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Python的安裝

為了使用Python.h這個擴展項，我們需要安裝一個python*-dev而不是python*，這兩者略有區別，下面的案例展示的是在Ubuntu20.04下安裝python3.9-dev的方法：

dechin@ubuntu2004:~/projects/gitlab/dechin/$ sudo apt install python3.9-dev
正在讀取軟件包列表... 完成
正在分析軟件包的依賴關系樹       
正在讀取狀態信息... 完成       
下列軟件包是自動安裝的并且現在不需要了：
  chromium-codecs-ffmpeg-extra gstreamer1.0-vaapi
  libgstreamer-plugins-bad1.0-0 linux-headers-5.8.0-43-generic
  linux-hwe-5.8-headers-5.8.0-43 linux-image-5.8.0-43-generic
  linux-modules-5.8.0-43-generic linux-modules-extra-5.8.0-43-generic
使用'sudo apt autoremove'來卸載它(它們)。
將會同時安裝下列軟件：
  libexpat1-dev libpython3.9 libpython3.9-dev zlib1g-dev
下列【新】軟件包將被安裝：
  libexpat1-dev libpython3.9 libpython3.9-dev python3.9-dev zlib1g-dev
升級了 0 個軟件包，新安裝了 5 個軟件包，要卸載 0 個軟件包，有 30 個軟件包未被升級。
需要下載 6,613 kB 的歸檔。
解壓縮后會消耗 28.7 MB 的額外空間。
您希望繼續執行嗎？ [Y/n] Y
獲取:1 http://repo.huaweicloud.com/ubuntu focal/main amd64 libexpat1-dev amd64 2.2.9-1build1 [116 kB]
獲取:2 http://repo.huaweicloud.com/ubuntu focal-updates/universe amd64 libpython3.9 amd64 3.9.0-5~20.04 [1,710 kB]
獲取:3 http://repo.huaweicloud.com/ubuntu focal-updates/universe amd64 libpython3.9-dev amd64 3.9.0-5~20.04 [4,119 kB]
獲取:4 http://repo.huaweicloud.com/ubuntu focal-updates/main amd64 zlib1g-dev amd64 1:1.2.11.dfsg-2ubuntu1.2 [155 kB]
獲取:5 http://repo.huaweicloud.com/ubuntu focal-updates/universe amd64 python3.9-dev amd64 3.9.0-5~20.04 [512 kB]
已下載 6,613 kB，耗時 4秒 (1,594 kB/s)
正在選中未選擇的軟件包 libexpat1-dev:amd64。
(正在讀取數據庫 ... 系統當前共安裝有 269544 個文件和目錄。)
準備解壓 .../libexpat1-dev_2.2.9-1build1_amd64.deb  ...
正在解壓 libexpat1-dev:amd64 (2.2.9-1build1) ...
正在選中未選擇的軟件包 libpython3.9:amd64。
準備解壓 .../libpython3.9_3.9.0-5~20.04_amd64.deb  ...
正在解壓 libpython3.9:amd64 (3.9.0-5~20.04) ...
正在選中未選擇的軟件包 libpython3.9-dev:amd64。
準備解壓 .../libpython3.9-dev_3.9.0-5~20.04_amd64.deb  ...
正在解壓 libpython3.9-dev:amd64 (3.9.0-5~20.04) ...
正在選中未選擇的軟件包 zlib1g-dev:amd64。
準備解壓 .../zlib1g-dev_1%3a1.2.11.dfsg-2ubuntu1.2_amd64.deb  ...
正在解壓 zlib1g-dev:amd64 (1:1.2.11.dfsg-2ubuntu1.2) ...
正在選中未選擇的軟件包 python3.9-dev。
準備解壓 .../python3.9-dev_3.9.0-5~20.04_amd64.deb  ...
正在解壓 python3.9-dev (3.9.0-5~20.04) ...
正在設置 libpython3.9:amd64 (3.9.0-5~20.04) ...
正在設置 libexpat1-dev:amd64 (2.2.9-1build1) ...
正在設置 zlib1g-dev:amd64 (1:1.2.11.dfsg-2ubuntu1.2) ...
正在設置 libpython3.9-dev:amd64 (3.9.0-5~20.04) ...
正在設置 python3.9-dev (3.9.0-5~20.04) ...
正在處理用于 man-db (2.9.1-1) 的觸發器 ...
正在處理用于 libc-bin (2.31-0ubuntu9.2) 的觸發器 ...

安裝完成后，如果在當前命令行下運行python3.9，是可以看到一個python專屬的命令行界面的，可以通過exit()退出。但是我們這里側重的是跟C++的配合工作，因此我們更加關注lib和include目錄下是否有生成相關的目錄，可以執行如下指令進行查看：

dechin@ubuntu2004:~/projects/gitlab/dechin/$ ll /usr/lib/ | grep python
drwxr-xr-x  26 root root   20480 5月   7 16:27 python2.7/
drwxr-xr-x   3 root root    4096 2月  10 02:47 python3/
drwxr-xr-x  30 root root   20480 5月   7 16:30 python3.8/
drwxr-xr-x  31 root root   12288 5月  20 16:31 python3.9/

這里我們看到有一個3.9的版本，也就是我們剛才安裝的版本，再看看include下的目錄：

dechin@ubuntu2004:~/projects/gitlab/dechin/$ ll /usr/include/ | grep python
drwxr-xr-x  2 root root   4096 5月   7 16:31 python3.8/
drwxr-xr-x  4 root root   4096 5月  20 16:31 python3.9/

這里我們就可以看到一些區別了，有一些版本的python不一定會有這兩個目錄，但是只有具備了這兩個目錄，才能夠被C++調用。

VS Code配置

這里我們使用的IDE是VS Code，但是上述提到的幾個路徑，在VS Code中默認是不被包含的，因此在代碼編輯的過程中在include Python.h>這一步就會報錯了。這一章節的目的主要是解決IDE中的報錯問題，還不是最終運行中出現的問題，因為運行時我是通過命令行執行g++來運行的，而不是直接用IDE來跑。首先在VS Code界面上按順序同時按住：ctrl+shift+P，在彈出的窗口中輸入C/C++ Edit Configurations(JSON)查找相關JSON配置文件，在列表中點擊后會自動在VS Code中打開這個配置文件：

{
    "configurations": [
        {
            "name": "Linux",
            "includePath": [
                "${workspaceFolder}/**"
            ],
            "defines": [],
            "compilerPath": "/usr/bin/gcc",
            "cStandard": "gnu17",
            "cppStandard": "c++11",
            "intelliSenseMode": "linux-gcc-x64"
        }
    ],
    "version": 4
}

我們所需要做的工作就是，在這個includePath中把相關的路徑都加上，比如我這邊添加的路徑是以下3個：

{
    "configurations": [
        {
            "name": "Linux",
            "includePath": [
                "${workspaceFolder}/**",
                "/usr/include/python3.9/",
                "/usr/lib/python3.9/",
                "/usr/include/python3.9/cpython/"
            ],
            "defines": [],
            "compilerPath": "/usr/bin/gcc",
            "cStandard": "gnu17",
            "cppStandard": "c++11",
            "intelliSenseMode": "linux-gcc-x64"
        }
    ],
    "version": 4
}

添加后，include Python.h>就不會顯示報錯了。

Hello World測試

行業潛規則，我們先用C++來調用一個Python的打印函數，輸出Hello World試試：

// cp.cpp
#include Python.h>
int main(int argc, char *argv[]) {
  Py_Initialize();
  PyRun_SimpleString("print('hello world')\n");
  Py_Finalize();
  return 0;
}

這里需要注意的是一個運行方式，我們是用g++來進行編譯的，但是g++默認是找不到我們剛才在IDE中所設定的幾個includePath的，因此需要我們手動在編譯的時候加上幾個參數。這些參數其實也可以運行python3.9-config去一個一個查看，這里我們直接推薦一種可以運行成功的參數，其中最重要的是-I和-l這兩個路徑一定要包含：

dechin@ubuntu2004:~/projects/gitlab/dechin/$ g++ -o cpy cp.cpp -lm -std=c++11 -I/usr/include/python3.9/ -lpython3.9
dechin@ubuntu2004:~/projects/gitlab/dechin/$ ll
總用量 4697388
drwxrwxr-x 2 dechin dechin       4096 5月  20 17:10 ./
drwxrwxr-x 8 dechin dechin       4096 5月  19 15:32 ../
-rw-rw-r-- 1 dechin dechin        152 5月  20 17:04 cp.cpp
-rwxrwxr-x 1 dechin dechin      16776 5月  20 17:10 cpy*

運行完成后，就會在當前目錄下生成一個剛才指定的名字cpy的一個可執行文件，如果是windows系統，則會生成一個cpy.exe的文件。讓我們執行這個文件：

dechin@ubuntu2004:~/projects/gitlab/dechin/$ ./cpy 
hello world

成功打印Hello World，又離成功更近了一步。

調用Python函數string.split()

在C++中如果我們想分割一個字符串，雖然說也是可以實現的，但是應該沒有比Python中執行一個string.split()更加方便快捷的方案了，因此我們測試一個用C++調用Python的split函數的功能。

第一次嘗試

一開始我們是寫了這樣一個簡單的案例，用PyImport_ImportModule方法去調用pysplit這個python模塊：

// cp.cpp
#include Python.h>
#include iostream>
using namespace std;
int main(int argc, char *argv[])
{
  Py_Initialize();
  if (!Py_IsInitialized())
	{
		cout  "Initialize failed!"  endl;
		return 0;
	}
  PyObject* pModule = NULL;
  PyObject* pFunc;
  PyRun_SimpleString("import os");
  PyRun_SimpleString("os.system('pwd')");
  pModule = PyImport_ImportModule("pysplit");
  if (pModule == NULL)
	{
		cout  "Module Not Found!"  endl;
	}
  // pFunc = PyObject_GetAttrString(pModule, "sp");
  // PyObject* args = Py_BuildValue("s", "Test String Hello Every One !");
  // PyObject* pRet = PyObject_CallObject(pFunc, args);
  string cList[10];
  // PyArg_Parse(pRet, "[items]", cList);
  cout  "res:"  cList  endl;
  Py_Finalize();
  return 0;
}

對應的Python模塊的內容為：

# pysplit.py

def sp(string):
    return string.split()

這是一個非常簡單的函數，但是我們在調用的時候就直接返回了一個錯誤：

dechin@ubuntu2004:~/projects/gitlab/dechin/$ g++ -o cpy cp.cpp -lm -std=c++11 -I/usr/include/python3.9/ -lpython3.9  ./cpy
['pysplit.py', 'cpy', 'cp.cpp']
Module Not Found!
res:0x7ffc622ae900

這個錯誤是說，找不到pysplit這個模塊。但是我們同時借助于PyRun_SimpleString調用了Python中的os庫，執行了一個查看路徑和當前路徑下文件的功能，我們發現這個C++文件和需要引入的pysplit.py其實是在同一個路徑下的，這就很奇怪了沒有導入成功。

第二次嘗試

經過一番的資料查詢，最后發現，即使是在相同的路徑下，也需要通過Python的sys將當前目錄添加到系統路徑中，才能夠識別到這個模塊，同樣也是使用PyRun_SimpleString的函數：

// cp.cpp
#include Python.h>
#include iostream>
using namespace std;
int main(int argc, char *argv[])
{
  Py_Initialize();
  if (!Py_IsInitialized())
	{
		cout  "Initialize failed!"  endl;
		return 0;
	}
  PyObject* pModule = NULL;
  PyObject* pFunc;
  PyRun_SimpleString("import sys");
  PyRun_SimpleString("sys.path.append('./')");
  pModule = PyImport_ImportModule("pysplit");
  if (pModule == NULL)
	{
		cout  "Module Not Found!"  endl;
	}
  pFunc = PyObject_GetAttrString(pModule, "sp");
  PyObject* args = Py_BuildValue("s", "Test String Hello Every One !");
  PyObject* pRet = PyObject_CallObject(pFunc, args);
  string cList[10];
  // PyArg_Parse(pRet, "[items]", cList);
  cout  "res:"  cList  endl;
  Py_Finalize();
  return 0;
}

這個也可以理解，Python中的函數調用，輸入參數都被打包成了一個tuple格式，比如**args，而類似**kwargs則是打包成一個字典格式，類似的功能在這篇博客中有所介紹。

第三次嘗試

上面的問題，在StackOverFlow上有一個類似的情況，有一個回答解決了這個問題，解決方案是，用PyObject_CallFunctionObjArgs來替代PyObject_CallObject去實現函數調用命令，相關代碼如下：

// cp.cpp
#include Python.h>
#include iostream>
using namespace std;
int main(int argc, char *argv[])
{
  Py_Initialize();
  if (!Py_IsInitialized())
	{
		cout  "Initialize failed!"  endl;
		return 0;
	}
  PyObject* pModule = NULL;
  PyObject* pFunc;
  PyRun_SimpleString("import sys");
  PyRun_SimpleString("sys.path.append('./')");
  pModule = PyImport_ImportModule("pysplit");
  if (pModule == NULL)
	{
		cout  "Module Not Found!"  endl;
	}
  pFunc = PyObject_GetAttrString(pModule, "sp");
  PyObject* args = Py_BuildValue("s", "Test String Hello Every One !");
  PyObject* pRet = PyObject_CallFunctionObjArgs(pFunc, args, NULL);
  int size = PyList_Size(pRet);
  cout  "List size is: "  size  endl;
  for(int i=0;isize;i++)
  {
    PyObject* cRet = PyList_GET_ITEM(pRet, i);
    char* s;
    PyArg_Parse(cRet, "s", s);
    cout  "The "  i  "th term is: "  s  endl;
  }
  Py_Finalize();
  return 0;
}

最后，因為從Python中獲取的是一個List格式的數據，因此我們首先需要用PyList_GET_ITEM去逐項提取，然后用PyArg_Parse將提取出來的元素保存到一個C++的char字符串中，執行結果如下：

dechin@ubuntu2004:~/projects/gitlab/dechin/$ g++ -o cpy cp.cpp -lm -std=c++11 -I/usr/include/python3.9/ -lpython3.9  ./cpy
List size is: 6
The 0th term is: Test
The 1th term is: String
The 2th term is: Hello
The 3th term is: Every
The 4th term is: One
The 5th term is: !

Yes！終于成功了！

總結概要

本文介紹了一個在C++內部調用Python中封裝的函數或者接口的方法，從環境配置到具體示例都有講解，并且在其中包含有不少的坑點，需要一步一步去踩。不同的編程語言具有不同的優勢，Python輪子眾多而語法簡單，上手容易，但是性能比較首先，C++的最明顯優勢就是在于其性能的天然優越性。但是我們不需要對哪一種編程語言有所偏倚，都有所掌握，并且能夠有所互通，利用好各自的優勢，才能夠發揮最大的價值。

以上就是如何在C++中調用Python的詳細內容，更多關于C++ 調用Python的資料請關注腳本之家其它相關文章！

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