使用C ++和Python访问数组

Question

我正在模拟一个由约100,000个恒星组成的迷你星系。 我想在Python中进行视觉表示，在C ++中进行大量计算。 使用ctypes，我可以从Python调用C ++函数。

我基本上想要的是RAM中存在的数组，可以由python和C ++访问。 然后，在python中调用函数update（）时，C ++将更新数组。 重要的是，C ++实际上仅更改数组中的值。 一直进行复制将非常耗时。

我是一个初学者，尤其是在C ++中，所以我真的不知道在哪里可以找到正确的信息以及要使用的关键字。 当然欢迎提出有关如何做的想法，但是一些信息链接也将不胜感激。

最好，

Answer 1

您可以使用python C / C ++ API构建C ++ python包装器模块：

https://docs.python.org/2/extending/extending.html

我将使用提供服务的python API创建一个C ++模块（ dataUpdater ），让我们对其进行调用， update ，该操作应该会接收要将数据加载到其中的Python对象。

在您的Python端，每当我想从C ++加载数据时，我都会调用dataUpdater.update

编辑：

另一种选择是使您的C ++模块的行为类似于提供数据访问服务的数据结构，例如：

• getValueAt(index)
• setValueAt(index)
• getSize()

并在python端使用它：

for i in xrange(dataUpdater.getSize()):
    val = dataUpdater.getValueAt(i)
    ...

Answer 2

您应该完全检查有关此问题的Python文档：

https://docs.python.org/2/extending/

考虑到文档，您可以定义一个新的Type； 假设星星将是双精度数组：

typedef struct {
    PyObject_HEAD
    double * Stars;
} Galaxy;

然后定义数学运算方法...（python doc）

static PyObject* Galaxy_calc(Galaxy *self, PyObject *args)
{
     double * Star_temp;   

     /* Your Array is referenced by self->Stars*/
     Star_temp = self->Stars;

     /* Do the math in C++ */
     // All necessary calculations go here.
};

将这些方法包含在新定义的类型（Galaxy）中相当容易，您只需设置变量即可：

static PyMethodDef Galaxy_methods[] = 
{
    {"calc", (PyCFunction)Galaxy_calc, METH_VARARGS,"Performs stelar calculations."},
    {NULL}  /* Sentinel */
};


static PyMemberDef Galaxy_members[] = 
{    {"Stars", T_OBJECT_EX, offsetof(Galaxy, Galaxy), 0, "Galaxy Stars"},
    {NULL}  /* Sentinel */
};

现在只需将Galaxy_methods var包含在下面的适当位置

static PyTypeObject Galaxy_GalaxyType = {
    PyObject_HEAD_INIT(NULL)
    0,                         /*ob_size*/
    "Galaxy.Galaxy ",           /*tp_name*/
    sizeof(Galaxy),            /*tp_basicsize*/
    0,                         /*tp_itemsize*/
    (destructor)Galaxy_dealloc, /*tp_dealloc*/
    0,                         /*tp_print*/
    0,                         /*tp_getattr*/
    0,                         /*tp_setattr*/
    0,                         /*tp_compare*/
    0,                         /*tp_repr*/
    0,                         /*tp_as_number*/
    0,                         /*tp_as_sequence*/
    0,                         /*tp_as_mapping*/
    0,                         /*tp_hash */
    0,                         /*tp_call*/
    0,                         /*tp_str*/
    0,                         /*tp_getattro*/
    0,                         /*tp_setattro*/
    0,                         /*tp_as_buffer*/
    Py_TPFLAGS_DEFAULT | Py_TPFLAGS_BASETYPE,          /*tp_flags*/
    "Galaxy objects",          /* tp_doc */
    0,                         /* tp_traverse */
    0,                         /* tp_clear */
    0,                         /* tp_richcompare */
    0,                         /* tp_weaklistoffset */
    0,                         /* tp_iter */
    0,                         /* tp_iternext */
    Galaxy_methods,            /* tp_methods */
    Galaxy_members,            /* tp_members */
    0,                         /* tp_getset */
    0,                         /* tp_base */
    0,                         /* tp_dict */
    0,                         /* tp_descr_get */
    0,                         /* tp_descr_set */
    0,                         /* tp_dictoffset */
   (initproc)Galaxy_init,      /* tp_init */
    0,                         /* tp_alloc */
    Galaxy_new,                /* tp_new */
};

使用上面提到的python文档来实现新的，alloc，dealloc和init方法（这些非常简单），就可以了！

Answer 3

正确执行此操作实际上非常复杂。 首先，您应该在python中使用numpy包作为数组。 然后，您将定义一个C接口，如https://docs.python.org/2/c-api/中所述 。 （这是参考手册，因此您可能要先阅读并尝试使用https://docs.python.org/2/extending/index.html 。）最重要的是，您将需要使用缓冲区接口（ https ：//docs.python.org/2/c-api/buffer.html#bufferobjects ）访问numpy数组。

ctypes似乎也对连续数组有一些支持，但是我没有经验。 但是，如果您在Python端对数组进行任何处理，则需要使用numpy ，我认为ctypes不支持。

Answer 4

这是关于如何使用Boost.Python完成此任务的另一个建议。

让我们将代码组织成3个文件： setup.py （负责编译扩展代码），仅使用扩展代码的Python脚本以及扩展代码本身：

.
├── galaxy.cpp
├── main.py
└── setup.py

galaxy.cpp ：请注意， galaxy.cpp异常，因此，可以通过分配给尚未初始化的Star和其他C ++ galaxy.cpp来产生分段错误。 如果您修改此代码，请务必始终将BOOST_PYTHON_MODULE命名为文件本身。

#include <vector>

#include <boost/python.hpp>

class Star {
public:
    Star(double mass): mass(mass) {}

    bool set_mass(double given_mass) {
        this->mass = given_mass;
        return true;
    }
private:
    double mass;
};

class Galaxy {
public:
    Galaxy(const boost::python::list& masses) {
        for (size_t i = 0; i < len(masses); i++) {
            double mass = boost::python::extract<double>(masses[i]);
            stars.push_back(Star(mass));
        }
    }

    bool update(int star_number, double mass) {
        return this->stars[star_number].set_mass(mass);
    }

private:
    std::vector<Star> stars;
};

BOOST_PYTHON_MODULE(galaxy)
{
    using namespace boost::python;
    class_<Galaxy>("Galaxy", init< boost::python::list >())
        .def("update", &Galaxy::update)
    ;
}

setup.py ：请注意，Boost已使用Macports安装在我的机器上； 您可能需要在include_dirs变量中调整可以找到它的路径。

from distutils.core import setup
from distutils.extension import Extension

setup(name="galaxies",
      ext_modules=[
          Extension(
              "galaxy", ["galaxy.cpp"],
              include_dirs=["/opt/local/include"],
              libraries=["boost_python-mt"])])

最后，使用Galaxy对象在main.py执行所需的任何main.py 。 请注意，在此示例中，该对象是通过Python列表构建的（这意味着您实际上实际上是在Python和C ++之间至少传递了一次数组），但这不是必须的：您可以让C ++代码读取数据文件，并通过Python传递其路径。

import galaxy

sombrero = galaxy.Galaxy([0.1, 22.3, 33.4])
sombrero.update(0, 24.5)

这是编译和运行示例的方法：

$ python setup.py build_ext --inplace && python main.py

Answer 5

总是这样：

http://www.boost.org/doc/libs/1_55_0/libs/python/doc/

“欢迎使用Boost.Python版本2，该版本是一个C ++库， 可在C ++和Python编程语言之间实现无缝的互操作性 。”