最近为工作需要,开发了一套多核性能功耗分析工具,其中涉及到大量数值分析,因此采用了界面用wtl,数据分析用python,数据源使用gator的组合方式加以实现。其中掉了几个小坑(十多分钟解决),记录如下:
1,每个公式使用一个独立的py,提供的接口能力不同,因此存在某函数不存在或者函数返回为空的情况,此时再一次生成数据的过程中,其它函数可能因此无法正确执行,需要在每次函数执行完,调用PyErr_clear,清除错误状态。
2,通过PySys_SetPath将公式所在目录加入py的执行路径里,此函数放在Py_Initialize();之后
int len;
LPTSTR pos;
len = GetModuleFileName(_Module.m_hInst, szCurPath, sizeof(szCurPath));
pos = StrRChr(szCurPath, szCurPath+len, _T('\\'));
if(pos==0) return FALSE;
*pos = _T('\0');
StrCat(szCurPath, _T("\\formula\\"));
USES_CONVERSION;
if(!pypath[0])
{
strcpy_s(pypath, 4096, Py_GetPath());
strcat_s(pypath, 4096, ";");
strcat_s(pypath, 4096, T2A(szCurPath));
}
PySys_SetPath(pypath);
3,如果PyEval_CallObject出现莫名其妙的段错误,很有可能是在之前过度使用了Py_DECREF
4,在每个公式py文件下面,可以添加测试代码,用来调试py里面的bug
if __name__=="__main__":
setParam("coreid","1")
print “data:”,data()
print "eneryg:",energy()
print "tip:",tip()
5, 把计算放入线程,不要影响界面操作
DWORD __stdcall calcTrd( LPVOID lpThreadParameter)
{
CurveData *curve = reinterpret_cast<CurveData*>(lpThreadParameter);
CDataSource * ins = CurveData::engIns;
PyGILState_STATE state = PyGILState_Ensure( );
....
PyGILState_Release( state );
return 0;
}
BOOL CDataSource::calc( CurveData & curve )
{
Py_Initialize();
PySys_SetPath(pypath);
PyEval_InitThreads();
PyEval_ReleaseThread(PyThreadState_Get());
DWORD trid;
HANDLE handle = CreateThread(NULL, 0, calcTrd, &curve, 0, &trid);
MSG msg;
while(WaitForSingleObject(handle, 0) != WAIT_OBJECT_0)
{
CWaitCursor cursor;
if(GetMessage(&msg,NULL,0,0))
{
TranslateMessage(&msg);
DispatchMessage (&msg);
}
else
{
PostQuitMessage(0);
}
}
WaitForSingleObject(handle, INFINITE);
CloseHandle(handle);
PyGILState_Ensure();
Py_Finalize();
return TRUE;
}
6, 仿照C的__FILE__:__LINE__效果:
def dbg():
try:
raise Exception
except:
return "%s:%d"%(os.path.basename(sys.exc_info()[2].tb_frame.f_back.f_code.co_filename),sys.exc_info()[2].tb_frame.f_back.f_lineno)