python中調用C++函數

• 無參調用
• 單變量傳入與返回調用
• numpy數組傳入與返回調用
• c++類調用
• 用python寫不香嗎？還這么復雜調用C++？

一、 無參調用

在python中調用無參數和無返回的C++函數，具體的使用方式如下：
C++API函數的編寫形式：

#include<iostream> #include<string> using namespace std;extern "C"{int hehe(void){cout << "hello world!" << endl;return 0;} }

將編寫的.cpp文件生成.so動態鏈接庫在ubuntu命令行中執行如下命令：

g++ -o xxx.os -shared -fPIC xxx.cpp

在相應的文件下就可看到生成的xxx.so文件。
python調用生成的動態鏈接庫：

import ctypesdll = ctypes.cdll.LoadLibrary('./doc.so') dll.hehe()

運行python文件得到如下結果：

二、單變量傳入與返回調用

在C++函數中需要python程序傳入一個單變量的參數，整形，浮點型或者字符型。其中對應關系如下：
C++的程序如下：

#include <iostream> #include <string>using namespace std;extern "C"{int hehe(int a){int i = 0;i = a * a;return i;} }

對用python的程序為：

import ctypesdll = ctypes.cdll.LoadLibrary('./doc.so') a = 23 a2 = dll.hehe(a) print(a2)

運行結果：

三、numpy數組傳入與返回調用

對于numpy數組傳入C++函數與之前的但變量傳入大不相同：
1、首先對numpy數組處理得到存儲位置的指針（切記numpy數組內存一定要連續）
2、將得到的指針傳遞給對應的C++函數。
在這個過程中，會有一個問題出現，比如numpy數組為一個二維的矩陣，但C++得到參數只是一個指針，所以我們要有一個計算。將多維空間中的位置坐標轉換為一維中的指針下標：舉例如下：
假設有一個多維的矩陣MxNxH，轉換為內存中的實際存儲順序為第一行第一列的H個元素-第一行第二列的H個元素。。。依次類推
3、對于傳入指針的返回，因為傳入的是實際物理地址，所以在C++函數中對數據的改變，在python對應的也會發生相應的改變。
具體C++程序為：

#include <iostream> #include <string>using namespace std;extern "C"{void hehe(int* a,int rows,int cols){int row,col;for(row = 0;row < rows; row++){for(col = 0;col < cols;col++){int ind = row * cols + col;a[ind] = a[ind]* a[ind];}}} }

與之相對應的python文件為：

import ctypes import numpy as npdll = ctypes.cdll.LoadLibrary('./doc.so') a = np.array([[1,2,3],[2,3,4],[3,4,5]],dtype=np.int32) p = a.ctypes.data_as(ctypes.POINTER(ctypes.c_int32)) print(a) dll.hehe(p,3,3) print(a)

運行python文件得到的結果為：

四、numpy數組傳入與返回調用

class test{public：void test（void）； }；extern "C"{test t;void test(void){t.test();} } void test::test(void) {cout << "hello world!" << endl; }

用python寫不香嗎？還這么復雜調用C++？

別的方面具體不不清楚兩者的區別，但是就從處理速度來說，我做了一個小實驗，相信看完之后就沒有類似的疑問了。實驗的內容為：對于一個512x512x10全一矩陣執行所有元素加1操作，分別用python和C++來執行，看需要的時間。
具體的代碼：

#include<iostream> #include<string>using namespace std;extern "C"{ void hehe(int* p ,int row,int col,int channel){int h,w,c;for(h = 0;h < row;h++){for(w = 0;w < col;w++){for(c = 0;c < channel;c++){int ind = h*(col * channel) + w * channel + c;p[ind] = p[ind] + 1; }}} }}#include<iostream> #include<string>using namespace std;extern "C"{ void hehe(int* p ,int row,int col,int channel){int h,w,c;for(h = 0;h < row;h++){for(w = 0;w < col;w++){for(c = 0;c < channel;c++){int ind = h*(col * channel) + w * channel + c;p[ind] = p[ind] + 1; }}} }} import ctypes as ct import numpy as np import timedef add1(m,h,w,c):for row in range(h):for col in range(w):for channel in range(c):m[row][col][channel] += 1 ll = ct.cdll.LoadLibrary("./test.so")m = np.ones([10,512,512],np.int32) print(m.shape) h,w,c = m.shape[:3] p = m.ctypes.data_as(ct.POINTER(ct.c_int32)) t1 = time.time() ll.hehe(p,h,w,c) print('c++ time:',time.time()-t1) t2 = time.time() add1(m,h,w,c) print('python time:',time.time()-t2)

運行結果（睜大眼睛看清楚喲）：

總結

以上是生活随笔為你收集整理的python中调用C++函数的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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