关于从C++创建Python库的建议？

Question

我最近使用OpenGL库在C++中创建了一个3D和2D的力布局图可视化工具(它使用了一些物理原理)。谁能给我一些介绍性的提示，让它成为一个有用的Python库(问题或注意事项，以及我可能会遇到的潜在陷阱)？

Answer 1

如果我没理解错的话，您想知道如何编写在Python中使用的C扩展。下面是一个简单的简单示例，说明如何：

hello.c

#include <Python.h>

static PyObject* helloworld(PyObject* self)
{
    return Py_BuildValue("s", "Hello, Python extensions!!");
}

static char helloworld_docs[] =
    "helloworld( ): Any message you want to put here!!\n";

static PyMethodDef helloworld_funcs[] = {
    {"helloworld", (PyCFunction)helloworld, 
     METH_NOARGS, helloworld_docs},
    {NULL}
};

void inithelloworld(void)
{
    Py_InitModule3("helloworld", helloworld_funcs,
                   "Extension module example!");
}

setup.py

#!/usr/bin/env python

from setuptools import setup, Extension

setup(
    name='helloworld',
    version='1.0',
    ext_modules=[
        Extension('helloworld', ['hello.c'])
    ]
)

内部版本：

$ python setup.py develop
running develop
running egg_info
creating helloworld.egg-info
writing helloworld.egg-info/PKG-INFO
writing top-level names to helloworld.egg-info/top_level.txt
writing dependency_links to helloworld.egg-info/dependency_links.txt
writing manifest file 'helloworld.egg-info/SOURCES.txt'
reading manifest file 'helloworld.egg-info/SOURCES.txt'
writing manifest file 'helloworld.egg-info/SOURCES.txt'
running build_ext
building 'helloworld' extension
creating build
creating build/temp.linux-x86_64-2.7
x86_64-linux-gnu-gcc -pthread -fno-strict-aliasing -DNDEBUG -g -fwrapv -O2 -Wall -Wstrict-prototypes -fPIC -I/usr/include/python2.7 -c hello.c -o build/temp.linux-x86_64-2.7/hello.o
creating build/lib.linux-x86_64-2.7
x86_64-linux-gnu-gcc -pthread -shared -Wl,-O1 -Wl,-Bsymbolic-functions -Wl,-Bsymbolic-functions -Wl,-z,relro -fno-strict-aliasing -DNDEBUG -g -fwrapv -O2 -Wall -Wstrict-prototypes -D_FORTIFY_SOURCE=2 -g -fstack-protector --param=ssp-buffer-size=4 -Wformat -Werror=format-security build/temp.linux-x86_64-2.7/hello.o -o build/lib.linux-x86_64-2.7/helloworld.so
copying build/lib.linux-x86_64-2.7/helloworld.so -> 
Creating /home/prologic/.virtualenvs/hellopyc/lib/python2.7/site-packages/helloworld.egg-link (link to .)
Adding helloworld 1.0 to easy-install.pth file

Installed /home/prologic/tmp/hello-py-c
Processing dependencies for helloworld==1.0
Finished processing dependencies for helloworld==1.0

测试：

$ python
Python 2.7.6 (default, Mar 22 2014, 22:59:56) 
[GCC 4.8.2] on linux2
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import helloworld
>>> helloworld.helloworld()
'Hello, Python extensions!!'
>>> 

祝好运!

Answer 2

虽然James Mills的回答很好，但我会考虑其他选择--使用Boost.Python库来编写python扩展。Here就是一个基本的例子。看起来Boost.Python没有被维护(最后一次更新- 2009)，但它仍然是一个非常好的选择。现在我正在一个项目中使用它，我不得不说，在经历了一点困难的开始之后，现在它真的很有用，而且非常简单。对我来说最重要的是它处理引用计数(这在Python/C API中很痛苦)，允许修改c++代码中的python对象，并允许您注册自定义数据类型的转换器。因此，与其写：

MyClass test = convertPythonObjectToMyClass(pythonObject);
MyOtherClass test2 = convertPythonObjectMyOtherClass(pythonObject);

您可以使用register your converters，然后使用以下命令：

MyClass test = boost::python::extract<MyClass>(pythonObject);
MyOtherClass test2 = boost::python::extract<MyOtherClass>(pythonObject);

当然，您也可以考虑其他选项-有关其他解决方案的更多信息，请参阅this问题。