link: http://edyfox.codecarver.org/html/boost_python.html

Boost.Python 是 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

将

_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

_module

的

get

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!")

转载于:https://www.cnblogs.com/msopengl/archive/2011/08/30/2159336.html

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