python那些年爬过的坑：setup打包成功,exe运行错误。“PyObject_GetBuffer“not found

最新推荐文章于 2024-12-11 16:08:07 发布
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#python #"PyObject_GetBuffer"not found

本文介绍了解决PyCryptor安装问题的方法，需先用VC++9.0编译，再通过pip安装Distribute。Distribute是disutils模块的增强版，用于更简便地打包和分发依赖包。当Setuptools停止维护后，Distribute应运而生。

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这个问题苦恼了我好久，基本思路安装pip install pycryptor 这个需要用VC++9.0编译一下，然后pip install distuibute[这个问题苦恼了我好久，基本思路安装pip install pycryptor 这个需要用VC++9.0编译一下，然后pip install distuibute,问题解决。
Distribute是对标准库disutils模块的增强，我们知道disutils主要是用来更加容易的打包和分发包，特别是对其他的包有依赖的包。

Distribute被创建是因为Setuptools包不再维护了。

安装Distribute

可以通过distribute_setup.py 脚本来安装Distribute，也可以通过easy_install, pip，源文件来安装，不过使用distribute_setup.py来安装是最简单和受欢迎的方式

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PyObject_CallMethod
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boost::python::converter::as_to_python_function相关的测试程序
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搭建win10虚拟机py3.7环境+python程序打包exe-全记录
一个小家子的博客
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五种方法解决subprocess-exited-with-error × python setup.py egg_info did not run successfully
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还有另外一篇文章写了更多的尝试方法，仍旧没有解决。你可以看看哪些方法是否对你有用。有朋友说更新一下setuptools就可以了。可惜我测试了，没用。
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pybind11 C++调用python函数报错PyObject *result = PyObject_CallObject(ptr, m_args.ptr())
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<think>问题分析：用户在使用pybind11的`PyObject_CallObject`调用Python函数时遇到错误。需要定位和解决常见的调用问题。潜在原因：1.Python函数指针`ptr`无效或未正确初始化2.参数`m_args`未正确构建（可能是空元组或错误类型）3.Python函数内部引发异常4.GIL（全局解释器锁）未正确获取解决方案步骤：1.验证Python对象是否可调用2.确保正确获取了GIL3.检查参数元组是否正确4.检查Python异常并打印错误信息代码示例：```cpp#include<pybind11/pybind11.h>#include<iostream>namespacepy=pybind11;voidcall_python_function(PyObject*ptr,py::tupleargs){//确保GIL已获取（在C++线程中调用时必须）py::gil_scoped_acquiregil;//验证ptr是否可调用if(!ptr||!PyCallable_Check(ptr)){std::cerr<< &quot;Error:Invalidcallableobject!&quot;<< std::endl;return;}//调用Python函数PyObject*result=PyObject_CallObject(ptr,args.ptr());//处理调用结果if(!result){//提取并打印Python异常信息PyErr_Print();std::cerr<< &quot;Error:Pythonfunctioncallfailed.&quot;<< std::endl;}else{//处理返回结果（如有需要）Py_DECREF(result);}}```关键点解释：1.**GIL管理**：使用`py::gil_scoped_acquire`确保当前线程持有GIL，避免多线程问题。2.**对象检查**：使用`PyCallable_Check`验证传入的`PyObject*`是可调用的。3.**错误处理**：当`PyObject_CallObject`返回NULL时，表示调用过程中产生了异常，使用`PyErr_Print()`输出错误信息。4.**参数构建**：参数`args`应是一个`py::tuple`对象，由pybind11提供安全的元组构建方式。参数构建示例：```cpp//构建一个参数元组，包含两个整数py::tupleargs=py::make_tuple(42,&quot;test&quot;);//调用函数call_python_function(my_function,args);```常见错误场景：-参数数量不匹配：Python函数期望2个参数，实际传递3个。-参数类型错误：传递了C++整数而Python期望字符串。-函数本身有错误：如Python函数内部代码存在NameError等。调试建议：1.在调用前打印函数名：`PyObject_Repr(ptr)`查看函数信息。2.打印参数元组：`PyObject_Repr(args.ptr())`查看参数内容。3.在Python中直接调用该函数进行测试。进阶处理：使用更安全的`PyObject_Call()`支持关键字参数：```cppPyObject*result=PyObject_Call(ptr,args.ptr(),kwargs.ptr());```注意事项：1.使用`py::object`代替裸`PyObject*`（更安全）：```cpppy::objectfunc=...;py::objectresult=func(*py::arg(&quot;arg1&quot;),**py::dict(&quot;key&quot;_a=&quot;value&quot;));```2.自动错误转换：pybind11会自动将Python异常转换成C++异常（需要配置）。推荐使用高层API：```cppvoidcall_python_function(py::functionfunc){//使用pybind11的高层封装autoresult=func(42,&quot;test&quot;);//自动类型转换//处理result...}```如果坚持使用底层API，确保正确处理引用计数：```cpp//在调用前增加参数的引用计数（PyObject_CallObject不窃取引用）Py_INCREF(args.ptr());//调用后需要释放结果和参数Py_DECREF(args.ptr());```总结：优先使用pybind11的高级封装（如`py::function`）而非裸PythonCAPI调用。</think> # Pybind11中调用Python函数报错问题分析 这个错误发生在使用pybind11调用Python函数时，通常与函数指针无效、参数不匹配或Python环境问题有关。我将分析常见原因并提供详细解决方案。 ## 错误原因分析 `PyObject_CallObject(ptr, m_args.ptr())`报错的主要原因可能包括： 1. **Python函数指针无效**： - `ptr`不是有效的Python可调用对象 - Python模块未正确导入 2. **参数不匹配**： - 参数类型与Python函数预期不符 - 参数数量不正确 - 参数元组构建错误 3. **Python环境问题**： - GIL(全局解释器锁)未正确获取 - Python解释器未初始化 4. **引用计数问题**： - 对象引用计数管理不当 - 使用已销毁的对象 ## 完整解决方案 ### 1. 创建可调用对象包装器 ```cpp #include <pybind11/pybind11.h> namespace py = pybind11; // Python可调用对象的C++包装器 class PythonCallable { public: PythonCallable(py::object callable) : m_callable(callable) {} py::object operator()(py::args args = py::tuple()) const { return m_callable(*args); } private: py::object m_callable; }; ``` ### 2. 安全调用Python函数的完整流程 ```cpp #include <stdexcept> #include <iostream> py::object safe_python_call(py::object ptr, py::tuple args) { // 确保GIL已获取 py::gil_scoped_acquire gil; // 验证可调用对象 if (!ptr || ptr.is_none()) { throw std::runtime_error(&quot;Invalid Python callable object (null or None)&quot;); } if (!py::isinstance<py::function>(ptr)) { throw std::runtime_error(&quot;Object is not a Python callable&quot;); } try { // 尝试调用Python函数 PythonCallable callable(ptr); return callable(args); } catch (const py::error_already_set&amp; e) { // 处理Python异常 std::cerr << &quot;Python exception occurred:\n&quot;; PyErr_Print(); throw std::runtime_error(&quot;Python function call failed&quot;); } catch (const std::exception&amp; e) { // 处理C++异常 std::cerr << &quot;C++ exception: &quot; << e.what() << std::endl; throw; } } // 调用示例 void example_usage() { // 导入Python模块 auto sys = py::module::import(&quot;sys&quot;); auto path = sys.attr(&quot;path&quot;); path.attr(&quot;append&quot;)(&quot;./python_scripts&quot;); // 导入模块 auto my_module = py::module::import(&quot;my_python_module&quot;); // 获取可调用对象 py::object python_func = my_module.attr(&quot;my_function&quot;); // 准备参数 py::tuple args = py::make_tuple(42, &quot;test&quot;, py::dict(&quot;key&quot;_a=&quot;value&quot;)); // 安全调用 py::object result = safe_python_call(python_func, args); // 处理结果 if (!result.is_none()) { std::cout << &quot;Result: &quot; << result.cast<std::string>() << std::endl; } } ``` ### 3. 错误排查和调试建议 #### 检查Python对象有效性 ```cpp // 使用pybind11内置方法检查对象 if (ptr.is_none()) { std::cerr << &quot;Error: ptr is None&quot; << std::endl; } if (!py::isinstance<py::function>(ptr)) { std::cerr << &quot;Error: ptr is not a callable function&quot; << std::endl; } ``` #### 获取详细的Python错误信息 ```cpp if (PyErr_Occurred()) { PyObject *type, *value, *traceback; PyErr_Fetch(&amp;type, &amp;value, &amp;traceback); if (type != nullptr) { py::object err_type = py::reinterpret_borrow<py::object>(type); py::object err_value = py::reinterpret_borrow<py::object>(value); py::object err_traceback = py::reinterpret_borrow<py::object>(traceback); std::cerr << &quot;Python Error Type: &quot; << err_type.attr(&quot;__name__&quot;).cast<std::string>() << &quot;\n&quot;; std::cerr << &quot;Error Message: &quot; << err_value.attr(&quot;__str__&quot;)().cast<std::string>() << &quot;\n&quot;; if (!traceback.is_none()) { auto traceback_module = py::module::import(&quot;traceback&quot;); auto formatted = traceback_module.attr(&quot;format_exception&quot;)(err_type, err_value, err_traceback); std::cerr << &quot;Traceback:\n&quot;; for (auto line : formatted) { std::cerr << line.cast<std::string>(); } } } PyErr_Restore(type, value, traceback); PyErr_Print(); } ``` ### 4. 推荐实践：封装更高级别的接口 ```cpp // 高级封装类 class PythonFunctionWrapper { public: PythonFunctionWrapper(const std::string&amp; module_name, const std::string&amp; function_name) { py::gil_scoped_acquire gil; m_module = py::module::import(module_name.c_str()); m_function = m_module.attr(function_name.c_str()); if (!py::isinstance<py::function>(m_function)) { throw std::runtime_error(&quot;Object is not a Python callable&quot;); } } template <typename... Args> py::object call(Args&amp;&amp;... args) { py::gil_scoped_acquire gil; try { return m_function(std::forward<Args>(args)...); } catch (const py::error_already_set&amp; e) { handle_python_exception(); throw; } } private: py::object m_module; py::object m_function; void handle_python_exception() { PyObject *type, *value, *traceback; PyErr_Fetch(&amp;type, &amp;value, &amp;traceback); // 将异常转换为C++异常 if (PyErr_GivenExceptionMatches(type, PyExc_ValueError)) { throw std::invalid_argument(py::str(value).cast<std::string>()); } else if (PyErr_GivenExceptionMatches(type, PyExc_TypeError)) { throw std::invalid_argument(py::str(value).cast<std::string>()); } else { throw std::runtime_error(py::str(value).cast<std::string>()); } } }; // 使用示例 void example_usage() { PythonFunctionWrapper func(&quot;numpy&quot;, &quot;array&quot;); try { auto result = func.call( py::make_tuple(1, 2, 3), py::arg(&quot;dtype&quot;) = py::dtype(&quot;float32&quot;) ); // 处理结果... } catch (const std::exception&amp; e) { std::cerr << &quot;Error: &quot; << e.what() << std::endl; } } ``` ## 关键要点 1. **GIL管理**：使用`py::gil_scoped_acquire`确保所有Python操作都在GIL保护下进行 2. **对象验证**：在调用前检查Python对象是否有效且可调用 3. **异常处理**：使用`py::error_already_set`捕获Python异常 4. **引用计数**：pybind11管理引用计数，避免手动操作 5. **模块管理**：确保Python模块正确导入，sys.path配置正确 6. **类型安全**：使用pybind11的类型转换代替裸Python对象操作 如果您的项目中有多线程需求，请特别注意： ```cpp // 在启动线程前确保Python解释器初始化 void initialize_python() { if (!Py_IsInitialized()) { Py_Initialize(); // 添加额外的初始化代码 py::module::import(&quot;sys&quot;); } } // 在线程入口点中 void thread_function() { py::gil_scoped_acquire gil; // 调用Python代码 } ```
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