Python 如何在PyBindGen中编写自定义类型处理程序？

PyBindGen的文档说，为自己的数据类型编写自定义类型处理程序很容易。然而，我没有找到任何好的例子来写它们。pybindgen提供的示例太基础，无法理解细节，遗憾的是，文档几乎不存在。 我需要的是：

• 我需要使用哪个类作为转换器的基础
• 我必须重载哪些方法来扩展或替换绑定代码的特定部分
• 我应该使用什么方法来处理常量和非常量参数

是否有任何完整且有详细文档记录的向pybindgen添加自定义typehandler的示例？可能是有人为你自己的项目做了这件事，并且可能分享了一种方法

这是我当前绑定的一个示例，可以更好地理解我需要什么。当前已使用Boost.python完成：

PyObject* System_getXYZ(System* s, int ind, int fr){
  CREATE_PYARRAY_1D(p,3)
  MAP_EIGEN_TO_PYARRAY(v,Vector3f,p)
  v = s->XYZ(ind,fr);
  return boost::python::incref(p);
}   

...
class_<System, boost::noncopyable>("System", init<>())
  ...
  .def("getXYZ", &System_getXYZ)
  ...
;

PyObject*System\u getXYZ（System*s，int-ind，int-fr）{
创建数组（p，3）
将本征映射到阵列（v，向量3f，p）
v=s->XYZ（ind，fr）；
返回boost:：python:：incremf（p）；
}   
...
类（“系统”，init（））
...
.def（“getXYZ”和System_getXYZ）
...
;

方法System:：XYZ（）返回一个特征：：Vector3f对象。必须将其转换为numpy数组，而不复制其数据。这很重要，因为整个想法都是关于效率的。 目前，它是通过丑陋的宏来完成的：

#define MAP_EIGEN_TO_PYARRAY(_matr,_T,_obj_ptr) \
    if(!PyArray_Check(_obj_ptr)) throw pteros::Pteros_error("NumPy array expected!"); \
    if(PyArray_TYPE(_obj_ptr)!=PyArray_FLOAT) throw pteros::Pteros_error("float NumPy array expected!"); \
    Eigen::Map<_T> _matr((float*) PyArray_DATA(_obj_ptr), \
            (PyArray_DIM((PyArrayObject*)_obj_ptr,0)==PyArray_Size(_obj_ptr)) ? PyArray_DIM(
            (PyArray_DIM((PyArrayObject*)_obj_ptr,0)==PyArray_Size(_obj_ptr)) ? 1 : PyArray_


#define CREATE_PYARRAY_1D(_ptr_obj, _dim1) \
    PyObject* _ptr_obj; \
    { \
        npy_intp _sz_dim1[1];\
        _sz_dim1[0] = _dim1; \
        _ptr_obj = PyArray_SimpleNew(1, _sz_dim1, PyArray_FLOAT); \
    }

#定义映射到PYARRAY（_matr，_T，_obj_ptr）\
如果（！PyArray_Check（_obj_ptr））抛出pteros:：pteros_错误（“应为NumPy数组！”）\
if（PyArray_TYPE（_obj_ptr）！=PyArray_FLOAT）抛出pteros:：pteros_错误（“应为FLOAT NumPy数组！”）\
特征：：映射数据（（浮点*）PyArray数据（_obj_ptr）\
（PyArray_DIM（（PyArrayObject*）_obj_ptr，0）=PyArray_Size（_obj_ptr））？PyArray_DIM(
（PyArray_DIM（（PyArrayObject*）_obj_ptr，0）=PyArray_Size（_obj_ptr））？1:PyArray_
#定义CREATE_PYARRAY_1D（_ptr_obj，_dim1）\
PyObject*_ptr_obj\
{ \
npy_intp_sz_dim1[1]\
_sz_dim1[0]=_dim1\
_ptr_obj=PyArray_SimpleNew（1，_sz_dim1，PyArray_FLOAT）\
}

这是可行的，但我需要为每个方法编写一个包装函数，它使用特征对象，这是一个需要维护的噩梦。这就是为什么我想尝试PyBindGen并在那里创建一个转换器，它会自动添加这些宏中的所有样板代码

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顺便说一句，boost.python转换器在这里没有帮助，因为它们强制复制数据。

您可能有兴趣使用，以避免直接与c-api混淆。实际上，我现在使用的是boost.python，我正在寻找替代方法。问题是boost.python自定义转换器太有限了，它们总是意味着复制data，我不想对重型对象执行此操作。也没有用于引用参数（out params）的自定义转换器，仅用于常量引用。结果可能是，c-api不允许更好的转换，因为引擎的内部工作方式为（referenced）对象。我现在有一个工作解决方案，但是它需要为每种方法编写一个C++包装器函数，它得到自定义类型的参数。它很难看，而且很难维护。如何把你所拥有的样本放在一起，并提出一些想法使它更好？这可能会给你更好的结果。