Pybind11 或 Boost.Python 或两者都不是——答案

【问题标题】：Pybind11 or Boost.Python or neither-Pybind11 或 Boost.Python 或两者都不是——
【发布时间】：2018-09-14 03:29:13
【问题描述】：

我很好奇让 C++ 和 Python 相互交流最灵活、最高效、最无缝的方法是什么。竞争者似乎是 Pybind11、Boost.Python，两者都不是（只需编写函数和包装器，如下所示）。

using namespace boost::algorithm;
static PyObject* strtest(PyObject* self, PyObject* args)
{
    std::string s = "Boost C++ Libraries";
    to_upper(s);
    PyObject * python_val = Py_BuildValue("s", s.c_str());
    return python_val;
}


PyMODINIT_FUNC initmath_demo(void)
{
    static PyMethodDef methods[] = {
        "Test boost libraries" },
        { NULL, NULL, 0, NULL }

    };

    PyObject *m = Py_InitModule("math_demo", methods);
}

【问题讨论】：

你想从 c++ 调用 python 代码，从 python 调用 c++ 代码，还是两者兼而有之？
在这个阶段，只需从 Python 调用 c++。 Python调用c++，c++更高效地执行一些操作，然后将结果传回给python。
pybind11 和 boost 在创建绑定方面做得很好。但是，在引入诸如 boost 之类的大依赖时，您需要三思而后行。如果您只需要一个用于 python 绑定的库，请使用 pybind11，因为它更轻量级。我也对 cython 库有很好的体验。 pybind11 和 cython 的主要区别在于，使用 pybind11，您使用 c++ 编写绑定，而在 cython 中，您使用类似于 python 的语言编写绑定。

标签： python c++ pybind11

【解决方案1】：

我会推荐 PyBind11。我将它用于类似的用例，其中 Python 模块调用 C++ 来执行成本更高且性能广泛的操作。 Boost Python 是一个更丰富的库，具有大小成本，其中 PyBind11 仅是头文件，它支持 STL，这使得在不编写任何代码的情况下更容易传递基本数据结构！如果您可以将调用包装到基本 C 函数和原始数据类型，那么 Cpython 将是最好的！

【讨论】：

【解决方案2】：

我们在内部使用 pybind11 来完成与您描述的类似的事情（从 Python 访问 C++ 模块）。我不愿意满足 Boost 的所有要求，而 pybind11 负责 C++ 和 Python 之间通常需要的大部分“胶水”。在许多情况下，转换异常之类的事情并不容易想到，但 pybind11 可以很好地处理。

此外，我们围绕 C++ 内部类编写包装器，以便 pybind11 可以是 pybind11，而我们的内部核心引擎可以是 C++。翻译通常并不难。

个人使用 pybind11 的经验是“易事易，难事仍难”。示例教程中涵盖的任何内容很快就会成为第二天性，但不明显的事情通常需要一些挖掘才能找到一个好的方法。

不过，总而言之，非常推荐。我会在心跳中再次将它用于新项目。

【讨论】：