Python的安装
为了使用Python.h这个扩展项，我们需要安装一个python*-dev而不是python*，这两者略有区别，下面的案例展示的是在Ubuntu20.04下安装python3.9-dev的方法：
dechin@ubuntu2004:~/projects/gitlab/dechin/$ sudo apt install python3.9-dev 正在读取软件包列表... 完成 正在分析软件包的依赖关系树 正在读取状态信息... 完成 下列软件包是自动安装的并且现在不需要了： 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'来卸载它(它们)。 将会同时安装下列软件： libexpat1-dev libpython3.9 libpython3.9-dev zlib1g-dev 下列【新】软件包将被安装： libexpat1-dev libpython3.9 libpython3.9-dev python3.9-dev zlib1g-dev 升级了 0 个软件包，新安装了 5 个软件包，要卸载 0 个软件包，有 30 个软件包未被升级。 需要下载 6,613 kB 的归档。 解压缩后会消耗 28.7 MB 的额外空间。 您希望继续执行吗？ [Y/n] Y 获取:1 http://repo.huaweicloud.com/ubuntu focal/main amd64 libexpat1-dev amd64 2.2.9-1build1 [116 kB] 获取:2 http://repo.huaweicloud.com/ubuntu focal-updates/universe amd64 libpython3.9 amd64 3.9.0-5~20.04 [1,710 kB] 获取:3 http://repo.huaweicloud.com/ubuntu focal-updates/universe amd64 libpython3.9-dev amd64 3.9.0-5~20.04 [4,119 kB] 获取:4 http://repo.huaweicloud.com/ubuntu focal-updates/main amd64 zlib1g-dev amd64 1:1.2.11.dfsg-2ubuntu1.2 [155 kB] 获取:5 http://repo.huaweicloud.com/ubuntu focal-updates/universe amd64 python3.9-dev amd64 3.9.0-5~20.04 [512 kB] 已下载 6,613 kB，耗时 4秒 (1,594 kB/s) 正在选中未选择的软件包 libexpat1-dev:amd64。 (正在读取数据库 ... 系统当前共安装有 269544 个文件和目录。) 准备解压 .../libexpat1-dev_2.2.9-1build1_amd64.deb ... 正在解压 libexpat1-dev:amd64 (2.2.9-1build1) ... 正在选中未选择的软件包 libpython3.9:amd64。 准备解压 .../libpython3.9_3.9.0-5~20.04_amd64.deb ... 正在解压 libpython3.9:amd64 (3.9.0-5~20.04) ... 正在选中未选择的软件包 libpython3.9-dev:amd64。 准备解压 .../libpython3.9-dev_3.9.0-5~20.04_amd64.deb ... 正在解压 libpython3.9-dev:amd64 (3.9.0-5~20.04) ... 正在选中未选择的软件包 zlib1g-dev:amd64。 准备解压 .../zlib1g-dev_1%3a1.2.11.dfsg-2ubuntu1.2_amd64.deb ... 正在解压 zlib1g-dev:amd64 (1:1.2.11.dfsg-2ubuntu1.2) ... 正在选中未选择的软件包 python3.9-dev。 准备解压 .../python3.9-dev_3.9.0-5~20.04_amd64.deb ... 正在解压 python3.9-dev (3.9.0-5~20.04) ... 正在设置 libpython3.9:amd64 (3.9.0-5~20.04) ... 正在设置 libexpat1-dev:amd64 (2.2.9-1build1) ... 正在设置 zlib1g-dev:amd64 (1:1.2.11.dfsg-2ubuntu1.2) ... 正在设置 libpython3.9-dev:amd64 (3.9.0-5~20.04) ... 正在设置 python3.9-dev (3.9.0-5~20.04) ... 正在处理用于 man-db (2.9.1-1) 的触发器 ... 正在处理用于 libc-bin (2.31-0ubuntu9.2) 的触发器 ...
安装完成后，如果在当前命令行下运行python3.9，是可以看到一个python专属的命令行界面的，可以通过exit()退出。但是我们这里侧重的是跟C++的配合工作，因此我们更加关注lib和include目录下是否有生成相关的目录，可以执行如下指令进行查看：
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/
这里我们看到有一个3.9的版本，也就是我们刚才安装的版本，再看看include下的目录：
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/
这里我们就可以看到一些区别了，有一些版本的python不一定会有这两个目录，但是只有具备了这两个目录，才能够被C++调用。
VS Code配置
这里我们使用的IDE是VS Code，但是上述提到的几个路径，在VS Code中默认是不被包含的，因此在代码编辑的过程中在include <Python.h>这一步就会报错了。这一章节的目的主要是解决IDE中的报错问题，还不是最终运行中出现的问题，因为运行时我是通过命令行执行g++来运行的，而不是直接用IDE来跑。首先在VS Code界面上按顺序同时按住：ctrl+shift+P，在弹出的窗口中输入C/C++ Edit Configurations(JSON)查找相关JSON配置文件，在列表中点击后会自动在VS Code中打开这个配置文件：
{
"configurations": [
{
"name": "Linux",
"includePath": [
"${workspaceFolder}/**"
],
"defines": [],
"compilerPath": "/usr/bin/gcc",
"cStandard": "gnu17",
"cppStandard": "c++11",
"intelliSenseMode": "linux-gcc-x64"
}
],
"version": 4
}我们所需要做的工作就是，在这个includePath中把相关的路径都加上，比如我这边添加的路径是以下3个：
{
"configurations": [
{
"name": "Linux",
"includePath": [
"${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>就不会显示报错了。
Hello World测试
行业潜规则，我们先用C++来调用一个Python的打印函数，输出Hello World试试：
// cp.cpp
#include <Python.h>
int main(int argc, char *argv[]) {
Py_Initialize();
PyRun_SimpleString("print('hello world')
");
Py_Finalize();
return 0;
}这里需要注意的是一个运行方式，我们是用g++来进行编译的，但是g++默认是找不到我们刚才在IDE中所设定的几个includePath的，因此需要我们手动在编译的时候加上几个参数。这些参数其实也可以运行python3.9-config去一个一个查看，这里我们直接推荐一种可以运行成功的参数，其中最重要的是-I和-l这两个路径一定要包含：
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 总用量 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*
运行完成后，就会在当前目录下生成一个刚才指定的名字cpy的一个可执行文件，如果是windows系统，则会生成一个cpy.exe的文件。让我们执行这个文件：
dechin@ubuntu2004:~/projects/gitlab/dechin/$ ./cpy hello world
成功打印Hello World，又离成功更近了一步。
调用Python函数string.split()
在C++中如果我们想分割一个字符串，虽然说也是可以实现的，但是应该没有比Python中执行一个string.split()更加方便快捷的方案了，因此我们测试一个用C++调用Python的split函数的功能。
第一次尝试
一开始我们是写了这样一个简单的案例，用PyImport_ImportModule方法去调用pysplit这个python模块：
// 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;
}对应的Python模块的内容为：
# pysplit.py
def sp(string):
return string.split()这是一个非常简单的函数，但是我们在调用的时候就直接返回了一个错误：
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
这个错误是说，找不到pysplit这个模块。但是我们同时借助于PyRun_SimpleString调用了Python中的os库，执行了一个查看路径和当前路径下文件的功能，我们发现这个C++文件和需要引入的pysplit.py其实是在同一个路径下的，这就很奇怪了没有导入成功。
第二次尝试
经过一番的资料查询，最后发现，即使是在相同的路径下，也需要通过Python的sys将当前目录添加到系统路径中，才能够识别到这个模块，同样也是使用PyRun_SimpleString的函数：
// 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;
}这个也可以理解，Python中的函数调用，输入参数都被打包成了一个tuple格式，比如**args，而类似**kwargs则是打包成一个字典格式，类似的功能在这篇博客中有所介绍。
第三次尝试
上面的问题，在StackOverFlow上有一个类似的情况，有一个回答解决了这个问题，解决方案是，用PyObject_CallFunctionObjArgs来替代PyObject_CallObject去实现函数调用命令，相关代码如下：
// 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;i<size;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，因为从Python中获取的是一个List格式的数据，因此我们首先需要用PyList_GET_ITEM去逐项提取，然后用PyArg_Parse将提取出来的元素保存到一个C++的char字符串中，执行结果如下：
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！终于成功了！
总结概要
本文介绍了一个在C++内部调用Python中封装的函数或者接口的方法，从环境配置到具体示例都有讲解，并且在其中包含有不少的坑点，需要一步一步去踩。不同的编程语言具有不同的优势，Python轮子众多而语法简单，上手容易，但是性能比较首先，C++的最明显优势就是在于其性能的天然优越性。但是我们不需要对哪一种编程语言有所偏倚，都有所掌握，并且能够有所互通，利用好各自的优势，才能够发挥最大的价值。
以上就是C++调用python接口的详细内容，更多关于C++ 的学习资料和Python的学习资料请关注W3Cschool其它相关文章！
