使用boost::python::detail::result的测试程序（C/C++）

最新推荐文章于 2025-11-26 15:40:52 发布
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本文档演示了一个使用boost::python库在C++中调用Python函数并获取返回结果的示例。通过初始化Python解释器、导入模块、执行Python代码、捕获异常，展示了如何利用boost::python::detail::result来计算两个数的和。 
#include <iostream>
#include <boost/python.hpp>

int main()
{
   
   
    try
    {
   
   
        Py_Initialize
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boost::python::detail::result相关的测试程序
希望我的博客，能帮上你解决学习中工作中所遇到的问题
06-20 352
boost::python::detail::result相关的测试程序实现功能C++实现代码 实现功能 boost::python::detail::result相关的测试程序 C++实现代码 #include <boost/python/detail/result.hpp> #include <boost/type.hpp> #include <functional> using boost::python::detail::result; using boost::
TVM中Python/C++接口调用关系
吴建明wujianming_110117
11-06 1888
TVM中Python/C++接口调用关系 TVM已经是一个很庞大的系统，包含了很多的功能模块，python和c++的互相调用这个功能模块，没有使用第三方的开源库（boost.python、pybind11等），自主实现了一套复杂但精致高效强大的机制。这部分内容很多，本文分成三部分，分析实现原理： 最底层的c++数据结构支撑（围绕c++端PackedFunc） 基于PackedFunc的函数注册（围绕TVM_REGISTER_GLOBAL） 偏上层的python的调用细节（围绕ctypes内置库和python
boost python错误,使用boost :: Python的：对象会导致连接错误
weixin_42134168的博客
12-24 330
So, I'm attempting to embed Python into C++. I have gotten fairly far in, and have been able to do basic things like run strings of Python. As soon as I tried to use Boost::Python::Object I began gett...
Boost(6)：Boost.Python 如何转换 C++ 的参数和返回值类型
翔底的博客
04-27 1781
详述使用Boost.Python转换C++的参数和返回值到Python
深入理解TVM：Python/C++互调
生活需要深度
02-03 1036
本文只详细说了开头列出的第一部分，即PackedFunc的实现原理，还有第二第三部分没说，后面的文章会陆续再分析细说这两部分。最后的最后，TVM的官方文档对PackedFunc机制有一段简短精辟的介绍（），大家可以作为参考来理解上面代码：深入理解TVM：Python/C++互调（上）
Python 和 C++ 混合编程：pybind11 使用
77wpa的博客
06-07 6108
代码链接文档链接pybind11 是一个轻量级的只包含头文件的库，它在Python中公开C++类型，反之亦然，主要用于创建现有C++代码的Python绑定。它的目标和语法类似于David Abrahams的优秀Boost.Python库：通过使用编译时内省推断类型信息，最大限度地减少传统扩展模块中的样板代码。
ubuntu下用boost python进行c++ python3混合编程
power的专栏
03-20 1546
sudo apt-get install libboost-python-dev bot_curve.cpp #include <iostream> #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <string.h> #include <boost/python.hpp> #inc...
OpenCV (c++): Ubuntu编译安装
weixin_51133173的博客
04-15 1529
opencv地址：https://opencv.org/releases/make install 里提到了 /usr/local/lib 路径。在build文件夹下执行，-j12可以改为 -j2 或 -j4 等等。ubuntu容器也是自带python的。方便g++命令行使用opencv。diy_lib文件夹里是。机器：ubuntu容器。build文件夹下执行。
C++标准库：原则、演进与现代实践
greenspan的专栏
09-24 506
《C++标准库：原则、演进与现代实践》摘要 C++标准库体现了性能优先的设计哲学，融合了C语言的底层效率与泛型编程的高层抽象。其发展始于1979年Stroustrup创建的"C with Classes"，经C++98正式标准化并整合STL后形成双重架构：底层C风格功能与模板驱动的类型安全抽象。核心设计原则包括零开销原则（不增加未使用特性的开销）、基于模板的泛型编程、RAII资源管理模式和类型安全。STL提供多种容器（vector/list/map等），在内存局部性与迭代器稳定性间权衡。
Base64系列第三篇 C/C++中使用Base64编码解码 使用boost库
qq_43678306的博客
02-16 362
Base64系列第三篇 C/C++中使用Base64编码解码 使用boost库
Java总结进阶之路 （基础二 ）
2509_94006474的博客
11-24 781
提示：java总结学习之路。
Python自动化测试框架开发
最新发布
2509_93945719的博客
11-26 346
封装requests时踩过坑，最初简单包装成通用方法，后来发现不同模块需要不同的超时策略和重试机制。框架开发过程中最大的体会是：好的设计不是一次性完成的，而是在不断踩坑、重构中迭代出来的。记住，自动化测试的终极目标不是追求100%覆盖率，而是用最小成本快速发现质量问题。最直观的变化是测试周期从原来的3天缩短到8小时，版本发布再也不用全员熬夜了。pytest的夹具机制比unittest灵活太多，特别是parametrize参数化，能轻松实现数据驱动。决定动手搭个统一的测试框架，把乱七八糟的脚本规范起来。
Python在机器学习中的模型训练
2509_93937153的博客
11-26 203
上周对比SVM和随机森林时，用Pipeline把预处理和训练步骤串起来，cross_val_score直接出十折交叉验证结果，整个实验可复现性极高。数据预处理这块绝对是重头戏。最近在做回归项目，r2_score和mean_squared_error这几个指标函数随调随用，省去了自己实现的麻烦。但平心而论，在常规业务场景下，从数据探索到模型上线的整个生命周期，Python的生态链确实做到了无缝衔接。很多库的默认参数就够用，想要精细调控又能深入底层，这种灵活性才是我们坚持用Python搞机器学习的根本原因。
【TensorRT】20250826 日志 - 开启FP16的问题
GG_Bruse的博客
11-23 244
博主最近遇到一个新模型需要转 Engine 的任务，打算采用 Ckpt - ONNX - Engine的方式，遇到了一些小问题，记录一下。
15：00开始面试，15：06就出来了，问的问题有点变态。。。
2301_78843735的博客
11-24 601
【摘要】本文分享了一位软件测试工程师的求职经历和面试经验。文章首先描述了作者遭遇降薪后寻求新工作的过程，并反思了在面试中因基础知识不足而失利的情况。随后系统整理了软件测试岗位的常见面试知识点，涵盖16个技术栈：包括测试理论、Linux、MySQL、Web/API/App测试、Python基础、性能测试等核心内容。其中详细列举了各技术栈的高频面试题，如测试步骤设计、Linux命令使用、Python编程题、MySQL优化等。最后提到完整的面试宝典包含近200页内容，旨在帮助求职者高效准备面试，提升通过率。
收藏！软件测试面试题
2401_86705770的博客
11-26 232
作为一位过来人也是希望大家少走一些弯路，如果你不想再体验一次学习时找不到资料，没人解答问题，坚持几天便放弃的感受的话，在这里我给大家分享一些自动化测试的学习资源，希望能给你前进的路上带来帮助。
Python全栈开发项目——AI智能聊天机器人
qiao_yue的博客
11-24 798
本项目实现了AI聊天功能，具有语音输入和聊天背景自定义等亮点功能
Python在云原生微服务监控与自动化运维平台中日志处理与告警实践
2501_94182049的博客
11-23 653
开发效率高：快速实现日志解析、指标聚合和告警逻辑生态丰富：支持 Kafka、Prometheus、ElasticSearch、Celery 等易扩展与维护：模块化、异步、插件化设计性能优化灵活：批量、异步、缓存、序列化优化通过异步日志处理、实时指标聚合、告警策略和自动化运维集成，Python 能够支撑高并发云原生服务的监控需求，实现低延迟、高吞吐、可监控、可扩展的运维平台，为企业稳定运营和快速响应提供保障。
基于Python与Go构建云原生微服务自动化运维平台的架构设计思路实践策略与性能优化方法全流程解析
2501_94114213的博客
11-26 340
Python 提供灵活的任务调度与编排能力，Go 提供高并发、高吞吐的任务执行与采集能力。两者结合构建的云原生微服务运维平台能够在大规模环境下实现：自动化高可靠弹性扩展可观测高性能随着企业上云进程加速，Python + Go 的混合运维平台将成为云原生运维的标准实践方案。
使用Boost进行C/C++单元测试：入门指南
"本文主要介绍了开放源码C/C++单元测试工具的第一部分，特别是Boost单元测试框架。文章探讨了单元测试的重要性，以及过去自建测试框架存在的问题，如维护困难和跨平台移植性差。接着，它阐述了什么是单元测试，强调...
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