本篇内容介绍了“linux中怎么使用boost.python调用c++动态库”的有关知识,在实际案例的操作过程中,不少人都会遇到这样的困境,接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧!希望大家仔细阅读,能够学有所成!
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python调用c++动态库的两种办法
在网上搜了资料,咨询了同事,得到了两种方法:第一种方法是把C动态库打包成C接口,让python调用C语言接口。Python只能调用C接口,不能直接调用C接口,所以需要一层封装。封装方法:使用extern "c "声明模式,在c接口之上封装一层c语言接口。尝试这种方法后发现纯C调用可行,python调用不可行。原因将在下面详细解释。第二种方法是利用C的boost库生成一个接口,让python调用。测试是可行的,但过程是曲折的。下面将详细说明问题和解决方法。
理解extern “C”的本质
在讲第一种方法之前,先简单介绍一下extern“c”方法的作用。具体解释可以参考这个博客,非常详细,推荐阅读。比如C语言中,有一个函数
intad(inta,intb);如果用gcc编译器,编译生成的名字叫add,但是如果用g编译器,编译生成的名字可能和ABaddCD差不多,包括函数名,参数个数,类型,返回值。所以,如果一个超载
float DD(float,float b);可能编译出来的名字有点像EFaddGH,里面也包含了函数名、输入参数、返回值等信息,所以c可以重载。试想一下,如果用gcc编译器,那就叫add,所以分不清哪个函数,所以不能重载。那么extern“c”的作用就是告诉g编译器把int add(int a,int b)编译成add而不是ABaddCD,因为add可以被c语言识别,ABaddCD不能被c语言识别,c语言会认为add是‘未定义符号’。因此,我们也可以从这里看出,extern“c”只能用于c代码。另外,对于重载的c函数,需要分别编写和调用两个不同的函数,以保证名字不重复。
python使用extern “C”方式调用c++动态库
在我们知道了extern“c”的本质之后,我们就按照这个方法来封装。我是直接拿着C动态库的源代码,在源代码上封装一层C接口,然后生成动态库。假设add函数封装为addc,c的动态库称为a,封装一层c接口后生成的动态库称为b,如果写一个test.c的测试代码,用纯c代码检查动态库b,调用addc函数,结果是可行且成功的。但是用python检查动态库B,调用addc函数,发现会报错这个错误:
属性错误: B.so:未定义符号:添加
也就是说,add函数仍然没有被识别。使用
可以获得NmB.so|grepadd
数据流向自动控制
ABaddCD
这样一来,第一个addc必须被python识别,第二个ABaddCD,也就是G编译生成的名字,就不能被python调用了。我只是举我自己的例子。我自己的C动态库源代码可能比较复杂,python调用不成功。网上有很多可以成功调用的例子。所以读者可以自己实验,如果能成功调用,自然是最好的。因为接下来要介绍的使用boost.python的方式比较曲折。
python使用 boost.python 调用c++动态库
解决c++动态库依赖的其他的第三方库
因为我的动态库依赖于其他第三方库文件,比如openssl、uuid、libevent、pthread,所以无论用哪种方法调用C动态库,python都需要加载这些动态库。具体python代码如下:
fromctypesimport *
ctypes。CDLL('libssl.so ',mode=ctypes。RTLD_GLOBAL)
ctypes。CDLL('libcrypto.so ',mode=ctypes。RTLD_GLOBAL)
ctypes。CDLL('libuuid.so ',mode=ctypes。RTLD_GLOBAL)
ctypes。CDLL('/usr/lib64/libevent.so ',mode=ctypes。RTLD_GLOBAL)
#ctypes。CDLL('/usr/lib64/li
bpthread.so.0",mode=ctypes.RTLD_GLOBAL)
有一些可以默认加载,比如 libpthread.so,我们不需要加载,其他的则需要手动加载,像 libssl.so,libuuid.so,都在 /usr/lib64/目录下,可以不加路径,但是libevent库也是/usr/lib64目录下,且在 /usr/lib/目录下也有,又必须加路径。所以,如果编译不通过,就使用 whereis libevent.so 查看在哪个目录,然后加上绝对路径。有时候加上绝对路径依然不对,比如libpthread.so,加上绝对路径之后还是报错
'OSError: /usr/lib64/libpthread.so: invalid ELF header'
这意味着版本号不对,找到 libpthread.so 链接的版本号,加上 .0 版本号,则不会报错。
c++代码配置boost环境
在c++动态库所在的centos6.6机器上面,我参考: ubuntu下python调用C/C++方法之动态链接库配置和试验boost。参考:利用Boost.Python实现Python C/C++混合编程实现python定义c++的函数重载。配置环境时,我使用的命令是:yum install boost*, yum install python-devel,参考这两篇文章实现boost,基本上都能通过,遇到的问题,里面也有。另外我也遇到其他问题,在Stack Overflow上面找到解决办法,我下面就直接贴一下结果:
新建一个 test.cpp,在这个cpp里面我们要定义 python可用的函数。
在 test.cpp 代码中,包含以下代码:
//需要包含boost的头文件 #include<boost/python.hpp> #include<boost/python/module.hpp> #include<boost/python/def.hpp> //重载函数的实现,在我的c++代码中,LOGIN函数、Synchronize_Request函数、Notify函数都有三个重载函数,下面我只用到了其中一个LOGIN函数,一个Synchronize_Request函数,2个Notify函数,比如下面的fun3和fun4,就是两个不同的notify。 //只有存在重载的函数才需要像这样定义fun1,fun2,fun3,fun4,不存在重载的函数,可以直接写名字 int(*fun1)(constintserver_type,constintrequest_no,std::string&login_result)=&LOGIN; int(*fun2)(constintserver_type,constintrequest_no,std::string&recv_answer)=&Synchronize_Request; int(*fun3)(constintserver_type,unsignedinttimeout_ms,unsignedintsesscare)=&Notify; int(*fun4)(void)=&Notify; //add函数重载举例 int(*fun5)(inta,intb)=&add; BOOST_PYTHON_MODULE(libB)//python模块,libB的名字要与.so的名字一致 { usingnamespaceboost::python; //Initialize函数没有重载,直接使用即可,不需要像上面一样定义出fun1 def("Initialize",Initialize); //Uninitialize函数没有重载,直接使用即可 def("Uninitialize",Uninitialize); def("LOGIN",fun1); def("Synchronize_Request",fun2); def("Notify",fun3); def("Notify2",fun4); def("add",fun5); //python可以调用以上def定义的函数 }
Makefile 使用的命令是:
%.o:%.cpp g++-g-lssl-fPIC-levent-lcrypto-luuid-lpthread-lrt-lboost\_filesystem-lboost\_system-lboost_python-lpython-I/usr/include/python2.7-o$@-c$<
生成B.so的命令是:
g++-shared-Wl,-soname,libB.so-olibB.so*.o-lpython-lboost_python
python脚本中则需要引入该动态库
importlibB printlibB.add(10,20)
按照上面的命令进行编写、编译,就能规避我踩过的坑。注意 -lpython 的位置,不要放在前面。 如果没有实现重载的定义,而是直接使用 def("LOGIN",LOGIN); 则会报如下的错误 error: no matching function for call to ‘def(const char [15], <unresolved overloaded function type>)' def("LOGIN",LOGIN); 综上是我花了一整天时间研究的成果,如有错漏,还请读者指出,谢谢。
补充:当采用boost.python的方式调用c++动态库的时候,我无法处理引用类型,比如 string& recv_answer 用来接收返回结果,被识别为 string{lvalue},而我的python传入的是 string 类型,无法匹配。所以我就手动将 string& recv_answer的string类型的引用,改写成 char * recv_answer_c 格式,就是改成 C 语言的风格,然后用下面的方式传入 recv_answer_c 这个参数用来接收结果。
#采用bytes的方式,为变量预先分配空间,保证不会段错误 temp=bytearray(1000) recv_answer_c=bytes(temp)
“linux中怎么使用boost.python调用c++动态库”的内容就介绍到这里了,感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识可以关注创新互联网站,小编将为大家输出更多高质量的实用文章!
网站题目:linux中怎么使用boost.python调用c++动态库
URL网址:https://www.cdcxhl.com/article30/joheso.html
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