pybind11使用教程筆記 4 2

當#include,std::vector<>/std::deque<>/std::list<>/std::array<>, std::set<>/std::unordered_set<>, and std::map<>/std::unordered_map<>和python list, set and dict data structures會自動進行轉換。std::pair<> and std::tuple<>在標頭檔案pybind11/pybind11.h 中支援開箱即用。

這種資料型別轉換的主要缺點是必須進行記憶體拷貝，會影響程式的語法和效能。

****** opaque types

pybind11很依賴template matching mechanism，來將stl資料結構(比如：vector, linked list, hash table 等資料結構)中的資料和引數進行轉換和返回。

然而這種內部轉換的方法因為涉及拷貝操作，這不允許進行引用呼叫。這意味著什麼呢？如下例：

v.push_back(1);}

從python中呼叫如上函式：

>>> v = [5, 6]
>>> print(v)
[5, 6]

如上所示，當將stl資料結構通過引用呼叫進行傳遞，c++中資料的改動並沒有傳回python端。類似的，在用def_readwriteordef_readonly來暴露c++ stl資料結構的時候也會出現這樣的問題。

/* ... definition ... */
class
myclass
;

/* ... binding code ... */
py::class_
(m,"myclass").
def(py::init<
>()
).def_readwrite
("contents"
,&myclass::contents)
;

這種情況下，properties被設定為可讀可寫，但是python實際使用時不可寫。

>>
> m = myclass(
)>>
> m.contents =[5
,6]>>
>
print
(m.contents)[5
,6]>>7)
>>
>
print
(m.contents)[5
,6]

最後，當資料非常大的時候，拷貝操作非常耗費資源。

為了處理這種情況，pybind11 提供了pybind11_make_opaque(t)的巨集，這個巨集使得型別轉換不依賴於template-based conversion machinery of types。

這樣一來是他們不透明。opaque types物件are never inspected or extracted, 因而可以通過引用進行傳遞。如將std::vector轉為opaque型別，在編寫binding code前，先新增如下宣告：

pybind11_make_opaque(std::vector)

這個巨集必須在程式頂部進行宣告，並且不能在namespcae當中，因為這句巨集會對模板的初始化進行過載，如果有多個編譯單元，那麼需要在每個原始檔中使用std::vector前都要有這句巨集，通常是共用乙個標頭檔案。

通常還會有乙個class 來bind相關的operation，以便python能否呼叫相關操作。

py::class_int>>
(m,"intvector").
def(py::init<
>()
).def(
"clear"
,&std::vector<
int>
::clear)
.def
("pop_back"
,&std::vector<
int>
::pop_back)
.def
("__len__",[
](const std::vector<
int>
&v))
.def
("__iter__",[
](std::vector<
int>
&v), py::keep_alive<0,
1>()
)/* keep vector alive while iterator is used */
// ....

pybind11 原始碼中 tests/test_opaque_types.cpp 有使用opaque完整的例子，且細節比較豐富。

pybind11使用教程筆記 4 2

pybind11以及打包學習

python呼叫c 介面 pybind11

pybind11 工具轉換 C 介面

pybind11使用教程筆記 4 2

pybind11以及打包學習

python呼叫c 介面 pybind11

pybind11 工具轉換 C 介面

相關推薦