Boost.python学习笔记(1)

本文介绍如何使用Boost.Python将Python嵌入到遗留应用程序中,并提供了在Fedora上编译和运行一个简单示例的过程。通过安装Boost并设置正确的编译指令,可以顺利实现Python脚本的调用。

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<span style="font-family: Arial, Helvetica, sans-serif; background-color: rgb(255, 255, 255);">最近工作上需要把python embed到legacy的APP里面去,用了下python/C API, 感觉写起来很麻烦,stackoverflow上看了下,大家都推荐用boost做这个事情,所以这里学习一下。</span>


因为自己用的是mac, 10.10编译起来很麻烦,最后弄了个virtual machine,在fedora上编译

首先要安装boost:


yum install boost
yum install boost-dev


然后尝试编译给的例子:

#include <boost/python.hpp>

using namespace boost::python;

int main( int argc, char ** argv ) {
  try {
    Py_Initialize();

    object main_module((
      handle<>(borrowed(PyImport_AddModule("__main__")))));

    object main_namespace = main_module.attr("__dict__");

    handle<> ignored(( PyRun_String( "print \"Hello, World\"",
                                     Py_file_input,
                                     main_namespace.ptr(),
                                     main_namespace.ptr() ) ));
  } catch( error_already_set ) {
    PyErr_Print();
  }
}

编译命令:
g++ -I /usr/include/python2.7/ -I /usr/include/ -L /usr/lib/ -lboost_python -lpython2.7 test.C 

hello world就可以工作了,其实python/C API 比这个要简单的多,后面学习中会体现出他的强大
资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/9e7ef05254f8 行列式是线性代数的核心概念,在求解线性方程组、分析矩阵特性以及几何计算中都极为关键。本教程将讲解如何用C++实现行列式的计算,重点在于如何输出分数形式的结果。 行列式定义如下:对于n阶方阵A=(a_ij),其行列式由主对角线元素的乘积,按行或列的奇偶性赋予正负号后求和得到,记作det(A)。例如,2×2矩阵的行列式为det(A)=a11×a22-a12×a21,而更高阶矩阵的行列式可通过Laplace展开或Sarrus规则递归计算。 在C++中实现行列式计算时,首先需定义矩阵类或结构体,用二维数组存储矩阵元素,并实现初始化、加法、乘法、转置等操作。为支持分数形式输出,需引入分数类,包含分子和分母两个整数,并提供与整数、浮点数的转换以及加、减、乘、除等运算。C++中可借助std::pair表示分数,或自定义结构体并重载运算符。 计算行列式的函数实现上,3×3及以下矩阵可直接按定义计算,更大矩阵可采用Laplace展开或高斯 - 约旦消元法。Laplace展开是沿某行或列展开,将矩阵分解为多个小矩阵的行列式乘积,再递归计算。在处理分数输出时,需注意避免无限循环和除零错误,如在分数运算前先约简,确保分子分母互质,且所有计算基于整数进行,最后再转为浮点数,以避免浮点数误差。 为提升代码可读性和可维护性,建议采用面向对象编程,将矩阵类和分数类封装,每个类有明确功能和接口,便于后续扩展如矩阵求逆、计算特征值等功能。 总结C++实现行列式计算的关键步骤:一是定义矩阵类和分数类;二是实现矩阵基本操作;三是设计行列式计算函数;四是用分数类处理精确计算;五是编写测试用例验证程序正确性。通过这些步骤,可构建一个高效准确的行列式计算程序,支持分数形式计算,为C++编程和线性代数应用奠定基础。
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