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1 为什么需要多语言联合编程？

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：

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

  

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。

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msvc是Visual Studio对应的msvc toolset版本，具体对应关系如下：
  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gcc、msvc-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。
    
    
  • 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.cpp、helloworld.py与CMakeLists.txt

在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);
}

在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 <boost\python.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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• 《ROS从入门到精通》
• 《机器人原理与技术》
• 《机器学习强基计划》
• 《计算机视觉教程》
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