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为Cpp实现的功能提供Python API接口-Pybind11

 3 years ago
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为Cpp实现的功能提供Python API接口-Pybind11

兴趣与业余时间开发的CVTK项目，除了继续完善和添加算法到CVTK外，还计划提供Python API，便于Python调用。在为CVTK添加Python API支持的过程中，调研了下C++/Python绑定库的情况。目前支持C++/Python绑定库，比较主流的有四大流行库，分别是：

关于Pybind11、Boost.Python、Cython、SWIG（Faiss的Python接口，是用SWIG桥接的）这4个库对Cpp的支持与对比情况，可以详阅如何选择 Python与C++ 之间的胶水。这里主要记录下自己在用Pybind11为CVTK桥接Python API的过程。如果工作中碰到类似需求，可以考虑用PyBind11或者上面提到的其他三个库。

在pypi.org上发布CVTK Python包，可以通过项目主页cvtk-release的说明进行安装，目前完成CVTK Cpp与Python之间的桥接，Cpp实现的功能会逐步提供对应的Python接口。

CVTK提供Python API的开发功能，会先发布在cvtk-pypi进行测试，如果测试没问题了，最终会同步到CVTK上。

drawing

Pybind11桥接Cpp与Python

假设在CVTK中实现了某一个功能，举个简单的例子，比如实现了一个相加的功能，那通过Pybind11为这个函数提供Python接口时，可以这样：

#include <pybind11/pybind11.h>

#define STRINGIFY(x) #x
#define MACRO_STRINGIFY(x) STRINGIFY(x)

int add(int i, int j) {
    return i + j;
}

namespace py = pybind11;

PYBIND11_MODULE(cvtk, m) {
    m.doc() = R"pbdoc(
        Pybind11 example plugin
        -----------------------
        .. currentmodule:: cmake_example
        .. autosummary::
           :toctree: _generate
           add
           subtract
    )pbdoc";

    m.def("add", &add, R"pbdoc(
        Add two numbers
        Some other explanation about the add function.
    )pbdoc");

    m.def("subtract", [](int i, int j) { return i - j; }, R"pbdoc(
        Subtract two numbers
        Some other explanation about the subtract function.
    )pbdoc");

#ifdef VERSION_INFO
    m.attr("__version__") = MACRO_STRINGIFY(VERSION_INFO);
#else
    m.attr("__version__") = "dev";
#endif
}

上面PYBIND11_MODULE这个宏用来告诉Python import设置的包名称，cvtk是这个模块的名字，m是一个py::module类型的变量，代表module本身，module::def()也就是m.def 负责把Cpp实现的add方法暴露给Python。

设置setup与本地编译

Pybind11提供了cmake编译系统的模板cmake_example，使用起来特别的方便。在使用编译模板的时候，需要关注的地方：setup.py和CMakeLists.txt。

本地编译，执行下面命令：

pip install ./cvtk-pypi

上述命令会对项目进行编译，并将cvtk包安装在本地，在Python中导入包名验证即可。

编译并发布到Pypi

发布到pypi.org上，主要有两步，分别是：

  • 生成发布包。也就是我们平时在安装Python第三方库时，常见的带.whl后缀的预编译包。
  • 发布到pypi上。将生成的发布包，上传到pypi上，用户就可以通过pip install xxx安装发布的包了。

编译并发布到Pypi，PyPA上提供了一个非常好的教程Packaging Python Projects。实际操作下来，行云流水。

参考：Packaging Python Projects;


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