使用 MATLAB Engine 连接到已经运行的 MATLAB

Question

The MATLAB Engine API 允许从 C 程序访问 MATLAB 功能。要设置 MATLAB 引擎会话，请调用 engOpen 函数。默认情况下，这会启动一个新的 MATLAB 实例，专供引擎应用程序使用。

我想要的是使用引擎应用程序中的已经运行的 MATLAB 会话，以便我可以访问其变量。我需要在 Linux 和 OS X 上执行此操作。

Engine 接口在 Windows（它使用 COM 服务器）和 Unix 上的实现非常不同。在 Unix 上，我们必须将 MATLAB 可执行文件的位置传递给 engOpen，而在 Windows（引擎使用 COM 服务器）上，我们不需要。在 Windows 上，可以将现有的 MATLAB 实例用于引擎应用程序：只需运行 enableservice('AutomationServer', true)。 Unix系统上有解决办法吗？

我希望有一个通用的解决方案——也许没有记录——因为based on the documentation, the Python interface seems to allow this。我在 OS X 上对此进行了测试，它可以工作。例如，我可以启动一个交互式 MATLAB 会话，设置一个变量 a=5，然后启动 Python，连接到同一个会话并能够检索这个变量。 It is also possible to connect to an already running session from Java.

我需要从 C 中执行此操作，而不是从 Python，因为它将用于 MATLink，Mathematica-MATLink 接口。 Python 接口是如何实现这一点的？如何使用 C 重现相同的内容？

如果有一个替代 C API 而非“MATLAB 引擎”可以实现这一点（可能是 Python 接口所基于的其他一些已记录或未记录的 C API），我可以接受它作为答案。我想要一个可以利用已经运行的 interactive MATLAB 会话的 C 程序。

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更新：

对 Python 界面的一些探索表明它使用了一个名为 libmwengine_api 的库。这与记录在案的 MATLAB Engine C API 不同。我们可以查看这个库中的符号。在 OS X 上，

nm -g libmwengine_api.dylib | c++filt

然后我们可以用 google 搜索这些符号，或者 grep MATLAB 安装目录中包含它们的文件。纯文本中没有任何内容。

基于此，我认为 Python 接口使用了一种未记录的 C++ 引擎 API，它不同于旧的、记录在案的 C 引擎 API。

Answer 1

"On the Mac and Linux® platforms, you cannot make an engine program connect to an existing MATLAB session."

Answer 2

这里是它的 Python Implementation 的源码，看看对你有没有帮助。

一些搜索给我的印象是 libmwengine 是嵌入式系统中使用的库的一部分，并且早已过时。

请参阅This 链接，库libmwengine_api 早就过时了。也许这就是它没有记录的原因。

Answer 3

我可以在 MacOS 上的命令行中连接到已经运行的 MATLAB 会话（应该可以在任何 Linux 上工作）。我还没有弄清楚如何从 MATLAB IDE 连接到已经运行的 MATLAB 会话 ，但我个人的动机是不必使用 IDE。我让 MATLAB 内核无限期地在后台运行，并根据需要连接到它。这允许我从我的文本编辑器以批处理模式运行 MATLAB 脚本，而不必每次都启动一个新内核。

这就是我的做法。如果您想了解更多详细信息，我很乐意提供完成它的完整脚本：

1。 从 Python 启动 MATLAB 内核/会话。我选择了一个名为 imatlab 的现有 iPython Jupyter Kernel 接口，而不是我发现很难使用的 MATLAB Engine API。我必须安装这个 (pip install imatlab) 以及 Jupyter (pip install jupyter)：

from notebook.services.kernels.kernelmanager import MappingKernelManager
m = MappingKernelManager()
m.start_kernel(kernel_name="imatlab")
...

这会在工作目录中创建一个名为kernel-kernel_id.json 的.json“连接文件”，其中kernel_id 是一个UID（例如4931ac70-e8fd-4d35-81b2-de53e07956c8）。我还将这个内核的名称写入我的 Python 脚本中的一个文件：

id = m.list_kernel_ids()[0]
text_file = open("/Users/Zach/.matlab_kernel/matlab_kernel_name.txt", "w")
text_file.write(id)
text_file.close()

我实际上是在后台 TMUX 会话中执行此操作的，因此我不必打开终端窗口。也很高兴对此发表评论。

2。 使用 Jupyter 的 console 接口连接到这个 MATLAB 内核（尽管我也可以连接一个连接到这个内核的 Jupyter notebook）。首先，我必须从我写入的文件中检索kernel_name：

MATLABKERNELNAME=`cat /Users/Zach/.matlab_kernel/matlab_kernel_name.txt`
cd /Users/Zach/.matlab_kernel
jupyter console --existing $MATLABKERNELNAME

我还制作了这个 bash 命令的变体，它打开内核并将命令发送到 MATLAB .m 文件：

mtlb_existing_run_expect(){
        thefilename=`to_abs_path $1`
        thecurrentdirectory=`pwd`
        thekernelname=`cat /Users/Zach/.matlab_kernel/matlab_kernel_name.txt`
        expect <(cat <<EOF
            cd /Users/zach/.matlab_kernel
            spawn jupyter console --existing $thekernelname --simple-prompt --no-confirm-exit && exit
            expect ": "
            send "cd '$thecurrentdirectory'\n"
            expect ": "
            send "run('$thefilename')\n"
            interact -u "exp0"
EOF
)
}

你会注意到我总是cd 进入我启动内核的目录。这是因为 Jupyter 在那里创建了 .json“连接文件”，如果你在目录中，它会自动读取它，并将内核 UID 作为参数提供给 --existing 标志。

我希望这对某人有帮助！