如何通过 Py_Initialize 实现 C++ 对 Python 的嵌入调用

在现代软件开发中,性能(C++)灵活性(Python)的结合是许多大型项目的首选方案。无论是游戏引擎(如 Unreal Engine)还是高性能计算工具,通过在 C++ 中嵌入 Python 脚本,可以让用户在不重新编译程序的情况下编写插件或逻辑。

本文将带你走进 Python C API 的世界,重点介绍如何通过 Py_Initialize 实现 C++ 对 Python 的嵌入调用。


为什么要嵌入 Python?

  • 脚本化:允许用户自定义逻辑。

  • 快速原型:利用 Python 丰富的库(如 NumPy, SciPy)处理数据,而核心逻辑保持在 C++ 中。

  • 逻辑分离:将频繁变动的业务逻辑放在脚本层,核心底层放在 C++ 层。


核心流程图

在深入代码之前,我们先看下 C++ 调用 Python 的标准生命周期:


第一步:环境配置

要在 C++ 中使用 Python API,你需要:

  1. 头文件Python.h(位于 Python 安装目录的 include 文件夹)。

  2. 库文件python3x.lib(Windows)或 libpython3x.so(Linux)。

注意:确保你的 C++ 编译位数(x64/x86)与 Python 安装版本一致,否则会报链接错误。


第二步:最简实现:Hello World

我们先从最简单的初始化和运行一段 Python 代码开始。

C++

#include <Python.h>
#include <iostream>

int main() {
    // 1. 初始化 Python 解释器
    Py_Initialize();

    if (!Py_IsInitialized()) {
        std::cerr << "Python 初始化失败!" << std::endl;
        return -1;
    }

    // 2. 执行简单的 Python 语句
    PyRun_SimpleString("print('Hello from Python! I am embedded in C++.')");
    PyRun_SimpleString("import platform; print('Python Version:', platform.python_version())");

    // 3. 释放资源
    Py_Finalize();
    return 0;
}

第三步:进阶——调用 Python 函数并传递参数

在实际项目中,我们通常需要加载一个 .py 文件,并调用其中的特定函数。

1. 准备 Python 脚本 (script.py)

Python

# script.py
def add(a, b):
    print(f"Python 收到参数: {a} 和 {b}")
    return a + b

2. C++ 调用代码

调用过程涉及 Python 对象的引用计数管理,这是最容易出错的地方。

C++

#include <Python.h>
#include <iostream>

int main() {
    Py_Initialize();

    // 将当前路径加入 Python 的搜索路径,否则找不到 script.py
    PyRun_SimpleString("import sys; sys.path.append('.')");

    // 加载模块
    PyObject* pModule = PyImport_ImportModule("script");
    if (pModule) {
        // 获取函数对象
        PyObject* pFunc = PyObject_GetAttrString(pModule, "add");

        if (pFunc && PyCallable_Check(pFunc)) {
            // 创建参数元组 (3, 5)
            PyObject* pArgs = PyTuple_Pack(2, PyLong_FromLong(3), PyLong_FromLong(5));

            // 调用函数
            PyObject* pValue = PyObject_CallObject(pFunc, pArgs);

            if (pValue) {
                std::cout << "C++ 收到结果: " << PyLong_AsLong(pValue) << std::endl;
                Py_DECREF(pValue);
            }
            Py_DECREF(pArgs);
        }
        Py_XDECREF(pFunc);
        Py_DECREF(pModule);
    } else {
        PyErr_Print(); // 打印 Python 错误堆栈
    }

    Py_Finalize();
    return 0;
}

核心 API 详解

函数功能
Py_Initialize()启动 Python 解释器并加载基本模块。
PyRun_SimpleString()执行单行 Python 代码,简单快捷,但无法获取返回值。
PyImport_ImportModule()动态加载一个 .py 模块。
PyObject_GetAttrString()从模块中获取属性(如函数、类)。
PyTuple_Pack()将 C++ 数据打包成 Python 的元组,用于函数传参。
Py_DECREF()减少引用计数。极其重要,否则会导致严重的内存泄漏。

避坑指南(经验总结)

  1. 路径问题:Python 解释器默认不搜索 C++ 可执行文件目录。务必使用 sys.path.append('.') 或设置 PYTHONPATH 环境变量。

  2. Debug/Release 陷阱:在 Windows 上,如果你编译 C++ 为 Debug 模式,它会尝试寻找 python3x_d.lib。如果你的 Python 环境没有安装调试库,请确保 C++ 使用 Release 模式,或者手动修改宏定义。

  3. 引用计数:遵循“谁创建,谁负责”的原则。如果你通过 PyImportPyObject_Get 获得了对象,不用时必须 Py_DECREF

  4. 多线程 (GIL):如果你的 C++ 程序是多线程的,且多个线程都要调用 Python,你需要处理 GIL (Global Interpreter Lock)


总结

通过 Py_Initialize 嵌入 Python,为 C++ 程序打开了一扇通往无限库资源的大门。虽然 Python C API 的语法略显繁琐(尤其是内存管理),但它带来的灵活性是无与伦比的。

在 Qt 中调用 `Py_Initialize()` 初始化失败导致崩溃,且 GDB 调试器也发生崩溃,这种情况通常与 Python 解释器的初始化环境配置不当有关。由于无法通过调试器定位问题,需从程序结构、Python 环境配置和系统依赖等方面进行排查。 ### 设置正确的 Python 启动参数 Python 解释器在启动时需要依赖可执行文件路径来推导标准库目录。若未正确设置 `Py_SetProgramName`,可能导致解释器无法找到 `encodings` 模块等关键组件,从而引发初始化失败: ```cpp #include <Python.h> int main(int argc, char *argv[]) { Py_SetProgramName(L"C:\\Path\\To\\Python\\python.exe"); // 必须为宽字符 Py_Initialize(); if (!Py_IsInitialized()) { // 初始化失败处理 } PyRun_SimpleString("print('Hello from Python')"); Py_Finalize(); return 0; } ``` 上述代码必须在调用 `Py_Initialize()` 前设置程序名称,否则可能造成路径解析错误[^1]。 ### 显式添加 Python 标准库路径 即使设置了程序名称,仍可能出现模块路径未被加载的问题。可以在初始化后手动将标准库路径加入 `sys.path`: ```cpp PyRun_SimpleString("import sys"); PyRun_SimpleString("sys.path.append('C:/Path/To/Python/Lib')"); // 添加 Lib 目录 PyRun_SimpleString("sys.path.append('C:/Path/To/Python/DLLs')"); // Windows 特有目录 ``` 此方式可确保解释器能正确识别标准库模块路径,避免因路径缺失而引发异常。 ### 避免动态内存分配和异常处理干扰 根据推荐开发模式,在嵌入 Python 解释器时应尽量移除不必要的动态内存分配与 C++ 异常处理机制。某些环境下,Qt 使用的异常处理机制可能与 Python 的异常传播逻辑冲突,导致不可预测的崩溃现象。可在项目构建阶段禁用 RTTI 和异常支持: ```cmake add_compile_options(-fno-rtti -fno-exceptions) ``` 同时,减少运行时堆内存申请,使用静态分配策略提升稳定性。 ### 配置环境变量辅助初始化 在程序启动前,确保操作系统环境变量 `PYTHONHOME` 和 `PYTHONPATH` 正确指向 Python 安装目录和标准库路径。例如在 Linux 下可设置: ```bash export PYTHONHOME=/usr/local/python3.9 export PYTHONPATH=/usr/local/python3.9/lib ``` Windows 下可通过 Qt 代码设置环境变量: ```cpp QProcessEnvironment env = QProcessEnvironment::systemEnvironment(); env.insert("PYTHONHOME", "C:\\Path\\To\\Python"); env.insert("PYTHONPATH", "C:\\Path\\To\\Python\\Lib"); QProcess::setEnvironment(env); ``` 该方法可绕过部分路径解析失败的问题。 ### 日志输出替代调试手段 当 GDB 调试器自身崩溃时,建议采用日志记录方式替代断点调试。可在 `Py_Initialize()` 调用前后插入日志输出,判断崩溃位置: ```cpp qDebug() << "Before Py_Initialize"; Py_Initialize(); qDebug() << "After Py_Initialize"; ``` 此外,可在全局范围内捕获信号(如 SIGSEGV)以打印调用栈信息: ```cpp #include <signal.h> #include <execinfo.h> #include <stdio.h> #include <stdlib.h> void signal_handler(int sig) { void* array[10]; size_t size; // 获取调用栈 size = backtrace(array, 10); // 打印调用栈 fprintf(stderr, "Error: signal %d:\n", sig); backtrace_symbols_fd(array, size, STDERR_FILENO); exit(1); } int main(int argc, char *argv[]) { signal(SIGSEGV, signal_handler); ... } ``` 该方式可在无调试器情况下获取初步崩溃信息。 ---
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