ctypes适用于调用C风格简单函数,需将C++封装为extern "C"并编译为共享库,Python通过CDLL加载;2. pybind11是现代首选,支持类、STL容器和重载,编译后生成可import的模块;3. Boost.Python功能强但依赖庞大,配置复杂,逐渐被pybind11取代;4. 嵌入Python解释器适合C++主控场景,通过Python C API执行脚本并交互,需管理GIL和引用计数。选择依据:简单函数用ctypes,复杂接口用pybind11,脚本执行用嵌入。

在实际开发中,C++与Python的混合编程常用于提升性能关键部分的执行效率,或复用已有C++模块。以下是几种主流且实用的C++与Python交互方法。
ctypes是Python标准库中的外部函数接口,可以直接调用编译后的C/C++共享库(如.so或.dll)。
步骤:
示例C++代码(需用extern "C"):
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extern "C" {
double add(double a, double b) {
return a + b;
}
}
编译为libcalc.so后,Python调用:
import ctypes
lib = ctypes.CDLL("./libcalc.so")
result = lib.add(3.5, 4.2)
适合简单数据类型交互,不支持直接传递复杂对象。
pybind11是一个轻量级头文件库,能将C++代码无缝暴露给Python,支持类、STL容器、异常等高级特性。
优点:语法简洁,编译后生成Python可导入的模块。
使用流程:
示例绑定代码:
#include <pybind11/pybind11.h>
int add(int i, int j) {
return i + j;
}
PYBIND11_MODULE(example, m) {
m.def("add", &add, "A function that adds two numbers");
}
编译后在Python中直接import example即可使用add函数。非常适合需要导出类、重载函数等复杂场景。
Boost.Python是Boost库的一部分,功能强大,但依赖庞大,编译配置较复杂。
与pybind11类似,可以导出C++函数、类、模板等,但需要完整安装Boost,并链接其库文件。
由于构建复杂且体积大,新项目更推荐使用pybind11,但老项目中仍常见Boost.Python。
适用于C++为主程序,需运行Python脚本的场景。
C++可通过Python C API嵌入解释器,执行Python代码、调用函数、获取变量。
关键API:
注意:需链接Python库,管理GIL(全局解释器锁),并处理引用计数。
基本上就这些常用方式。选择哪种方法取决于具体需求:若只是调用简单函数,用ctypes最轻量;若要导出复杂C++接口,pybind11是目前最优选;若C++主控需执行脚本,可嵌入Python解释器。关键是数据类型映射和内存管理要小心处理。
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