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C++比Python快50倍?如何让C++和Python优势互补?(Boost::Python)

开发技术 开发技术 2022-05-20 次浏览

C++比Python快50倍?如何让C++和Python优势互补?(Boost::Python)


目录

  • 1 为什么需要多语言联合编程?
  • 2 Python调用C++的主要方式
    • 2.1 SWIG
    • 2.2 Boost::Python
    • 2.3 ctypes
  • 3 Boost::Python安装
  • 4 测试实例:python继承C++接口
  • 5 常见问题
  • 6 参考文档

1 为什么需要多语言联合编程?

C++比Python快50倍?如何让C++和Python优势互补?(Boost::Python)
在大型工程项目中,经常会遇到多语言联合编程的情况,举个例子:

在一个远端控制系统中,前端Web使用html+css+js;后端采用python-flask作为服务端,底层控制采用C/C++

这是因为不同编程语言有各自的适用场景和语法特性,联合编程可使得各种语言发挥自己的特长。本文主要比较Python和C++,先列举各自特点如下:

对比项目C++Python
本质编译型语言解释型语言
编程难度难以掌握易于上手
语法特性静态动态
垃圾回收不支持支持
安装难(需要专门打包)
数据类型在编译时由关键字确定在运行时由数值确定
函数输入参数和返回值类型有限制输入参数和返回值类型无限制
执行速度
性能

国外有一个测试指出在相同复杂度算法中,C++约比Python快50倍左右。因此Python不适合用于底层算法的开发,应用在上层应用中作粘合剂或进行智能领域的研究比较占优;C/C++则适合用于底层控制算法编程。下面主要介绍Python调用C++,让C++和Python形成优势互补。

2 Python调用C++的主要方式

主要介绍三种C++/Python联合编程的方式:

2.1 SWIG

  • 支持Python、Java、Ruby等语言调用C接口
  • 文档全面,易于学习
  • 绑定性能欠佳, 不支持属性和内部类封装
  • C++支持不好

2.2 Boost::Python

  • 支持Python2与Python3调用C++接口
  • 大量使用C++ templates,明显提高编译时间
  • 非常可靠、稳定、经过充分测试
  • 语法较复杂,且文档不详细

    C++比Python快50倍?如何让C++和Python优势互补?(Boost::Python)

本文采用Boost::Python进行C++/Python联合编程。

2.3 ctypes

  • 灵活,完全兼容C语言
  • 使用较繁琐且不支持C++特性

3 Boost::Python安装

打开参考中的官方下载地址,根据不同的操作系统平台下载boost,UNIX和Windows的安装流程差不多,下面以Windows系统为例说明安装过程。

C++比Python快50倍?如何让C++和Python优势互补?(Boost::Python)
按下面步骤安装编译Boost::Python

  • 下载最新的boost_1_79_0.zip并解压到本地目录
  • 运行bootstrap.bat在目录下产生b2.exe可执行文件
  • 进入根目录新建user-config.jam用户配置文件,存放本地C++/Python信息
    using msvc : 14.2;
    using python : 3.7.5
    	: "D:/Anaconda/Anaconda/envs/test/python.exe"
    	: "D:/Anaconda/Anaconda/envs/test/include"
    	: "D:/Anaconda/Anaconda/envs/test/libs";
    
    其中msvcVisual Studio对应的msvc toolset版本,具体对应关系如下:C++比Python快50倍?如何让C++和Python优势互补?(Boost::Python)
    python则定义了本地使用的python解释器相关路径和库
  • 命令行执行自动化安装:
    b2 --with-python install --prefix="D:/3rdLib/boost/boost_1_79_0/bin/lib64-msvc-14.2" toolset=msvc-14.2 link=static address-model=64 --user-config=user-config.jam
    
    其中一些关键参数解释如下:
    • with- | without-:前者后接要编译的Boost库名,如本文中只需编译Boost下的Python库;后者即为编译除之外的所有库,缺省则为全部编译
    • stage | install:前者表示只生成库文件(.dll与.lib),后者会额外生成include目录包含库文件对应的头文件,推荐使用stage,因为安装完成后根目录下的boost与include目录文件完全一致,可直接作为头文件使用,节省编译时间
    • stagedir | prefix:表示编译生成文件的路径,前者对应stage安装模式,后者对应install安装模式。建议在根目录下新建bin目录管理生成的库文件
      # VS2019编译的x86库文件
      bin/lib32-msvc-14.2 
      # VS2019编译的x64库文件
      bin/lib64-msvc-14.2
      
    • toolset:表示编译器,可选gccmsvc-14.2(VS2019)等
    • link:指定生成动态链接库shared还是静态链接库static,推荐使用静态库方式编译,这样发布程序时无需连带发布Boost的.dll文件,本文采用静态编译。
      C++比Python快50倍?如何让C++和Python优势互补?(Boost::Python)
      C++比Python快50倍?如何让C++和Python优势互补?(Boost::Python)
    • address-model:指定编译版本,可选32 | 64,该参数必须和本地安装的Python位数相对应,否则会编译出错
    • user-config:使用的本地用户配置文件路径

补充一下编译库文件的命名格式:

libboost_python37-vc142-mt-gd-x64-1_79
| ||   | |      | |   | || ||| | | |  |
 -  ---   ------   ---  -- - -  -   --
 1   2       3      4    5 6 7  8    9
  1. 静态库以lib开头,动态库没有lib前缀
  2. boost::python库名称和版本
  3. 编译器名称及版本
  4. mt代表threading=multi,没有则代表threading=single
  5. s代表runtime-link=static,没有则代表runtime-link=shared
  6. gd代表debug版本,没有则代表release版本
  7. x32代表32 位程序,x64代表64 位
  8. Boost库版本,1_79代表Boost 1.79版本。

4 测试实例:python继承C++接口

新建工程文件夹,包含三个文件helloworld.cpphelloworld.pyCMakeLists.txt

helloworld.cpp中编写:

// 因为采用静态编译boost库,因此必须定义此宏,否则编译出错
#define BOOST_PYTHON_STATIC_LIB

#include<boost/python.hpp>
#include<boost/python/wrapper.hpp>
#include<string>
#include<iostream>

using namespace boost::python;
using namespace std;

struct Base
{
    virtual ~Base() {}
    virtual int f() { return 0; };
};

struct BaseWrap : Base, wrapper<Base>
{
    int f()
    {
        if (override f = this->get_override("f"))
            return f(); //如果函数进行重载了,则返回重载
        return Base::f(); //否则返回基类
    }
    int default_f() { return this->Base::f(); }
};

BOOST_PYTHON_MODULE(hello)
{
    class_<BaseWrap, boost::noncopyable>("Base")
        .def("f", &Base::f, &BaseWrap::default_f);
}

CMakeLists.txt中编写编译规则

project(Boost_Test)
cmake_minimum_required(VERSION 2.8.3)

if(MSVC)
    # set(Boost_USE_STATIC_LIBS ON)
    set(Boost_DIR D:/3rdLib/boost/boost_1_79_0/stage/lib/cmake/Boost-1.79.0)
    set(PYTHON_INCLUDE_DIRS D:/Anaconda/Anaconda/envs/test/include)
    set(PYTHON_LIBRARIES D:/Anaconda/Anaconda/envs/test/libs/python37.lib)
    find_package(Boost 1.79.0 CONFIG COMPONENTS python REQUIRED)
    include_directories(${Boost_INCLUDE_DIR} ${PYTHON_INCLUDE_DIRS})
endif(MSVC)

set(MODULE_NAME hello)
add_library(${MODULE_NAME} SHARED
    helloword.cpp
	)

if (UNIX)
  set_target_properties(${MODULE_NAME}
    PROPERTIES
    PREFIX ""
  )
elseif (WIN32)
  set_target_properties(${MODULE_NAME}
  PROPERTIES
  SUFFIX ".pyd"
  )
endif()

target_link_libraries(${MODULE_NAME}
  ${Boost_LIBRARIES}
  ${PYTHON_LIBRARIES}
)

在工程目录下执行以下命令行:

mkdir build
cd build
cmake ..
make

即可编译出hello.pyd二进制文件,将该文件置于工程目录下(与helloworld.py在同一个目录),在helloworld.py中导入接口,测试多态:

import hello 
base = hello.Base()
# 定义派生类,继承C++类
class Derived(hello.Base):
    def f(self):
        return 42

derived = Derived()
print( base.f())
print (derived.f())

输出以下内容,证明实验成功

>>> 0
>>> 42

5 常见问题

  1. #include <boostpython.hpp>无法打开源文件'pyconfig.h'

    解决方案:首先确保当前虚拟环境下有pyconfig,否则需要pip install。接着对于vscode,在c_cpp_properties.json中添加python的include目录

  2. error LNK2019: 无法解析的外部符号 "__declspec(dllimport) class boost::python::xxx

    解决方案:库链接出错,对于静态编译的Boost::python库需要在C++文件中声明静态编译宏

    #define BOOST_PYTHON_STATIC_LIB
    

6 参考文档

  • Boost::Python官方文档
  • Boost::Python下载官网

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