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!有多种方法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:

Python 调用C++封装的进一步探索交流

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 调用C++封装的进一步探索交流

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:

  //以Mat的allocator作为基类,Numpy的Allocator作为继承类  //这样可以用派生对象指针对基类数据进行操作  class NumpyAllocator : public MatAllocator  {  public:   NumpyAllocator() { stdAllocator = Mat::getStdAllocator(); }   ~NumpyAllocator() {}      UMatData* allocate(PyObject* o, int dims, const int* sizes, int type, size_t* step) const   {    UMatData* u = new UMatData(this);    u->data = u->origdata = (uchar*)PyArray_DATA((PyArrayObject*) o);    npy_intp* _strides = PyArray_STRIDES((PyArrayObject*) o);    for( int i = 0; i < dims - 1; i++ )     step[i] = (size_t)_strides[i];    step[dims-1] = CV_ELEM_SIZE(type);    u->size = sizes[0]*step[0];    u->userdata = o;    return u;   }      UMatData* allocate(int dims0, const int* sizes, int type, void* data, size_t* step, int flags, UMatUsageFlags usageFlags) const   {    if( data != 0 )    {     CV_Error(Error::StsAssert, "The data should normally be NULL!");     // probably this is safe to do in such extreme case     return stdAllocator->allocate(dims0, sizes, type, data, step, flags, usageFlags);    }   //确保当前使用python的C API是线程安全的    PyEnsureGIL gil;       int depth = CV_MAT_DEPTH(type);    int cn = CV_MAT_CN(type);    const int f = (int)(sizeof(size_t)/8);    int typenum = depth == CV_8U ? NPY_UBYTE : depth == CV_8S ? NPY_BYTE :    depth == CV_16U ? NPY_USHORT : depth == CV_16S ? NPY_SHORT :    depth == CV_32S ? NPY_INT : depth == CV_32F ? NPY_FLOAT :    depth == CV_64F ? NPY_DOUBLE : f*NPY_ULONGLONG + (f^1)*NPY_UINT;    int i, dims = dims0;    cv::AutoBuffer<npy_intp> _sizes(dims + 1);    for( i = 0; i < dims; i++ )     _sizes[i] = sizes[i];    if( cn > 1 )     _sizes[dims++] = cn;    PyObject* o = PyArray_SimpleNew(dims, _sizes, typenum);    if(!o)     CV_Error_(Error::StsError, ("The numpy array of typenum=%d, ndims=%d can not be created", typenum, dims));    return allocate(o, dims0, sizes, type, step);   }      bool allocate(UMatData* u, int accessFlags, UMatUsageFlags usageFlags) const   {    return stdAllocator->allocate(u, accessFlags, usageFlags);   }      void deallocate(UMatData* u) const   {    if(!u)     return;    PyEnsureGIL gil;    CV_Assert(u->urefcount >= 0);    CV_Assert(u->refcount >= 0);    if(u->refcount == 0)    {     PyObject* o = (PyObject*)u->userdata;     Py_XDECREF(o);     delete u;    }   }   //基类指针,调用allocate函数进行内存分配   const MatAllocator* stdAllocator;  };

上面是先构造好能够相互交互的allocator。

  //将PyObject的特性幅值给size,ndims,type   int typenum = PyArray_TYPE(oarr), new_typenum = typenum;   int type = typenum == NPY_UBYTE ? CV_8U :      typenum == NPY_BYTE ? CV_8S :      typenum == NPY_USHORT ? CV_16U :      typenum == NPY_SHORT ? CV_16S :      typenum == NPY_INT ? CV_32S :      typenum == NPY_INT32 ? CV_32S :      typenum == NPY_FLOAT ? CV_32F :      typenum == NPY_DOUBLE ? CV_64F : -1;      //....      int ndims = PyArray_NDIM(oarr);   //....      const npy_intp* _sizes = PyArray_DIMS(oarr);      const npy_intp* _strides = PyArray_STRIDES(oarr);   for ( int i = ndims - 1; i >= 0; --i )   {    size[i] = (int)_sizes[i];    if ( size[i] > 1 )    {     step[i] = (size_t)_strides[i];     default_step = step[i] * size[i];    }    else    {     step[i] = default_step;     default_step *= size[i];    }   }   //....     //这一步直接用PyObject初始化Mat m   m = Mat(ndims, size, type, PyArray_DATA(oarr), step);   m.u = g_numpyAllocator.allocate(o, ndims, size, type, step);   m.addref();

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:..OpenCVsourcesmodulespythonsrc2

  //将Mat转换为PyObject*  template<>  PyObject* pyopencv_from(const Mat& m)  {   if( !m.data )    Py_RETURN_NONE;   Mat temp, *p = (Mat*)&m;   //确保数据拷贝不会对原始数据m产生破坏   if(!p->u || p->allocator != &g_numpyAllocator)   {    temp.allocator = &g_numpyAllocator;    ERRWRAP2(m.copyTo(temp));    p = &temp;   }   //将Mat封装好的userdata指针转给Pyobject*   PyObject* o = (PyObject*)p->u->userdata;   //引用计数器加一   Py_INCREF(o);   return o;  }

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。

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