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python和c++的区别.pyc_python/c++接口库比较(SWIG,boost.python, pycxx, py++, sip, Weave, Pyrex )...

萧展鹏
2023-12-01

《python/c++接口库比较(SWIG,boost.python, pycxx, py++, sip, Weave, Pyrex )》http://blog.csdn.net/lainegates/article/details/19565823

目前有很多开源的Python/c++ 绑定工具,搜了好多岾子,这里稍微总结下。

SWIG

支持 Python 2 and 3

配置正确的话,可以全自动完成封装(*.i文件需要自己写)

当不是全自动的时候,它大多会重复你的.h文件并给出提示

除了Python外,还支持其他语言(Java, Ruby, Lua, 等)

输出一个本地文件(这个文件会被编译成.pyd)和一个封装(这个封装是python脚本,调用对应生成的.pyd)

绑定(Bindings)的性能不是太好,不支持内部类(inner classes)的封装

不支持属性(通过getter/setters访问values)

文档很全,很容易学习

google使用了

C++支持不太好

Boost::Python

支持 Python 2, 3和C++的绑定

对于新手来说,学习它的语法有一定难度。但是这些语法很直观

大量使用了 C++ templates (可能是好事,也可能是坏事),会很明显地提高编译时间

随boost库一起发布,且boost库有用,但很大

刚开始编译使用boost.python封装好的C++代码时,出现的各种错误

一些语法不易学习,像函数返回值时的规则

非常可靠、稳定、经过充分测试的库(boost库里的部件都具有这特性)

不支持属性

支持文档写得比较差,有些功能文档里甚至都没有写。

编译后的pyd文件有些大,这不利于在手机或者嵌入平台使用

配合py++使用,几乎可以全自动封装项目

Py++

支持 Python 2, 3 和C++的绑定

它调用boost.python自动完成项目绑定,相当于boost.python的高级工具

PyCxx

支持 Python 2, 3 和C++的绑定

轻量级的封装库,用的人挺多

只支持C++

目前没有自动绑定工具

Python C api(Python 的帮助文档里有)

性能高

灵活

适合嵌入式

C++支持差

复杂

ctypes(Python自带的库)

灵活

对c的代码几乎无缝调用

使用起来比较繁琐

只支持c语言

SIP

支持 Python 2, 3 和C++的绑定

在PyQt中使用过,其他地方很少见它

Weave

性能高

很少见

Pyrex

很少见

目前还没有成熟的项目

性能较高

接近于Python语法

参考:http://stackoverflow.com/questions/1492755/python-c-binding-library-comparison

http://web.archive.org/web/20090604182721/http://www.suttoncourtenay.org.uk/duncan/accu/integratingpython.html

https://wiki.python.org/moin/IntegratingPythonWithOtherLanguages

《Python扩展方法及工具比较》http://www.cdadata.com/4224

使用工具进行扩展:

虽然扩展过程并不复杂,但也可以使用许多已知的工具简化扩展过程。

(1) SWIG

由David Beazley创建,是一个自动的扩展构造工具。它读入注释的C/C++头文件,为python、tcl、perl等多种脚本语言产生wrap代码。SWIG可以包装大量C++特性到Python的扩展模块中。详情可参考http://www.swig.org。

评价:swig简单,可以支持多种脚本文件,但支持的c++特性不完备。

(2) SIP

由Phil Thompson创建,是一个C++模块构造器,专门为C++的类创造wrapper。它曾经被用于创建PyQt和PyKDE扩展模块,因此比较出名。详情可参考http://www.riverbankcomputing.co.uk/sip/。

评价:支持C++特征很齐全,但比较复杂。

(3) bgen

该工具被包含在标准Python发布包中的模块构建工具集里,由Jack Jansen维护。它用于产生在Macintosh版本可用的Python扩展模块。

(4) pyfort

由Paul dubois创建,用来产生Fortran语言生成的扩展模块。详见http://pyfortran.sourceforge.net。

(5) cxx

也由Paul Dubois创建,是一个库,为Python的C++扩展提供了友好的API。Cxx允许将许多python对象(如list和tuple)使用到STL的运算中。库也提供了C++异常处理到python异常处理的转化。详见http://cxx.sourceforge.net。

(6) WrapPy

由Greg Couch创建,通过读入C++头文件来产生扩展模块。详见http://www.cgl.ucsf.edu/home/gregc/wrappy/index.html。

(7) Boost Python Library

由David Abrahams创建。该库提供了更多与众不同的C++ wrap到python扩展中,而只需要对要扩展的C++类写很少的附加信息。详见http://www.boost.org/libs/python/doc。

评价:Boost为C++提供了许多实用的库,如Regex(正则表达式库)、Graph(图组件和算法)、concept check(检查泛型编程中的concept)、Thread(可移植的C++多线程库)、Python(把C++类和函数映射到Python之中)、Pool(内存池管理)等等。

Boost总体来说是实用价值很高,质量很高的库。并且强调对跨平台的支持。但是Boost中也有很多是实验性质的东西,在实际的开发中实用需要谨慎。

boost.python支持的c++特性较多,但是比较复杂。

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