C++调用python(执行py文件)的全过程

1、首先要配好vs开发工程

注意版本;我这使用32位的python那么我vs工程这边也选择32位的编译环境去配置

注意点;需要将python安装目录的一些文件拷过来作为vs工程使用。

C++调用python(执行py文件)的全过程_第1张图片

2、C++调用Python结果

C++调用python(执行py文件)的全过程_第2张图片

py代码

这里引用了cdll库也需要放置到运行目录,py文件也是需要放置到运行目录(也就是exe生成所在目录)

import os
import time
from ctypes import *


def testDLL():
    pDll = CDLL("./pythonTestCDll.dll")
    pstr = create_string_buffer(1024,  '\0')    # 创建字符串缓冲区
    # 对输入输出参数进行声明
    GetAndSetString = pDll.GetAndSetString
    GetAndSetString.restype = c_char_p
    GetAndSetString.argtypes = [c_char_p]
    pchar = GetAndSetString(pstr)
    szbuffer = c_char_p(pchar)  # 强制转换为c_char_p类型,取其value值
    print(pstr.value)
    print(szbuffer.value)


def Start():
    testDLL()

C++代码

#include 
#include "Python.h"
using namespace std;
void Hello();
void Add();
void Start();
void Hello1()
{
	cout << "\n调用Test001.py中的Add函数..." << endl;
}
int main(int argc, char* argv[])
{
	/*cout << "调用Test001.py中的Hello函数..." << endl;
	Hello();
	cout << "\n调用Test001.py中的Add函数..." << endl;
	Add();*/
	cout << "调用testMultiprocessingDll.py中的Start函数..." << endl;
	Start();
	getchar();
	return 0;
}
void Start()
{
	Py_Initialize();//调用Py_Initialize()进行初始化
	if (!Py_IsInitialized()) {
		printf("Python envirment initialized fale!");
		return;
	}
	PyObject * pModule = NULL;
	PyObject * pFunc = NULL;
	PyRun_SimpleString("import sys");
	PyRun_SimpleString("sys.path.append('D:/code/pythonTestCDll/CdoPython/Release/DLLs')");
	//PyRun_SimpleString("print(\"sdasd\")");
	pModule = PyImport_ImportModule("testMultiprocessingDll");//调用的Python文件名  py文件放置exe同级
	if (pModule == NULL)
	{
		PyErr_Print();
		cout << "PyImport_ImportModule Fail!" << endl;
		return;
	}
	pFunc = PyObject_GetAttrString(pModule, "__main__");//调用的函数名
	PyEval_CallObject(pFunc, NULL);//调用函数,NULL表示参数为空
	Py_Finalize();//调用Py_Finalize,和Py_Initialize相对应的.
}
void Hello()
{
	Py_Initialize();//调用Py_Initialize()进行初始化
	if (!Py_IsInitialized()) {
		printf("Python envirment initialized fale!");
		return ;
	}
	PyObject * pModule = NULL;
	PyObject * pFunc = NULL;
	PyRun_SimpleString("print(\"sdasd\")" );
	pModule = PyImport_ImportModule("Test001");//调用的Python文件名  py文件放置exe同级
	if (pModule == NULL)
	{
		PyErr_Print();
		cout << "PyImport_ImportModule Fail!" << endl;
		return;
	}
	pFunc = PyObject_GetAttrString(pModule, "Hello");//调用的函数名
	PyEval_CallObject(pFunc, NULL);//调用函数,NULL表示参数为空
	Py_Finalize();//调用Py_Finalize,和Py_Initialize相对应的.
}
//调用Add函数,传两个int型参数
void Add()
{
	Py_Initialize();
	PyObject * pModule = NULL;
	PyObject * pFunc = NULL;
	pModule = PyImport_ImportModule("Test001");//Test001:Python文件名
	pFunc = PyObject_GetAttrString(pModule, "Add");//Add:Python文件中的函数名
												   //创建参数:
	PyObject *pArgs = PyTuple_New(2);//函数调用的参数传递均是以元组的形式打包的,2表示参数个数
	PyTuple_SetItem(pArgs, 0, Py_BuildValue("i", 6));//0--序号,i表示创建int型变量
	PyTuple_SetItem(pArgs, 1, Py_BuildValue("i", 8));//1--序号
													 //返回值
	PyObject *pReturn = NULL;
	pReturn = PyEval_CallObject(pFunc, pArgs);//调用函数
											  //将返回值转换为int类型
	int result;
	PyArg_Parse(pReturn, "i", &result);//i表示转换成int型变量
	cout << "6 + 8 = " << result << endl;
	Py_Finalize();
}

3、报错:ValueError: source code string cannot contain null bytes

C++调用python(执行py文件)的全过程_第3张图片

参考链接:

https://blog.csdn.net/LaoYuanPython/article/details/97623504

https://blog.csdn.net/zichen_ziqi/article/details/79068656

4、C++调用python文件中import时报错

C++调用python(执行py文件)的全过程_第4张图片

参考链接://www.jb51.net/article/233313.htm

5、C++多线程调用Python多进程multiprocessing时发现不支持

C++调用python(执行py文件)的全过程_第5张图片

C++多线程调用Python多进程

C++、Java等编程想提高效率,很容易想到的就是使用多线程,而在Python中,由于使用了GIL,使得多线程效率非但没有将性能线性提升,反而可能会比单线程效率还低。在进程间不需要怎么通信的时候,multiprocessing就很好用了。但是翻遍了C/Python API没找到C语言调用Python多进程的方法。而目前的项目却恰好希望能用C++调用Python多进程。尝试了好多C/Python API都没有一个稳定可靠的方案,今天终于试出来了一种可行的方案!

该方案的前提是进程间不需要通信!

方法很简单,使用linux的shell启动python进程!

C++部分思路:

1. 使用c++创建多个线程,根据自己的逻辑写好入口函数和输入参数

2. 在线程入口函数中,将想要执行的linux命令封装成一个字符串如s=”python test.py a b c”,其中a,b,c是test.py的系统参数,完成了C++向python的传参,当然只是一些简单的类型

3. 定义好python的控制台上的输出,使用popen()执行s的命令并建立管道

4. 获取控制台的输出,并按照已定义好的规则来判断返回信息

5. 根据返回信息,执行对应的操作

Python部分思路:

基本不用修改,只是把普通的函数传参改为获取系统参数,将函数返回值改为控制台输出,当然返回值类型受限

该方案成功解决了C++多线程调用Python多进程的问题,提升了效率,缺点是进程间不能通信,只能相互传递比较简单的参数!

总结

到此这篇关于C++调用python(执行py文件)的文章就介绍到这了,更多相关C++调执行py文件内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家!

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