Boost.Python实现C++与Python互调用

Technorati 标签: C++ , Python , Boost

【编者按】最近一直发Python的资料，是因为Python的脚本扩展性。现在.net的动态语言特性已经很强大了，似乎脚本的作用并不明显。但是对于老式的C++，如果能够结合脚本语言的动态性，引用最近流行的一句话：必可以形成犄角之势！C++调用Python可以通过API，也可以通过Boost库实现，Boost.Python就是对API的包装，方便调用而已。

这是一篇比较老的介绍Boost.Python的文章，权当入门吧。因为文中一些东西现在不对……

Boost.Python 是 Boost 中的一个组件，使用它能够大大简化用 C++ 为 Python 写扩展库的步骤，提高开发效率，虽然目前它对 Python 嵌入 C++ 的支持还不是很多，但也能提供很大方便。另外，华宇煜也编写了一份关于 Boost.Python 简明教程。

1 Boost 安装简介

在正式开始使用 Boost.Python 之前，我们必须先编译 Boost。首先到 Boost 的官方站点下载 Boost 的源码包，把它们解压到你喜欢的目录，为编译做好准备。另外，在正式安装 Boost.Python 之前，我们必须先正确安装 Python。

1.1 Linux 下的编译

首先切换到 Boost 源码所在的路径，执行 ./configure 脚本，为配置脚本提供 Python 运行环境相应的参数：

./configure --with-python=/usr/bin/python /
--with-python-version=2.4 /
--with-python-root=/usr

然后，和绝大部分 Linux 程序一行，执行 make 就可以开始编译了。编译完毕后，切换到 root 权限后再执行 make install ，把 Boost 相应的头文件和库文件复制到相应的地方，就可以使用了。

1.2 使用 MinGW + MSys 在 Windows 下的编译

首先需要编译的是 Boost 的编译工具 bjam，直接到 bjam 所在目录下，即 Boost 源码包所在目录下的 /tools/build/jam_src ，执行 build.bat mingw ，稍等片刻， bjam.exe 就编译好了。把编译好的 bjam.exe 复制到你的 %PATH% 路径能够直接找到的地方，为后续的编译工作做好准备。

接下来，切换到 Boost 源码所在路径，执行 bjam 进行编译。我们需要提供关于 Python 的一些参数，变量 PYTHON_ROOT 指向 Python 运行环境所在的目录，变量 PYTHON_VERSION 的值为 Python 的版本号，如果你的 Python 安装路径与滇狐不同，请将相应的变量修改为你机器上相应的路径，编译命令行如下：

bjam.exe "-sTOOLS=mingw" "-sPYTHON_ROOT=E:/Python" "-sPYTHON_VERSION=2.4"

编译完毕后，你将会在你的 C:/Boost 下找到编译得到的 Boost 相应头文件与库文件，你可以根据你的需要将它移动到别的地方备用。

2 使用 Boost.Python 嵌入 Python 模块到 C++

Boost.Python 目前并没有提供完整的将 Python 模块嵌入到 C++ 的包装库，因此许多工作我们还必须通过 Python C API 来进行。但是，利用 Boost.Python 中提供的一些模块，能够给我们的工作带来极大便利。

2.1 修改模块加载路径，装入 Python 模块

与任何一个其它 Python 嵌入 C/C++ 的程序一样，我们需要在第一条 #include 语句处含入 Python.h ，并在程序开始时调用 Py_Initialize() ，在程序结束时调用 Py_Finalize() 。

接下来，我们便可以开始准备装入 Python 模块了。为了让 Python 解释器能够正确地找到 Python 模块所在的位置，我们需要将 Python 模块所在的路径添加到模块搜索路径中，添加搜索路径的 Python 语句如下：

import sys
if not '/module/path ' in sys.path:
sys.path.append('/module/path ')

我们使用 Python C API 执行类似的语句，就能将模块的搜索路径添加到 Python 解释器中。添加了搜索路径后，就可以通过 PyImport_ImportModule 函数加载 Python 模块了。 PyImport_ImportModule 返回值是 PyObject * ，为了避免手工处理繁琐的引用计数等问题，我们求助于 Boost.Python 提供的 handle 模块，将 PyObject * 封装起来，以方便使用，代码如下：

#include

...

    boost::python::handle<>* _module; // Module handle.
    std::string path; // Path of the Python module.
    std::string module; // Module name.

...

    try
    {
        PyRun_SimpleString("import sys" );
        PyRun_SimpleString((std::string("if not '" ) + path
            + "' in sys.path: sys.path.append('" + path + "')" ).c_str());
        _module = new boost::python::handle<>(
            PyImport_ImportModule((char *) module));
        ...
    }
    catch (...)
    {
        PyErr_Print();
        PyErr_Clear();
        delete _module;
        _module = NULL ;
        return false ;
    }

...

需要注意的是，通过 Python C API 加载的 Python 解释器并没有把当前路径列入默认的搜索路径中。因此，即使你的 Python 模块就存放在当前路径，你也必须使用上面的代码将当前路径添加到搜索路径中之后，才能通过 PyImport_ImportModule 加载到模块。

当 Python 模块使用完毕或程序结束时，请使用 delete 将 _module 指针释放， handle 被释放的时候会自动释放相应的 Python 模块并回收相应资源。

2.2 调用 Python 函数

导入了 Python 模块之后，调用 Python 函数就非常容易了。 Boost.Python 里封装了一个非常好用的模板函数 boost::python::call_method ，它可以替你处理调用函数时需要处理的种种细节，将你从 Python C API 中繁琐的“将参数打包为 PyObject * ”、 “构造 Tuple”、 “传递 Tuple”、 “解包返回值”等工作中彻底解放出来，你只需要这样：

boost::python::call_method<返回值类型>(模块指针, "Python 函数名" ,
参数 1 , 参数 2 , ...);

模块指针可以通过我们前面得到的 _module 的 get 方法获得，例如：

...
    bool result;
    std::string config_file;

    ...

    try
    {
        return boost::python::call_method<bool >(_module->get(), "initialize" ,
            config_file);
    }
    catch (...)
    {
        PyErr_Print();
        PyErr_Clear();
        ...
    }

...

2.3 使用 Python 类对象

使用 Python C API 调用 Python 函数和调用 Python 类对象是没有太大区别的，我们只需要调用类的构造方法，得到一个类对象，然后把该类的指针看做模块指针，按照前面调用普通函数的方法调用类成员方法就可以了。例如，下列代码从 _module 中创建了一个 YukiSession 对象，然后调用了其中的 on_welcome 方法。除了展示调用类成员方法外，这段代码还展示了构造 Python list 对象、从 Python list 对象中获取元素的方式。

    ...

    boost::python::handle<> _yukisession;

    ...

    // Retrieve the module handle and namespace handle.
    boost::python::object main_module(*_module);
    boost::python::object main_namespace = main_module.attr("__dict__" );

    // Call the method and get the object handle.
    _yukisession = boost::python::handle<>((PyRun_String(
        "YukiSession()" , Py_eval_input,
        main_namespace.ptr(), main_namespace.ptr())));
    ...

    // Compose a list.
    boost::python::list param;
    param.append(boost::python::str(_addr.get_host_addr()));
    param.append(boost::python::str());

    // Call the method and retrieve the result.
    // Method is equivalent to:
    // "bool __thiscall YukiSession::on_welcome(list param);"
    result = boost::python::call_method<bool >
        (_yukisession.get(), "on_welcome" , param);
    // Extract an item from a list.
    str = boost::python::call_method
        (param.ptr(), "__getitem__" , 1 );

    ...

3 在嵌入的 Python 模块中调用 C++ 程序

通过动态链接库的方式使用 Boost.Python 导出 C++ 模块到 Python 程序与在 C++ 可执行程序中导出模块给嵌入的 Python 解释器，编写程序的方式几乎是完全相同的。因此这里只简单介绍导出普通函数的方法，想详细了解更多高级功能，如导出 C++ 类、导出可被 Python 重载的类等，可以参看华宇煜的 Boost.Python 简明教程或官方 Boost.Python 文档。

3.1 导出 C++ 函数

首先使用 BOOST_PYTHON_MODULE 宏定义需要导出给 Python 的模块，然后用 boost::python::def 语句定义导出的函数、参数列表以及 Doc String，例如在下面的例子中，我们导出了一个 C++ 函数 yukigettext ，并重命名为 gettext ：

const char *yukigettext(const char *id);

BOOST_PYTHON_MODULE(yuki)
{
boost::python::def("gettext" , yukigettext,
boost::python::args("id" ), "Translate message." );
}

3.2 为 Python 初始化 C++ 模块

使用 BOOST_PYTHON_MODULE(name) 定义了 Python 模块后，该宏会自动生成一个函数 initname ，我们需要在 Py_Initialize() 之后调用这个自动生成的函数，初始化导出到 Python 的模块。例如我们刚才导出模块用的宏 BOOST_PYTHON_MODULE(yuki) ，因此初始化的时候就应该调用 inityuki() ：

...
Py_Initialize();
inityuki();
...

3.3 在 Python 模块中调用 C++ 模块

此时我们在 Python 模块中只需要像普通的 Python 模块那样，将导入的 C++ 模块用 import 语句加载进来，就可以调用了：

import yuki

...

print yuki.gettext("This is a test! ")

原文：http://edyfox.codecarver.org/html/boost_python.html