c/c++调用python程序且含tensorflow第三方库

对于纯python程序而言，用c程序来调用是比较适合的，如果python程序中包含了其他第三方库，则调用极可能出错，且不易查明原因。如笔者曾用c程序调用包含tensorflow的python程序，有的可以成功，有的则卡在某条语句，百般尝试也未能实现。
一、纯python程序
以下程序编译环境为VS2013，，所用tensorflow版本为1.4.0 和1.9.0，python版本为3.6.2 。
所做设置也为调用tensorflow所准备，对于普通的python调用而言只多不少：
1、环境配置
需要安装anaconda软件
①将vs工程配置为X64平台
②包含目录 添加路径 D:\anaconda\include
③库目录 添加路径 D:\anaconda\libs
④附加依赖项 添加 python36.lib
2、编写代码如下：
.py文件需和编译生成的.exe文件放在一起
test.py代码

#coding:utf-8
import os

def run(com):
   return com
def main():
    print(run(("4",3)))
    
if __name__=='__main__':
   main()

c.cpp代码

#include
#include 

using namespace std;

int main()
{
	//***python调用***//
	//初始化python模块
	Py_Initialize();
	// 检查初始化是否成功  
	if (!Py_IsInitialized())
	{
		cout << "初始化失败" << endl;
		Py_Finalize();
	}

	PyObject *pModule;
	PyObject*pFunc = NULL;
	PyObject*pArg = NULL;

	pModule = PyImport_ImportModule("test");//Python文件名     
	if (!pModule) {
		cout << "py文件导入失败" << endl;
		Py_Finalize();
	}
	else{
		pFunc = PyObject_GetAttrString(pModule, "run");//Python文件中的函数名  
		if (!pFunc) {
			cout << "函数导入失败" << endl;
			Py_Finalize();
		}
		
		PyObject* pyParams = Py_BuildValue("(s)","helllo world!");


		/*PyObject* pyParams = PyTuple_New(2);           //参数传递另外一种形式，待测试
		PyObject* pyParams1 = Py_BuildValue("(s)", "5");
		PyObject* pyParams2 = Py_BuildValue("(s)", "6");
		PyTuple_SetItem(pyParams, 0, pyParams1);
		PyTuple_SetItem(pyParams, 1, pyParams2);*/

		char * result1;
		pArg = PyEval_CallObject(pFunc, pyParams);//调用函数
		PyArg_Parse(pArg, "s", &result1);
		cout << result1<< endl;


		PyObject* pyParams2 = Py_BuildValue("(i)", 123);
		int result2;
		pArg = PyEval_CallObject(pFunc, pyParams2);//调用函数
		PyArg_Parse(pArg, "i", &result2);
		cout << result2 << endl;
	}
	system("pause");
}

执行结果如图

以上python程序调用在输入一个参数返回一个参数时成功运行，但是改变c程序，若输入参数变为多个、输出参数也变为多个时运行出错，原因不明，还有待探索。
如果遇到

可将pyconfig.h文件中的python36_d.lib改为python36.lib即可成功运行。

二、含tensorflow第三方库
在调用含有第三方库的python程序时，首先需要保证在cmd下运行python程序无误。环境配置如上文所述，但是很多时候程序在

pModule = PyImport_ImportModule("test3");//Python文件名  

这一行出错，pModule 结果为null，原因通常是import tensorflow as tf这一句未能成功调用，将需调用的python程序中只保留这一句，可轻松验证。
经探索，可在原cpp文件中加入命令行参数即可成功运行。

/**
 *Copyright @ 2019 Zhang Peng. All Right Reserved.
 *Filename:
 *Author: Zhang Peng
 *Date:
 *Version:
 *Description:
**/

#include
#include 

using namespace std;

int main()
{
	//***python调用***//
	//初始化python模块
	Py_Initialize();
	// 检查初始化是否成功  
	if (!Py_IsInitialized()) {
		printf("py_initialize failed");
	}

	PyObject *pModule;
	PyObject*pFunc = NULL;
	PyObject*pArg = NULL;

	//main命令行参数
	int argc = 1;
	wchar_t * argv[] = { L" " };
	PySys_SetArgv(argc, argv);   //加入argv参数 否则出错

	pModule = PyImport_ImportModule("test3");//Python文件名  
	if (!pModule) {
		printf("cannot open module!");
		Py_Finalize();
		return 0;
	}
	else
	{
		pFunc = PyObject_GetAttrString(pModule, "run");//Python文件中的函数名  
		if (!pFunc) {
			printf("cannot open FUNC!");
			Py_Finalize();
			return 0;
		}
		else
		{
			PyObject* pPath = Py_BuildValue("(s)", "7513.jpg");
			pArg = PyEval_CallObject(pFunc, pPath);//调用函数
			int result;
			PyArg_Parse(pArg, "i", &result);
			cout << "预测结果:  " << result << endl;
		}
	}
	system("pause");
	return 0;
}

以上代码中重要的地方就是加入以下几行代码

    //main命令行参数
	int argc = 1;
	wchar_t * argv[] = { L" " };
	PySys_SetArgv(argc, argv);   //加入argv参数 否则出错