简单的利用boost.python 和 boost.numpy 实现python和c++之间数据通信例子

对利用boost库生成python库一点记录

boost.python对c++很友好，甚至能直接将python的一些数据结构 list（列表），dict（字典）和相互嵌套等数据传输到c++，boost.numpy也方便python的数组传输到c++端，有时c++端还能直接调用python的函数（很方便调试一些python有的库而windows编译困难的库，相对来说很多库在linux上编译总是友好些），本人也是因为任务需要处理list、dict和其相互嵌套才尝试弄这个的（boost里面不支持set集合，不过自己试过set强制转换为list好像也是可行的），好东西用起来就很喜欢。

1. 安装boost库需要注意的；

linux上好像编译安装一些库都很容易，自己习惯用vs调试代码，一般尽量windows和linux都安装，只是通过boost.python 编写python库调用，相对来说简单点。

注意：个人是调用boost的静态库，动态库没弄成功过，也没时间、不太想去尝试了，重点是按需先实现功能。

1.1 linux下编译boost时候需注意：

linux下需带上cxxflags=-fPIC cflags=-fPIC编译选项，在解压boost源文件后，本人虚拟机上利用anaconda安装了python3.8环境，用的是 boost_1_79_0的源码（这个好像需要指定的python版本），切换到python3.8环境下，而且该环境下安装了numpy，类似如下：
./bootstrap.sh
sudo ./b2 install cxxflags=-fPIC cflags=-fPIC -j8

1.2 windows下有关boost编译的一点记录

windows下也要配置好python3.8的环境，里面也要安装numpy，自己已经配置了环境变量，最终的python库也是用该环境的，只是编译boost库的话还算顺利，自己是编译了的，先前下载了一个自带动态、静态boost库的版本，解压就有，boost_1_74_0/lib64-msvc-14.2 里面没有libboost_numpy38的库，要用numpy传多维数组则只好自己编译了，就有了libboost_numpy38-vc142-mt-x64-1_79.lib 库；指令好像挺简单，可以两次双击bootstrap.bat，和bootstrap.bat生成的b2.exe（不配置参数的话，甚至32位的库也给编译了）：

2. 通过boost编写python接口的例子

个人主要通过cmake，vs2019、anaconda和pycharm等实现方便的c++代码编写生成python库和python环境联调。通过不断查找资料、尝试才实现的，当然能实现大部分也是通过查找资料弄出来的，也谢谢他人的分享，所以自己记录下，提供简化的例子也是方便自己也方便他人，能实现双赢的伙伴或者工作、竞争等关系是最好的，最终实现不了双赢的总会双亏或者失去本该能赢的部分，只是时间问题。

2.1 最外层cmakelist文件：

多层cmakelist文件布局确实好用，以前看过人家开源代码是这样的，自己尝试用，发现真好用，例子用的HelloWorld.cpp文件和对应的CMakeLists.txt文件放到了子目录“01_HelloWorld”下，通过外层cmakelist文件ADD_SUBDIRECTORY(01_HelloWorld)包含子目录“01_HelloWorld”。

注意windows下的cmakelist文件里面：set(BOOST_ROOT "修改为你们自己的boost目录”)，linux下安装boost会自动配置环境变量之类的，注册这块就行，下面注释掉的可以不用管，都是自己不断尝试的结果。

project(Boost_Test)
cmake_minimum_required(VERSION 3.17)

# find python
find_package(PythonInterp REQUIRED)
find_package(PythonLibs ${PYTHON_VERSION_MAJOR}.${PYTHON_VERSION_MINOR} EXACT REQUIRED)

# now search for the boost component
# depending on the boost version it is called either python,
# python2, python27, python3, python36, python37, ...
list(
  APPEND _components
    python${PYTHON_VERSION_MAJOR}${PYTHON_VERSION_MINOR}
    python${PYTHON_VERSION_MAJOR}
    python
  )
#set(_Boost_NUMPY_DEPENDENCIES python${component_python_version})

set(BOOST_ROOT "D:/software/app2/Third-party_libraries/boost/boost_1_79_0")
#set(Boost_INCLUDE_DIR "D:/software/app2/Third-party_libraries/boost/1.74.0/boost")
#set(Boost_LIBRARIES "D:/software/app2/Third-party_libraries/boost/1.74.0/stage/lib")

message(BOOST_ROOT " ${BOOST_ROOT}")

set(_boost_python_found "")
#set(Boost_NAMESPACE "libboost")
set(Boost_USE_MULTITHREADED ON)
set(Boost_USE_STATIC_LIBS ON)
#set(Boost_USE_STATIC_RUNTIME OFF)
foreach(_component IN ITEMS ${_components})
  find_package(Boost COMPONENTS ${_component})
  if(Boost_FOUND)
    set(_boost_python_found ${_component})
    break()
  endif()
endforeach()

#if(_boost_python_found STREQUAL "")
#  message(FATAL_ERROR "No matching Boost.Python component found")
#endif()
#

find_package(Boost REQUIRED COMPONENTS
numpy38
)

include_directories("${PYTHON_INCLUDE_DIRS}")
include_directories("${Boost_INCLUDE_DIRS}")
message(PYTHON_INCLUDE_DIRS " ${PYTHON_INCLUDE_DIRS}")
message(PYTHON_LIBRARIES " ${PYTHON_LIBRARIES}")
message(Boost_INCLUDE_DIRS " ${Boost_INCLUDE_DIRS}")
message(Boost_LIBRARIES " ${Boost_LIBRARIES}")

ADD_SUBDIRECTORY(01_HelloWorld)

2.2 内层cmakelist 文件：

这个也是找别人资料基础上修改的。#set(CMAKE_LIBRARY_OUTPUT_DIRECTORY “配置输出python库的路径很有用”) ，这个配置库生成路径挺方便的，个人在linux下有用，cmakelist配置文件内部如果不特意指定的话默认生成的是python动态库，windows上修改后缀为.pyd，linux上后缀.so，个人测试过，将生成的库放到需要调用该库的python文件夹下就可以，个人生成的都是python动态库（虽然调用的boost用的是静态库）。

set(MODULE_NAME  hello_world)

# 设置静态库文件目录
#set(CMAKE_ARCHIVE_OUTPUT_DIRECTORY ${CMAKE_BINARY_DIR}/lib)
# 动态库文件目录
#set(CMAKE_LIBRARY_OUTPUT_DIRECTORY ${CMAKE_BINARY_DIR}/lib)
# 可执行文件目录
#set(CMAKE_RUNTIME_OUTPUT_DIRECTORY ${CMAKE_BINARY_DIR}/bin)

include_directories(${CMAKE_SOURCE_DIR})

add_library(${MODULE_NAME} SHARED
	HelloWorld.cpp
	)

if (UNIX)
  set_target_properties(${MODULE_NAME}
    PROPERTIES
    PREFIX ""
  )
elseif (WIN32)
  set_target_properties(${MODULE_NAME}
  PROPERTIES
  SUFFIX ".pyd"
  )
endif()

target_link_libraries(${MODULE_NAME}
  ${Boost_LIBRARIES}
  ${PYTHON_LIBRARIES}
)

2.3 内层HelloWorld.cpp文件：

需要注意的是BOOST_PYTHON_MODULE(hello_world)里面hello_world是模块名，这个需要和里层cmakelist里面的set(MODULE_NAME hello_world)相对应。具体的生成的python类名或者函数名不需要和c++定义时候一模一样，肯定需要做对应的映射，这就是BOOST_PYTHON_MODULE里面做的事情，配置就好，这个比自己先前利用swig做python库方便太多了。

#define BOOST_PYTHON_STATIC_LIB 
#define BOOST_NUMPY_STATIC_LIB 

#include <iostream>
#include <boost/python.hpp>
#include <boost/python/numpy.hpp>
//#include 
//#include 
//#include 

namespace bp = boost::python;
namespace np = boost::python::numpy;

//using namespace bp;


bp::list list_reverse(bp::list& list1)
{
    std::cout << "Input list length c++ reverse: " << len(list1) << std::endl;

    list1.reverse();
    return list1;
}

bp::dict  dict_test(bp::dict& dt1)
{
    std::cout << "Input dict length : " << len(dt1) << std::endl;
    
    bp::list temKeys = dt1.keys();
    bp::list temValues = dt1.values();
   
    try {
        //Py_Initialize();//VS 嵌入python时调用初始化

        for (int i = 0; i < len(dt1); i++)
        {
            bp::object msg = "%s : %s" % bp::make_tuple(temKeys[i], temValues[i]);
            std::string dt1String = bp::extract<std::string>(msg);
            std::cout << dt1String << std::endl;
         
            //bp::object ignored = bp::exec("print('c++?')");//执行python代码 ?
        }

        //Py_Finalize();VS 嵌入python时调用结束 end?
    }
    catch (bp::error_already_set) {
        PyErr_Print();
    }

    if (dt1.has_key("a"))
    {
        std::string dt1String = bp::extract<std::string>(dt1["a"]);//key "a"需要存在，才能正常调用

        std::cout << "dict has_key a:" << dt1String << std::endl;
        
    }
    else
    {
        dt1.setdefault("a", "default");

        dt1.setdefault("float_pi", 3.1415926);
    }
        return dt1;
    }


void list_maps(bp::list& list2)
{
   auto a= list2[0];

   for (size_t i = 0; i < len(list2); i++)
   {
       a = list2[i];
       bp::dict dic = bp::extract<bp::dict>(a);

       bp::list temKeys = dic.keys();
       bp::list temValues = dic.values();
       std::cout << "list :"<<i << std::endl;
       for (int j = 0; j < len(dic); j++)
       {
           bp::object msg = "%s : %s" % bp::make_tuple(temKeys[j], temValues[j]);
           std::string dt1String = bp::extract<std::string>(msg);
           std::cout << dt1String << " ";
       }
       std::cout << "" << std::endl;
   }
}


void two_dimensional_array(np::ndarray & ndArray1)
{
    //ndArray1.get_shape();
    int shapeSize = ndArray1.get_nd();//len(ndArray1);
    std::cout << "shapeSize :" << shapeSize << std::endl;
    if (2 != shapeSize)
    {
        std::cout << "ndarray is not two dimension ,but is:" << shapeSize << std::endl;
        return;
    }
    auto shapePtr= ndArray1.get_shape();
    auto strdPtr = ndArray1.get_strides();
    std::cout << "shape is :[" << shapePtr[0]<<","<< shapePtr[1]<<"]" << std::endl;
    std::cout << "get_strides is :[" << strdPtr[0]<<","<< strdPtr[1]<<"]" << std::endl;
   
    int step = strdPtr[0] / strdPtr[1];
    std::cout << "step is :[" << step << "]" << std::endl;

    float* npF=  (float*)ndArray1.get_data();//浮点类型的话，strdPtr[1]=4（4个字节），strdPtr[0]/strdPtr[1]==shapePtr[1](列数)

    for (size_t i = 0; i < shapePtr[0]* shapePtr[1]; i++)
    {
        npF[i] *= npF[i];//square
    }
}


char const* greet()
{
   return "hello, world,are you ready";
}


float cppCallPythonLogaddexp(PyObject* func, int a, int b)
{
    //可不返回，目的是c++端调用python函数获得结果，比如某些函数很难通过编译c++的库进而调用(比如windows编译难，linux编译简单，则windows上临时调试可采用此方法，待移植到linux上用相应的c++库替换则可)

    float result = bp::call<float>(func, a, b);
    std::cout << "cppCallPythonLogaddexp(" << a << "," << b << ")=" << result << std::endl;

   return result;

}

class Cpp2PythonClass
{
public:
    Cpp2PythonClass(PyObject* func1) :cppLogaddexp(func1) {};
    ~Cpp2PythonClass() {};


    void callbackFun1Test() {
        int a1 = 55;
        int a2 = 66;
        float result2 = bp::call<float>(cppLogaddexp, a1, a2);//可保存函数func到本地,根据自己需要调用
        std::cout << "cppCallPythonLogaddexp(" << a1 << "," << a2 << ")=" << result2 << std::endl;
    };

private:
    PyObject* cppLogaddexp;

};



BOOST_PYTHON_MODULE(hello_world)
{
    using namespace boost::python;
    np::initialize();//boost::python::numpy;需要用到
  
    boost::python::def("greet", greet);//python调用名字和c++可不一致，但参数需要保持一致
    def("cppCallPythonLogaddexp", cppCallPythonLogaddexp);//好像不加return_value_policy()也可以

    def("list_reverse", list_reverse, args("list1"), return_value_policy<return_by_value>());
    def("dict_test", dict_test, args("dt1"), return_value_policy<return_by_value>());

    def("list_maps", list_maps);
        
    def("two_dimensional_array", two_dimensional_array);


    class_<Cpp2PythonClass>("Cpp2PythonClass", boost::python::init<PyObject*>())
        .def("callbackFun1Test", &Cpp2PythonClass::callbackFun1Test);


}

自己是配置好cmakelist文件和c++等文件后，用cmake-gui.exe生产vs工程，然后配置vs工程里面库输出路径（放到需要调用该库的python文件下，如自己的test_boost_python_api.py），cmakelist文件没修改的话其实就不用cmake-gui.exe来配置了，每次修改cpp文件就可以了，vs上生成库就好。

2.4 python调用库的例子

test_boost_python_api.py文件内容如下，一些简单测试，比如传递list、dict和嵌套的数据，c++调用python的简单测试。

#!/usr/bin/env python
import sys
import numpy as np
import hello_world


def test1():
    l1 = ["df", "df2", "56", 1]
    l2 = hello_world.list_reverse(l1)
    hello_world.dict_test({"a": "aaa", "b": "222"})
    # print(l2)
    # print(hello_world.greet())
    list_dict = [
        {'g1': '545', 'h2': '什么', 'p1': -1.26, 'p2': -1.65854,'p3': -9.56447},
        {'g1': '545', 'h2': '纳尼', 'p1': -5.65, 'p2': -8.15,'p3': -63.15},
        {'g1': '545', 'h2': 'what?', 'p1': -15.9414, 'p2': -4.3564,'p3': -56.348},
        ]

    hello_world.list_maps(list_dict)


def test2():
    np1 = np.arange(15, dtype="float32").reshape(3, 5)
    print(type(np1), np1.dtype)
    print(np1)
    hello_world.two_dimensional_array(np1)
    print(np1)


def test3():
    dic1 = {"a1": "aaa", "b": "222"}

    hello_world.dict_test(dic1)
    print(dic1)
    print(type(dic1["float_pi"]))

    a2 = hello_world.cppCallPythonLogaddexp(np.logaddexp, 2, 3)
    print("a2==", a2)
    a1 = np.logaddexp(2, 3)
    print("python call np.logaddexp(2, 3)==", a1)

    print("\n----------------------Cpp2PythonClass----------------------------")
    cpc_obj = hello_world.Cpp2PythonClass(np.logaddexp)
    cpc_obj.callbackFun1Test()
    print("----------------------Cpp2PythonClass.callbackFun1Test ----------------------------\n")
    a3 = np.logaddexp(55, 66)
    print("python call np.logaddexp(55, 66)==", a3)


if __name__ == '__main__':
    test1()

    pass

结语：

以上做一些记录，不一定都对，个人很多时候都是尝试并加上自己的一些理解才弄出来的，对需要的人应该总有些启发和帮助的，长时间不用的东西肯定会忘记的，所以需要积累和记录，不过一旦看了记录就大致能明白怎么做了。评论一般不回的，谢谢，愿世界恶意少点，对自己可以严格点，但对别人需要宽容点，坏情绪会传染的。

人生需要多点尝试，也需时刻反省。交际、勇气、认知、格局等等限制了个人的能力，自己也是很菜的，搞工程、软件这么多年，没做太深、交际太差、弄得处境很难看，虽然还在挣扎，最后怕是难免转行，也不想抱怨什么，也不想评价别人，且行且珍惜，能通过分享节约别人的时间也好，什么都从头开始很不现实、也太难了，孤军奋战基本注定悲剧的…