pybind11 Eigen + STL Containers + Numpy_pybind11 vector-优快云博客

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本文详细介绍了如何在Pybind11中使用Eigen矩阵库和STL容器与Python进行交互，包括智能指针、容器的透明处理、Opaque类的使用，以及Eigen类型在Python和C++间的转换。同时讨论了Numpy数组的Dtype以及在Pybind11中的操作方式。

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文章目录

Pybind11
- Smart Pointers
- STL 容器
- Eigen
- - Python 到 C++
  - C++ 到 Python
- Numpy
- - Numpy Dtype

Pybind11

梳理一下 Pybind11 中 Eigen 和 STL 容器与 Python 交互的方式。需要先了解Functions章节中关于返回值和调用的规则。

Smart Pointers

STL 容器

Pybind11 已经自动支持 std::vector<>/std::deque<>/std::list<>/std::array<>/std::valarray<>, std::set<>/std::unordered_set<>, and std::map<>/std::unordered_map<> 和 Python list, set and dict 之间的转换。引用头文件 pybind11/pybind11.h 即可。如果想使用全部类，可以引用 pybind11/stl.h

Arbitrary nesting of any of these types is possible. 比如 std::vector<std::vector<int>>

问题

该方法的缺点在于每一次在 C++ 和 Python 之间转换时都要隐式转换，并且制作一份拷贝。所以下面的例子会失效

# Example 1
# C++
void append_1(std::vector<int> &v) {
   v.push_back(1);
}

# python
>>> v = [5, 6]
>>> append_1(v)
>>> print(v)
[5, 6]

# Example 2
# C++
/* ... definition ... */

class MyClass {
    std::vector<int> contents;
};

/* ... binding code ... */

py::class_<MyClass>(m, "MyClass")
    .def(py::init<>())
    .def_readwrite("contents", &MyClass::contents);
    
# Python
>>> m = MyClass()
>>> m.contents = [5, 6]
>>> print(m.contents)
[5, 6]
>>> m.contents.append(7)
>>> print(m.contents)
[5, 6]

上述例子 1 中，Python 向 C++ 传递 List 后，C++ 端制作了一份拷贝，所以两者使用的是不同的数据；例子 2 中，虽然pybind11将类的属性绑定到 Python，在 Python 端能够直接访问，但是例如 append 方法无法正常使用也是相同的原因。（Python 侧和 Cpp 侧并不是相同的实例）

Opaque 类

为了解决上述问题，Pybind11 提供了 PYBIND11_MAKE_OPAQUE(T) 宏定义将其变为 Opaque Type。Opaque Types 需要有对应的 class_ 声明。例如：

// Opaque Type declaration
PYBIND11_MAKE_OPAQUE(std::vector<int>);

// Pybind11 Class
// 定义其需要暴露给 Python 的方法
py::class_<std::vector<int>>(m, "IntVector")
    .def(py::init<>())
    .def("clear", &std::vector<int>::clear)
    .def("pop_back", &std::vector<int>::pop_back)
    .def("__len__", [](const std