_Initialize();

    fp = _Py_fopen(filename, "r");
    PyRun_SimpleFile(fp, filename);

    Py_Finalize();
    return 0;
}

编译

编译命令如下：

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g++ hello.cpp -include /root/anaconda3/include/python3.9/Python.h -L/root/anaconda3/lib -lpython3.9 -o hello

其中：

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-I 后面跟的是（which python 对应路径的 include 位置）
-L 后面跟的是（which python 对应路径的 lib 位置）
-lpython3.9 对应的是 libpython3.9.so

Python 代码

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import numpy as np
import pandas as pd

rng = pd.date_range("20210309", periods=6, freq="D")
print(rng)
print("===")
ts = pd.Series(np.random.rand(len(rng)), index=rng)
rng = pd.date_range("20210309", periods=6, freq="D", tz="UTC")
print(rng)

执行 ./hello，首先需要设置一下 LD_LIBRARY_PATH 环境变量：

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export LD_LIBRARY_PATH=/root/anaconda3/lib:$LD_LIBRARY_PATH

结果如下：

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DatetimeIndex(['2021-03-09', '2021-03-10', '2021-03-11', '2021-03-12',
               '2021-03-13', '2021-03-14'],
              dtype='datetime64[ns]', freq='D')
===
DatetimeIndex(['2021-03-09 00:00:00+00:00', '2021-03-10 00:00:00+00:00',
               '2021-03-11 00:00:00+00:00', '2021-03-12 00:00:00+00:00',
               '2021-03-13 00:00:00+00:00', '2021-03-14 00:00:00+00:00'],
              dtype='datetime64[ns, UTC]', freq='D')
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