【UE4】 C++ & Python

本文探讨了在UE4中使用Python的原因,包括快速迭代、丰富的库和易于学习等优点,并介绍了启用Python插件的步骤,如官方的PythonScriptPlugin。接着详细阐述了如何在编辑器中调用Python脚本以及Python如何调用C++,包括在编辑器输出日志中调用和直接在脚本中调用的方法。最后,讨论了C++如何在运行时调用Python,为开发者提供了一种灵活的工作流程。

0. 为什么使用Python

(1)快速迭代
(2)不需要时间去编译
(3)丰富的第三方库
(4)版本管理方便
(5)不需要程序员的帮助
(6)更容易学习
(7)可以将基于Python的工作流程从Maya扩展到引擎
为什么使用Python

参考文章:https://www.bilibili.com/video/BV1gJ411J7Fh.

1. 启用Python插件

Python in Unreal Engine

1.1 官方插件

PythonScriptPluginPythonScriptPlugin

1.2 其他插件

https://github.com/20tab/UnrealEnginePython.

参考文章:

### 如何在UE5中通过C++调用Python脚本获取返回值 在 Unreal Engine 中,可以通过 `FString` 和其他数据结构传递参数以及接收来自 Python 脚本的结果。以下是具体方法: #### 1. 设置环境 为了使 C++ 可以调用 Python 脚本,需先确认项目已启用 `UnrealEnginePython` 插件或其他支持 Python 的第三方插件[^2]。 #### 2. 编写 Python 脚本 假设有一个简单的 Python 函数用于计算两个数的和: ```python def add_numbers(a, b): return a + b ``` 此函数保存为文件名 `example_script.py` 放置于项目的合适路径下(如 Content 文件夹中的子目录)。 #### 3. 在 C++ 中加载 Python 解释器 使用以下代码片段初始化 Python 环境,执行指定的 Python 脚本: ```cpp #include "Internationalization/Regex.h" #include "Misc/AutomationTest.h" #include "Misc/FileHelper.h" #include "HAL/PlatformFileManager.h" void ExecutePythonScript(const FString& ScriptPath) { FScopedPythonGIL GIL; // 加载模块 PyObject* pModule = PyImport_ImportModule(ScriptPath); check(pModule != nullptr); // 获取函数对象 PyObject* pFunc = PyObject_GetAttrString(pModule, "add_numbers"); check(pFunc && PyCallable_Check(pFunc)); // 创建参数列表 PyObject* pArgs = PyTuple_New(2); PyTuple_SetItem(pArgs, 0, PyLong_FromLong(5)); // 参数a PyTuple_SetItem(pArgs, 1, PyLong_FromLong(7)); // 参数b // 执行函数捕获返回值 PyObject* pValue = PyObject_CallObject(pFunc, pArgs); if (pValue != NULL) { int Result = PyLong_AsLong(pValue); // 将返回值转换为整型 UE_LOG(LogTemp, Warning, TEXT("Result from Python: %d"), Result); Py_DECREF(pValue); } } ``` 上述代码展示了如何加载名为 `add_numbers` 的 Python 函数,传入两个整数值作为输入参数[^1]。 #### 4. 处理返回值Python 函数成功运行后,其结果会存储在一个新的 `PyObject*` 对象中。该对象随后被解析成适合 C++ 使用的数据类型,在上面的例子中是一个整数类型的返回值。 #### 5. 清理资源 每次完成对 Python API 的调用之后,都应释放不再使用的内存区域以防泄漏。这包括减少引用计数的操作 (`Py_DECREF`) 或者显式销毁某些复杂对象实例。 --- ### 注意事项 尽管 Python 提供了强大的功能扩展能力,但在性能敏感的应用场合仍推荐优先考虑原生 C++ 实现方式。此外,由于跨语言交互可能带来额外开销,因此仅应在确实需要利用 Python 生态圈优势的情况下采用这种方法。
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