Python 调用C++封装的进一步探索交流

我们知道，c++和python各有优缺点，c++可以直接映射到硬件底层，实现高效运行，而python能够方便地来进行编程，有助于工程的快速实现。

那能不能发挥两者的优势将它们结合起来？当然是可以的！有可以实现它们之间的相互转换。

链接文章中，有提到一个简单的例子，来教我们如何生成可以被python加载的文件。

但是这只能针对简单的数据进行封装，一旦涉及到自定义的类等封装数据，就需要借助第三方库来帮助更好实现。

比如numpy与c++的数据接口。

这里对python调用c++生成的pyd(so/dll)文件进行进一步的探索。

1.首先进行如下配置，在vc++目录中包含python和numpy的文件目录：

配置为release平台，不然numpy的头文件无法被包含，导致编译器链接出错。

特别要注意的一点是用cmd生成pyd文件时，vs2013可能要输入： set vs90comntools=%vs120comntools%（每次重新打开cmd窗口运行pythonsetup.py build的时候都要输入一次）才能生成成功。

2.理解python调用c++的数据交互过程：

python中的代码通过cpython等将语句解释为c/c++语言，然后编译器调用binding入口函数，将传进来的pyobject*参数通过pyfloat_asdouble()等转换成c/c++变量。

这些作为输入变量传进已经写好的c++函数，调用该函数，返回c++结果。最后反过来，将c/c++变量转成cpython可以识别的pyobject*对象返回给python编译器（如函数pyfloat_fromdouble()），完成python到c++的调用。

当c/c++里面的输入变量或者返回值都不是基本类型时，比如自定义的类，那我们同样要按照类里面定义数据的方式以数据的方式来对应改成python能识别的基本类型的组合。

以mat和numpy的array对象相互转换为例：

上面是先构造好能够相互交互的allocator。

上面是将pyobject对象转为mat的部分代码，具体可以参考opencv的cv2.cpp文件：..\opencv\sources\modules\python\src2

3.不是所有c++的语法都能转为python可调用的pyd文件

一个很重要的知识点是，pyd文件跟dll文件非常相似，所以生成dll比较困难的c++代码同样难以生成pyd，c++跟python编译器各自编译特性的区别也会使得转换存在困难，比如c++的动态编译。

下面是可以进行相互转换的c++特性（可以用swig生成）：

类；构造函数和析构函数；虚函数；（多重）公有继承；

静态函数；重载（包括大多数操作符重载）；引用；

模板编程（特化和成员模板）；命名空间；默认参数；智能指针。

下面是不能或者比较困难进行转换的c++特性：

嵌套类；特定操作符的重载比如new和delete。

以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。如有错误或未考虑完全的地方，望不吝赐教。