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Boost.Python 学习笔记

2013年01月04日 ⁄ 综合 ⁄ 共 4705字 ⁄ 字号 评论关闭

http://learn.tsinghua.edu.cn:8080/2005212716/html/boost_python.html

Boost.Python

Boost
中的一个组件, 使用它能够大大简化用 C++ 为 Python 写扩展库的步骤,
提高开发效率, 虽然目前它对 Python 嵌入 C++ 的支持还不是很多, 但也能提供很大方便。
另外,
华宇煜也编写了一份关于
Boost.Python
简明教程

1 Boost 安装简介

在正式开始使用 Boost.Python 之前, 我们必须先编译 Boost。 首先到
Boost
的官方站点
下载 Boost 的源码包, 把它们解压到你喜欢的目录,
为编译做好准备。 另外, 在正式安装 Boost.Python 之前, 我们必须先正确安装
Python。

1.1 Linux 下的编译

首先切换到 Boost 源码所在的路径, 执行 ./configure 脚本,
为配置脚本提供 Python 运行环境相应的参数:

./configure --with-python=/usr/bin/python /
            --with-python-version=2.4 /
            --with-python-root=/usr

然后, 和绝大部分 Linux 程序一行, 执行 make 就可以开始编译了。
编译完毕后, 切换到 root 权限后再执行 make install
把 Boost 相应的头文件和库文件复制到相应的地方, 就可以使用了。

1.2 使用 MinGW + MSys 在 Windows 下的编译

首先需要编译的是 Boost 的编译工具 bjam, 直接到 bjam 所在目录下, 即
Boost 源码包所在目录下的 /tools/build/jam_src, 执行 build.bat mingw
稍等片刻, bjam.exe 就编译好了。 把编译好的 bjam.exe 复制到你的 %PATH%
路径能够直接找到的地方, 为后续的编译工作做好准备。

接下来, 切换到 Boost 源码所在路径, 执行 bjam 进行编译。 我们需要提供关于
Python 的一些参数, 变量 PYTHON_ROOT 指向 Python 运行环境所在的目录,
变量 PYTHON_VERSION 的值为 Python 的版本号, 如果你的 Python 安装路径与滇狐不同,
请将相应的变量修改为你机器上相应的路径, 编译命令行如下:

bjam.exe "-sTOOLS=mingw" "-sPYTHON_ROOT=E:/Python" "-sPYTHON_VERSION=2.4"

编译完毕后, 你将会在你的 C:/Boost 下找到编译得到的 Boost
相应头文件与库文件, 你可以根据你的需要将它移动到别的地方备用。

2 使用 Boost.Python 嵌入 Python 模块到 C++

Boost.Python 目前并没有提供完整的将 Python 模块嵌入到 C++ 的包装库,
因此许多工作我们还必须通过 Python C API 来进行。 但是, 利用 Boost.Python
中提供的一些模块, 能够给我们的工作带来极大便利。

2.1 修改模块加载路径,装入 Python 模块

与任何一个其它 Python 嵌入 C/C++ 的程序一样, 我们需要在第一条 #include
语句处含入 Python.h, 并在程序开始时调用 Py_Initialize()
在程序结束时调用 Py_Finalize()

接下来, 我们便可以开始准备装入 Python 模块了。 为了让 Python 解释器能够正确地找到
Python 模块所在的位置, 我们需要将 Python 模块所在的路径添加到模块搜索路径中,
添加搜索路径的 Python 语句如下:

import sys
if not '/module/path' in sys.path:
    sys.path.append('/module/path')

我们使用 Python C API 执行类似的语句, 就能将模块的搜索路径添加到 Python
解释器中。 添加了搜索路径后, 就可以通过 PyImport_ImportModule
函数加载 Python 模块了。 PyImport_ImportModule 返回值是
PyObject *, 为了避免手工处理繁琐的引用计数等问题,
我们求助于 Boost.Python 提供的 handle 模块, 将 PyObject *
封装起来, 以方便使用, 代码如下:

#include <boost/python.hpp>

...

    boost::python::handle<>* _module; // Module handle.
    std::string path; // Path of the Python module.
    std::string module; // Module name.

...

    try
    {
        PyRun_SimpleString("import sys");
        PyRun_SimpleString((std::string("if not '") + path
            + "' in sys.path: sys.path.append('" + path + "')").c_str());
        _module = new boost::python::handle<>(
            PyImport_ImportModule((char *) module));
        ...
    }
    catch (...)
    {
        PyErr_Print();
        PyErr_Clear();
        delete _module;
        _module = NULL;
        return false;
    }

...

需要注意的是, 通过 Python C API 加载的 Python 解释器并没有把当前路径列入默认的搜索路径中。
因此, 即使你的 Python 模块就存放在当前路径, 你也必须使用上面的代码将当前路径添加到搜索路径中之后,
才能通过 PyImport_ImportModule 加载到模块。

当 Python 模块使用完毕或程序结束时, 请使用 delete
_module 指针释放, handle 被释放的时候会自动释放相应的
Python 模块并回收相应资源。

2.2 调用 Python 函数

导入了 Python 模块之后, 调用 Python 函数就非常容易了。 Boost.Python
里封装了一个非常好用的模板函数 boost::python::call_method
它可以替你处理调用函数时需要处理的种种细节, 将你从 Python C API 中繁琐的“将参数打包为
PyObject *”、 “构造 Tuple”、 “传递 Tuple”、
“解包返回值”等工作中彻底解放出来, 你只需要这样:

    boost::python::call_method<返回值类型>(模块指针, "Python 函数名",
        参数 1, 参数 2, ...);

模块指针可以通过我们前面得到的 _moduleget
方法获得, 例如:

...
    bool result;
    std::string config_file;

    ...

    try
    {
        return boost::python::call_method<bool>(_module->get(), "initialize",
            config_file);
    }
    catch (...)
    {
        PyErr_Print();
        PyErr_Clear();
        ...
    }

...

2.3 使用 Python 类对象

使用 Python C API 调用 Python 函数和调用 Python 类对象是没有太大区别的,
我们只需要调用类的构造方法, 得到一个类对象, 然后把该类的指针看做模块指针,
按照前面调用普通函数的方法调用类成员方法就可以了。 例如, 下列代码从
_module 中创建了一个 YukiSession 对象, 然后调用了其中的
on_welcome 方法。 除了展示调用类成员方法外, 这段代码还展示了构造
Python list 对象、 从 Python list 对象中获取元素的方式。

    ...

    boost::python::handle<> _yukisession;

    ...

    // Retrieve the module handle and namespace handle.
    boost::python::object main_module(*_module);
    boost::python::object main_namespace = main_module.attr("__dict__");

    // Call the method and get the object handle.
    _yukisession = boost::python::handle<>((PyRun_String(
        "YukiSession()", Py_eval_input,
        main_namespace.ptr(), main_namespace.ptr())));
    ...

    // Compose a list.
    boost::python::list param;
    param.append(boost::python::str(_addr.get_host_addr()));
    param.append(boost::python::str());

    // Call the method and retrieve the result.
    // Method is equivalent to:
    // "bool __thiscall YukiSession::on_welcome(list param);"
    result = boost::python::call_method<bool>
        (_yukisession.get(), "on_welcome", param);
    // Extract an item from a list.
    str = boost::python::call_method<std::string>
        (param.ptr(), "__getitem__", 1);

    ...

3 在嵌入的 Python 模块中调用 C++ 程序

通过动态链接库的方式使用 Boost.Python 导出 C++ 模块到 Python 程序与在
C++ 可执行程序中导出模块给嵌入的 Python 解释器, 编写程序的方式几乎是完全相同的。
因此这里只简单介绍导出普通函数的方法, 想详细了解更多高级功能, 如导出
C++ 类、 导出可被 Python 重载的类等, 可以参看华宇煜的
Boost.Python
简明教程
或官方
Boost.Python
文档。

3.1 导出 C++ 函数

首先使用 BOOST_PYTHON_MODULE 宏定义需要导出给 Python 的模块,
然后用 boost::python::def 语句定义导出的函数、 参数列表以及
Doc String, 例如在下面的例子中, 我们导出了一个 C++ 函数 yukigettext
并重命名为 gettext

const char *yukigettext(const char *id);

BOOST_PYTHON_MODULE(yuki)
{
    boost::python::def("gettext", yukigettext,
        boost::python::args("id"), "Translate message.");
}

3.2 为 Python 初始化 C++ 模块

使用 BOOST_PYTHON_MODULE(name) 定义了 Python 模块后,
该宏会自动生成一个函数 initname, 我们需要在 Py_Initialize()
之后调用这个自动生成的函数, 初始化导出到 Python 的模块。 例如我们刚才导出模块用的宏
BOOST_PYTHON_MODULE(yuki), 因此初始化的时候就应该调用
inityuki()

...
    Py_Initialize();
    inityuki();
...

3.3 在 Python 模块中调用 C++ 模块

此时我们在 Python 模块中只需要像普通的 Python 模块那样, 将导入的 C++
模块用 import 语句加载进来, 就可以调用了:

import yuki

...

print yuki.gettext("This is a test!")

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