Python 使用C++；和蟒蛇
我正在模拟一个由大约100000颗恒星组成的小星系。我想在Python中做的可视化表示，C++中的大计算。使用CyType，我能够从Python调用C++函数。p> <>我基本上想要的是一个数组，它在RAM中，可以用Python和C++访问。然后在Python调用函数UpDeDeO（）时，C++更新数组。C++只改变数组中的值是很重要的。一直复制它会变得相当耗时 我是一个初学者，特别是C++，所以我真的不知道在哪里找到正确的信息，以及使用什么关键词。当然，我们欢迎您考虑如何做，但也非常感谢您提供一些信息链接Python 使用C++；和蟒蛇,python,c++,arrays,Python,C++,Arrays,我正在模拟一个由大约100000颗恒星组成的小星系。我想在Python中做的可视化表示，C++中的大计算。使用CyType，我能够从Python调用C++函数。p> 我基本上想要的是一个数组，它在RAM中，可以用Python和C++访问。然后在Python调用函数UpDeDeO（）时，C++更新数组。C++只改变数组中的值是很重要的。一直复制它会变得相当耗时 我是一个初学者，特别是C++，所以我真的不知道在哪里找到正确的信息，以及使用什么关键词。当然，我们欢迎您考虑如何做，但也非常感谢您提供一些
最好，
< p>可以使用Python C/C++ API构建C++ Python包装模块： < P>我将使用Python API创建一个C++模块（<代码> DATAUPDATER < /C>），让它调用，<代码>更新>代码>，它应该接收要加载数据的Python对象。 在Python端，每当我想从C加载数据时，我都会调用dataUpdater.update其他选项是使C++模块的行为像数据结构提供数据访问服务，如：
getValueAt（索引）setValueAt（索引）getSize（）
for i in xrange(dataUpdater.getSize()):
val = dataUpdater.getValueAt(i)
...
可以使用Python C/C++ API构建：C++ Python包装模块：
< P>我将使用Python API创建一个C++模块（<代码> DATAUPDATER < /C>），让它调用，<代码>更新>代码>，它应该接收要加载数据的Python对象。 在Python端，每当我想从C加载数据时，我都会调用dataUpdater.update其他选项是使C++模块的行为像数据结构提供数据访问服务，如：
getValueAt（索引）setValueAt（索引）getSize（）
for i in xrange(dataUpdater.getSize()):
val = dataUpdater.getValueAt(i)
...
总有这样的情况：
欢迎使用Boosi.Python的2版本，它是一个C++库，它允许C++和Python编程语言之间的无缝互操作。
欢迎使用Boosi.Python的2版本，它是一个C++库，它允许C++和Python编程语言之间的无缝互操作。 考虑到文档，您可以定义一个新类型；假设恒星是一个双精度阵列：
typedef struct {
PyObject_HEAD
double * Stars;
} Galaxy;
static PyMethodDef Galaxy_methods[] =
{
{"calc", (PyCFunction)Galaxy_calc, METH_VARARGS,"Performs stelar calculations."},
{NULL} /* Sentinel */
};
static PyMemberDef Galaxy_members[] =
{ {"Stars", T_OBJECT_EX, offsetof(Galaxy, Galaxy), 0, "Galaxy Stars"},
{NULL} /* Sentinel */
};
static PyTypeObject Galaxy_GalaxyType = {
PyObject_HEAD_INIT(NULL)
0, /*ob_size*/
"Galaxy.Galaxy ", /*tp_name*/
sizeof(Galaxy), /*tp_basicsize*/
0, /*tp_itemsize*/
(destructor)Galaxy_dealloc, /*tp_dealloc*/
0, /*tp_print*/
0, /*tp_getattr*/
0, /*tp_setattr*/
0, /*tp_compare*/
0, /*tp_repr*/
0, /*tp_as_number*/
0, /*tp_as_sequence*/
0, /*tp_as_mapping*/
0, /*tp_hash */
0, /*tp_call*/
0, /*tp_str*/
0, /*tp_getattro*/
0, /*tp_setattro*/
0, /*tp_as_buffer*/
Py_TPFLAGS_DEFAULT | Py_TPFLAGS_BASETYPE, /*tp_flags*/
"Galaxy objects", /* tp_doc */
0, /* tp_traverse */
0, /* tp_clear */
0, /* tp_richcompare */
0, /* tp_weaklistoffset */
0, /* tp_iter */
0, /* tp_iternext */
Galaxy_methods, /* tp_methods */
Galaxy_members, /* tp_members */
0, /* tp_getset */
0, /* tp_base */
0, /* tp_dict */
0, /* tp_descr_get */
0, /* tp_descr_set */
0, /* tp_dictoffset */
(initproc)Galaxy_init, /* tp_init */
0, /* tp_alloc */
Galaxy_new, /* tp_new */
};
使用上面提到的python文档来实现新的、alloc、dealloc和init方法（这些方法非常简单），就完成了 您应该全面检查有关此问题的Python文档： 考虑到文档，您可以定义一个新类型；假设恒星是一个双精度阵列：
typedef struct {
PyObject_HEAD
double * Stars;
} Galaxy;
static PyMethodDef Galaxy_methods[] =
{
{"calc", (PyCFunction)Galaxy_calc, METH_VARARGS,"Performs stelar calculations."},
{NULL} /* Sentinel */
};
static PyMemberDef Galaxy_members[] =
{ {"Stars", T_OBJECT_EX, offsetof(Galaxy, Galaxy), 0, "Galaxy Stars"},
{NULL} /* Sentinel */
};
static PyTypeObject Galaxy_GalaxyType = {
PyObject_HEAD_INIT(NULL)
0, /*ob_size*/
"Galaxy.Galaxy ", /*tp_name*/
sizeof(Galaxy), /*tp_basicsize*/
0, /*tp_itemsize*/
(destructor)Galaxy_dealloc, /*tp_dealloc*/
0, /*tp_print*/
0, /*tp_getattr*/
0, /*tp_setattr*/
0, /*tp_compare*/
0, /*tp_repr*/
0, /*tp_as_number*/
0, /*tp_as_sequence*/
0, /*tp_as_mapping*/
0, /*tp_hash */
0, /*tp_call*/
0, /*tp_str*/
0, /*tp_getattro*/
0, /*tp_setattro*/
0, /*tp_as_buffer*/
Py_TPFLAGS_DEFAULT | Py_TPFLAGS_BASETYPE, /*tp_flags*/
"Galaxy objects", /* tp_doc */
0, /* tp_traverse */
0, /* tp_clear */
0, /* tp_richcompare */
0, /* tp_weaklistoffset */
0, /* tp_iter */
0, /* tp_iternext */
Galaxy_methods, /* tp_methods */
Galaxy_members, /* tp_members */
0, /* tp_getset */
0, /* tp_base */
0, /* tp_dict */
0, /* tp_descr_get */
0, /* tp_descr_set */
0, /* tp_dictoffset */
(initproc)Galaxy_init, /* tp_init */
0, /* tp_alloc */
Galaxy_new, /* tp_new */
};
使用上面提到的python文档来实现新的、alloc、dealloc和init方法（这些方法非常简单），就完成了 正确地做到这一点实际上相当复杂。首先，你 对于Python中的数组，应该使用包
numpynumpyctypesnumpyctypesnumpynumpyctypesnumpyctypessetup.py.
├── galaxy.cpp
├── main.py
└── setup.py
#include <vector>
#include <boost/python.hpp>
class Star {
public:
Star(double mass): mass(mass) {}
bool set_mass(double given_mass) {
this->mass = given_mass;
return true;
}
private:
double mass;
};
class Galaxy {
public:
Galaxy(const boost::python::list& masses) {
for (size_t i = 0; i < len(masses); i++) {
double mass = boost::python::extract<double>(masses[i]);
stars.push_back(Star(mass));
}
}
bool update(int star_number, double mass) {
return this->stars[star_number].set_mass(mass);
}
private:
std::vector<Star> stars;
};
BOOST_PYTHON_MODULE(galaxy)
{
using namespace boost::python;
class_<Galaxy>("Galaxy", init< boost::python::list >())
.def("update", &Galaxy::update)
;
}
Galaxymain.py