Прототипирование кода Python перед компиляцией

Я не использовал SWIG или SIP, но я нахожу, что пишу обертки Python с импульс.питон быть очень мощным и относительно простым в использовании.

Я не понимаю, каковы ваши требования для передачи типов между C / C++ и python, но вы можете сделать это легко, либо подвергая тип C++ python, либо используя generic boost::python:: object аргумент для вашего C++ API. Вы также можете зарегистрировать конвертеры для автоматического преобразования типов python в типы C++ и наоборот.

Если вы планируете использовать boost.питон,учебник - это хорошее место для начала.

я реализовал что-то похожее на то, что вам нужно. У меня есть функция на C++, которая принимает функцию python и изображение в качестве аргументов и применяет функцию python к каждому пикселю изображения.

Image* unary(boost::python::object op, Image& im)
{
    Image* out = new Image(im.width(), im.height(), im.channels());
    for(unsigned int i=0; i<im.size(); i++)
    {
        (*out)[i] == extract<float>(op(im[i]));
    }
    return out;
}

в этом случае изображение является объектом C++, подверженным python( изображение с плавающими пикселями), а op-определенной функцией python (или действительно любой объект python с атрибутом _ _ call__). Затем вы можете использовать эту функцию следующим образом (предполагая, что унарный находится в вызываемом образе, который также содержит изображение и функцию загрузки):

import image
im = image.load('somefile.tiff')
double_im = image.unary(lambda x: 2.0*x, im)

Что касается использования массивов с boost, я лично этого не делал, но я знаю, что функциональность для предоставления массивов python с помощью boost доступна - этой может быть полезным.

лучший способ планирования возможного перехода к скомпилированному коду-написать чувствительные к производительности части как модуль простых функций в функциональный стиль (без состояния и без побочных эффектов), которые принимают и возвращают основные типы данных.

Это обеспечит сопоставление один к одному из вашего кода прототипа Python с возможным скомпилированным кодом и позволит вам использовать ctypes легко и избежать целой кучи головная боль.

для пиковой подгонки вам почти наверняка придется использовать массивы, что немного усложнит ситуацию, но все еще очень выполнимо с ctypes.

Если вы действительно хотите использовать более сложные структуры данных, или модифицировать передаваемых аргументов глоток или стандартный интерфейс c-расширения Python позволю тебе сделать то, что вы хотите, но с некоторым количеством хлопот.

для того, что вы делаете, вы также можете проверить включает в себя, который может выполнить некоторую работу, которую вы хотели бы нажать на C, а также предложить дополнительная помощь в перемещении данных между Python и C.

f2py (часть numpy) является более простой альтернативой для глотка и повышения.python для обертывания кода C / Fortran number-crunching.

по моему опыту, есть два простых способа вызова кода C из кода Python. Есть и другие подходы, все из которых являются более раздражающими и/или многословными.

первый и самый простой-скомпилировать кучу кода C как отдельную общую библиотеку, а затем вызвать функции в этой библиотеке с помощью ctypes. К сожалению, передача чего-либо, кроме основных типов данных, нетривиальна.

второй самый простой способ-написать модуль Python в C, а затем вызвать функции в этот модуль. Вы можете передать все, что хотите, этим функциям C без необходимости прыгать через какие-либо обручи. И легко вызвать функции или методы Python из этих функций C, как описано здесь: https://docs.python.org/extending/extending.html#calling-python-functions-from-c

У меня недостаточно опыта работы с SWIG, чтобы предложить интеллектуальные комментарии. И хотя можно делать такие вещи, как передавать пользовательские объекты Python в функции C через ctypes или определите новые классы Python в C, эти вещи раздражают и многословны, и я рекомендую использовать один из двух подходов, описанных выше.

Python довольно либеральен в разрешении функций, функторов, объектов для передачи функциям и методам, тогда как я подозреваю, что то же самое не верно для say C или Fortran.

В C вы не можете передать функцию в качестве аргумента функции, но вы можете передать указатель на функцию, которая так же хороша функция.

Я не знаю, насколько это поможет, когда вы пытаетесь интегрировать код C и Python, но я просто хотел очистить один неправильное представление.

в дополнение к инструментам выше, я могу рекомендовать использовать Pyrex (для создания модулей расширения Python) или Psyco (как JIT-компилятор для Python).