Python 提供了 C++ 函式庫,讓開發者能很方便地從 C++ 程式呼叫 Python 模組。接下來透過本文跟大家介紹C++ 呼叫Python 模組的相關知識,需要的朋友參考下吧
一般開發過遊戲的都知道Lua和C++可以很好的結合在一起,取長補短,把Lua腳本當成類似動態鏈接庫來使用,很好的利用了腳本開發的彈性。而作為一門流行的通用型腳本語言Python,也是可以做到的。在一個C++應用程式中,我們可以用一組外掛程式來實作一些具有統一介面的功能,一般外掛程式都是使用動態連結函式庫實現,如果外掛程式的變化比較頻繁,我們可以使用Python來取代動態連結函式庫形式的外掛程式(堪稱文字形式的動態連結函式庫),這樣可以方便地根據需求的變化改寫腳本程式碼,而不是必須重新編譯連結二進位的動態連結函式庫。靈活性大大的提高了。
作為一種膠水語言,Python 能夠輕易地呼叫 C 、 C++ 等語言,也能夠透過其他語言呼叫 Python 的模組。
Python 提供了 C++ 函式庫,讓開發者能很方便地從 C++ 程式呼叫 Python 模組。
具體的文件參考官方指南:
Embedding Python in Another Application
呼叫方法
1 連結到Python 呼叫庫
Pyt 它安裝目錄下已經包含頭庫文件(為python27.lib)。
使用之前需要連結到此庫。
2 直接呼叫Python 語句
<code class="language-cpp hljs ">#include "python/Python.h" int main() { Py_Initialize(); ## 初始化 PyRun_SimpleString("print 'hello'"); Py_Finalize(); ## 释放资源 } </code>
3 載入Python 模組並呼叫函數
~/test 目錄下含有test.py :g
<code class="language-python hljs ">def test_add(a, b): print 'add ', a, ' and ', b return a+b</code>參數傳遞1 C++ 向Python 傳遞參數
Python 的參數參是元組,因此傳傳參數實際上是建構一個合適的元組實際上。
常用的有兩種方法:
使用PyTuple_New 建立元組, PyTuple_SetItem 設定元組值
<code class="language-cpp hljs ">#include "python/Python.h" #include <iostream> using namespace std; int main() { Py_Initialize(); // 初始化 // 将Python工作路径切换到待调用模块所在目录,一定要保证路径名的正确性 string path = "~/test"; string chdir_cmd = string("sys.path.append(\"") + path + "\")"; const char* cstr_cmd = chdir_cmd.c_str(); PyRun_SimpleString("import sys"); PyRun_SimpleString(cstr_cmd); // 加载模块 PyObject* moduleName = PyString_FromString("test"); //模块名,不是文件名 PyObject* pModule = PyImport_Import(moduleName); if (!pModule) // 加载模块失败 { cout << "[ERROR] Python get module failed." << endl; return 0; } cout << "[INFO] Python get module succeed." << endl; // 加载函数 PyObject* pv = PyObject_GetAttrString(pModule, "test_add"); if (!pv || !PyCallable_Check(pv)) // 验证是否加载成功 { cout << "[ERROR] Can't find funftion (test_add)" << endl; return 0; } cout << "[INFO] Get function (test_add) succeed." << endl; // 设置参数 PyObject* args = PyTuple_New(2); // 2个参数 PyObject* arg1 = PyInt_FromLong(4); // 参数一设为4 PyObject* arg2 = PyInt_FromLong(3); // 参数二设为3 PyTuple_SetItem(args, 0, arg1); PyTuple_SetItem(args, 1, arg2); // 调用函数 PyObject* pRet = PyObject_CallObject(pv, args); // 获取参数 if (pRet) // 验证是否调用成功 { long result = PyInt_AsLong(pRet); cout << "result:" << result; } Py_Finalize(); ## 释放资源 return 0; } </iostream></code>的格式字串可以參考格式字串2 轉換Python 回傳值呼叫Python 得到的都是PyObject對象,因此需要使用Python 提供的函式庫裡面的一些函數將回傳值轉換為C++ , 例如PyInt_AsLong,PyFloat_AsDouble, PyString_AsString等。 也可以使用 PyArg_ParseTuple 函數來將回傳值作為元組解析。 PyArg_Parse 也是使用很方便的轉換函數。 PyArg_ParseTuple 和PyArg_Parse 都使用格式字串
PyArg_ParseTuple 和PyArg_Parse 都使用格式字串
注意事項
需要將Python 的工作目錄切換到模組名稱以載入模組名稱而不是載入文件名稱可能會造成堆疊錯誤導致程式崩潰需要使用Py_DECREF(PyObject*) 來解除物件的參考(以便Python垃圾回收)
以上所述是小編給大家介紹的C++ 呼叫Python 模組的相關知識,希望對大家有所幫助!
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每天學習Python兩個小時是否足夠?這取決於你的目標和學習方法。 1)制定清晰的學習計劃,2)選擇合適的學習資源和方法,3)動手實踐和復習鞏固,可以在這段時間內逐步掌握Python的基本知識和高級功能。

Python在Web開發中的關鍵應用包括使用Django和Flask框架、API開發、數據分析與可視化、機器學習與AI、以及性能優化。 1.Django和Flask框架:Django適合快速開發複雜應用,Flask適用於小型或高度自定義項目。 2.API開發:使用Flask或DjangoRESTFramework構建RESTfulAPI。 3.數據分析與可視化:利用Python處理數據並通過Web界面展示。 4.機器學習與AI:Python用於構建智能Web應用。 5.性能優化:通過異步編程、緩存和代碼優

Python在開發效率上優於C ,但C 在執行性能上更高。 1.Python的簡潔語法和豐富庫提高開發效率。 2.C 的編譯型特性和硬件控制提升執行性能。選擇時需根據項目需求權衡開發速度與執行效率。

Python在現實世界中的應用包括數據分析、Web開發、人工智能和自動化。 1)在數據分析中,Python使用Pandas和Matplotlib處理和可視化數據。 2)Web開發中,Django和Flask框架簡化了Web應用的創建。 3)人工智能領域,TensorFlow和PyTorch用於構建和訓練模型。 4)自動化方面,Python腳本可用於復製文件等任務。

Python在數據科學、Web開發和自動化腳本領域廣泛應用。 1)在數據科學中,Python通過NumPy、Pandas等庫簡化數據處理和分析。 2)在Web開發中,Django和Flask框架使開發者能快速構建應用。 3)在自動化腳本中,Python的簡潔性和標準庫使其成為理想選擇。

Python的靈活性體現在多範式支持和動態類型系統,易用性則源於語法簡潔和豐富的標準庫。 1.靈活性:支持面向對象、函數式和過程式編程,動態類型系統提高開發效率。 2.易用性:語法接近自然語言,標準庫涵蓋廣泛功能,簡化開發過程。

Python因其簡潔與強大而備受青睞,適用於從初學者到高級開發者的各種需求。其多功能性體現在:1)易學易用,語法簡單;2)豐富的庫和框架,如NumPy、Pandas等;3)跨平台支持,可在多種操作系統上運行;4)適合腳本和自動化任務,提升工作效率。

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