工厂方法：pybind11多态对象创建

原创 于 2025-09-04 04:46:12 发布 · 908 阅读 ·
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工厂方法：pybind11多态对象创建

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痛点：C++多态对象在Python中的创建难题

在混合C++和Python的开发场景中，经常遇到这样的困境：C++代码定义了丰富的多态类层次结构，但Python端却难以灵活地创建这些对象。传统的构造函数绑定方式在面对私有构造函数、复杂初始化逻辑或需要运行时决策的场景时显得力不从心。

读完本文，你将掌握：

  • pybind11工厂方法的核心机制与使用场景
  • 多态对象创建的三种高级模式
  • 工厂方法与虚函数trampoline的完美结合
  • 实际项目中的最佳实践和避坑指南

工厂方法基础：超越简单构造函数

为什么需要工厂方法？

工厂方法模式在pybind11中不仅仅是设计模式的实现，更是解决以下实际问题的利器：

  1. 私有构造函数：C++类构造函数为private时
  2. 复杂初始化：需要多步初始化或参数验证
  3. 多态创建：运行时决定具体子类类型
  4. 资源管理：统一的内存管理策略
  5. 错误处理：集中的异常处理机制

基本工厂方法示例

class DatabaseConnection {
private:
    DatabaseConnection(const std::string& url); // 私有构造函数
    
public:
    // 工厂方法
    static std::unique_ptr<DatabaseConnection> create(const std::string& url) {
        if (url.empty()) {
            throw std::invalid_argument("URL cannot be empty");
        }
        return std::unique_ptr<DatabaseConnection>(new DatabaseConnection(url));
    }
    
    void connect();
    void disconnect();
};

// pybind11绑定
PYBIND11_MODULE(database, m) {
    py::class_<DatabaseConnection, std::unique_ptr<DatabaseConnection>>(m, "DatabaseConnection")
        .def(py::init(&DatabaseConnection::create))  // 工厂方法作为构造函数
        .def("connect", &DatabaseConnection::connect)
        .def("disconnect", &DatabaseConnection::disconnect);
}

多态对象创建的三种模式

模式一：返回值工厂（Return-by-Value Factory）

class Shape {
public:
    virtual double area() const = 0;
    virtual ~Shape() = default;
};

class Circle : public Shape {
    double radius;
public:
    Circle(double r) : radius(r) {}
    double area() const override { return 3.14159 * radius * radius; }
};

class Rectangle : public Shape {
    double width, height;
public:
    Rectangle(double w, double h) : width(w), height(h) {}
    double area() const override { return width * height; }
};

// 工厂函数
Shape create_shape(const std::string& type, double param1, double param2 = 0) {
    if (type == "circle") {
        return Circle(param1);
    } else if (type == "rectangle") {
        return Rectangle(param1, param2);
    }
    throw std::runtime_error("Unknown shape type");
}

// 绑定代码
py::class_<Shape>(m, "Shape")
    .def("area", &Shape::area);

py::class_<Circle, Shape>(m, "Circle");
py::class_<Rectangle, Shape>(m, "Rectangle");

m.def("create_shape", &create_shape);

模式二：智能指针工厂（Smart Pointer Factory）

std::unique_ptr<Shape> create_shape_ptr(const std::string& type, 
                                       double param1, double param2 = 0) {
    if (type == "circle") {
        return std::make_unique<Circle>(param1);
    } else if (type == "rectangle") {
        return std::make_unique<Rectangle>(param1, param2);
    }
    return nullptr;
}

// 绑定智能指针工厂
m.def("create_shape_ptr", &create_shape_ptr);

模式三：Lambda工厂（Lambda Factory）

py::class_<Shape>(m, "Shape")
    .def(py::init([](const std::string& type, double p1, double p2) {
        if (type == "circle") return new Circle(p1);
        if (type == "rectangle") return new Rectangle(p1, p2);
        throw py::value_error("Unknown shape type");
    }))
    .def("area", &Shape::area);

工厂方法与虚函数trampoline的深度整合

多态继承体系中的工厂挑战

当需要从Python继承C++类并重写虚函数时，工厂方法需要与trampoline机制协同工作：

class Animal {
public:
    virtual std::string speak() const = 0;
    virtual ~Animal() = default;
};

// Trampoline类
class PyAnimal : public Animal, public py::trampoline_self_life_support {
public:
    using Animal::Animal;
    
    std::string speak() const override {
        PYBIND11_OVERRIDE_PURE(std::string, Animal, speak, );
    }
};

// 工厂函数
std::unique_ptr<Animal> create_animal(const std::string& species) {
    if (species == "dog") return std::make_unique<Dog>();
    if (species == "cat") return std::make_unique<Cat>();
    throw std::runtime_error("Unknown animal species");
}

// 绑定代码
py::class_<Animal, PyAnimal, py::smart_holder>(m, "Animal")
    .def(py::init([]() { return new Animal(); }))  // 基类工厂
    .def("speak", &Animal::speak);

// 注册工厂函数
m.def("create_animal", &create_animal);

双工厂模式：基类与trampoline的智能切换

py::class_<Animal, PyAnimal, py::smart_holder>(m, "Animal")
    .def(py::init(
        []() { return new Animal(); },  // 基类工厂
        []() { return new PyAnimal(); }  // trampoline工厂
    ))
    .def("speak", &Animal::speak);

高级应用场景

场景一：带依赖注入的工厂

class Service {
public:
    virtual void execute() = 0;
};

class ServiceFactory {
    std::shared_ptr<Logger> logger;
    
public:
    ServiceFactory(std::shared_ptr<Logger> logger) : logger(logger) {}
    
    std::unique_ptr<Service> create_service(const std::string& type) {
        auto service = std::make_unique<ConcreteService>();
        service->set_logger(logger);
        return service;
    }
};

// 绑定带状态的工厂
py::class_<ServiceFactory>(m, "ServiceFactory")
    .def(py::init<std::shared_ptr<Logger>>())
    .def("create_service", &ServiceFactory::create_service);

场景二：参数化多态工厂

template<typename T>
class GenericFactory {
public:
    static std::unique_ptr<T> create_from_json(const std::string& json_str) {
        auto obj = nlohmann::json::parse(json_str);
        return std::make_unique<T>(obj);
    }
};

// 模板工厂的pybind11绑定
m.def("create_from_json", &GenericFactory<MyClass>::create_from_json);

场景三：异步工厂模式

class AsyncFactory {
    ThreadPool& pool;
    
public:
    AsyncFactory(ThreadPool& pool) : pool(pool) {}
    
    py::object create_async(const std::string& type) {
        return py::cpp_function([this, type]() {
            return pool.enqueue([type]() {
                // 异步创建逻辑
                return create_object(type);
            });
        });
    }
};

性能优化与最佳实践

工厂方法性能对比表

工厂类型内存开销调用开销适用场景
返回值工厂低中简单对象，可移动
智能指针工厂中低需要资源管理
Lambda工厂低低简单条件创建
双工厂模式高中多态+trampoline

内存管理最佳实践

// 使用py::smart_holder避免继承切片问题
py::class_<Base, PyBase, py::smart_holder>(m, "Base")
    .def(py::init([]() { return new Base(); }));

// 正确使用std::unique_ptr和std::shared_ptr
m.def("create_shared", []() { return std::make_shared<MyClass>(); });
m.def("create_unique", []() { return std::make_unique<MyClass>(); });

错误处理模式

m.def("create_with_validation", [](const std::string& type, int param) {
    try {
        if (param < 0) throw std::invalid_argument("Parameter must be positive");
        return create_object(type, param);
    } catch (const std::exception& e) {
        throw py::value_error(std::string("Creation failed: ") + e.what());
    }
});

实战：完整的多态工厂系统

系统架构图

mermaid

完整示例代码

// 多态基类
class Plugin {
public:
    virtual void initialize() = 0;
    virtual void execute() = 0;
    virtual ~Plugin() = default;
};

// Trampoline类
class PyPlugin : public Plugin, public py::trampoline_self_life_support {
public:
    using Plugin::Plugin;
    
    void initialize() override {
        PYBIND11_OVERRIDE_PURE(void, Plugin, initialize, );
    }
    
    void execute() override {
        PYBIND11_OVERRIDE_PURE(void, Plugin, execute, );
    }
};

// 插件工厂
class PluginFactory {
    std::unordered_map<std::string, std::function<std::unique_ptr<Plugin>()>> registry;
    
public:
    void register_plugin(const std::string& name, auto creator) {
        registry[name] = creator;
    }
    
    std::unique_ptr<Plugin> create(const std::string& name) {
        if (auto it = registry.find(name); it != registry.end()) {
            return it->second();
        }
        throw std::runtime_error("Plugin not found: " + name);
    }
};

// 绑定代码
PYBIND11_MODULE(plugin_system, m) {
    py::class_<Plugin, PyPlugin, py::smart_holder>(m, "Plugin")
        .def(py::init([]() { return new Plugin(); }))
        .def("initialize", &Plugin::initialize)
        .def("execute", &Plugin::execute);
    
    py::class_<PluginFactory>(m, "PluginFactory")
        .def(py::init<>())
        .def("register_plugin", &PluginFactory::register_plugin)
        .def("create", &PluginFactory::create);
}

常见问题与解决方案

Q1: 工厂方法返回nullptr怎么办？

A: pybind11会自动检测并抛出TypeError异常：

m.def("create_maybe_null", []() -> MyClass* {
    return condition ? new MyClass() : nullptr;
});

Q2: 如何处理工厂方法的异常？

A: 使用try-catch包装并转换为Python异常：

m.def("safe_create", []() {
    try {
        return create_object();
    } catch (const std::exception& e) {
        throw py::value_error(e.what());
    }
});

Q3: 工厂方法性能优化？

A: 使用静态函数避免lambda捕获开销：

static MyClass* create_helper() { return new MyClass(); }

m.def("create_optimized", &create_helper);

总结与展望

pybind11的工厂方法机制为C++/Python混合编程提供了强大的多态对象创建能力。通过本文介绍的三种工厂模式和高级技巧，你可以：

  1. 灵活创建各种复杂度的多态对象
  2. 无缝集成虚函数重写和trampoline机制
  3. 优化性能根据场景选择合适的工厂模式
  4. 统一管理错误处理和资源生命周期

在实际项目中，建议根据具体需求选择合适的工厂模式，并结合py::smart_holder来避免常见的内存管理陷阱。随着pybind11的持续发展，工厂方法模式将继续演进，为C++/Python互操作提供更强大的支持。

下一步学习建议：

  • 深入理解pybind11的智能指针管理
  • 学习高级trampoline技巧和多重继承
  • 探索pybind11与现代C++特性的结合

掌握工厂方法，让你的pybind11项目在多态对象创建方面游刃有余！

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创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考

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