在 python 代码和 c++ 代码 (IPC) 之间共享信息

Question

我有 2 个代码库，一个在 python 中，一个在 c++ 中。我想在他们之间共享实时数据。我正在尝试评估哪个选项最适合我的特定用例：

• 从 C++ 程序到 python 程序的许多小数据更新
• 它们都在同一台机器上运行
• 可靠性很重要
• 低延迟很不错

我可以看到几个选项：

• 一个进程写入一个平面文件，另一个进程读取它。它不可扩展、速度慢且容易出现 I/O 错误。
• 一个进程写入数据库，另一个进程读取它。这使它更具可扩展性，更不容易出错，但仍然非常慢。
• 以一种或另一种方式将我的 python 程序嵌入到 C++ 中。我拒绝了该解决方案，因为这两个代码库都相当复杂，而且出于可维护性的原因，我更愿意将它们分开。
• 我在两个程序中都使用了一些套接字，并直接发送消息。这似乎是一种合理的方法，但没有利用它们在同一台机器上的事实（将通过使用本地主机作为目标进行轻微优化，但仍然感觉很麻烦）。
• 使用共享内存。到目前为止，我认为这是我找到的最令人满意的解决方案，但缺点是实施起来稍微复杂一些。

我还应该考虑其他解决方案吗？

Answer 1

首先，这个问题是高度基于意见的！

最简洁的方法是在同一进程中使用它们并让它们直接通信。唯一的复杂性是实现正确的 API 和 C++ -> Python 调用。正如您所指出的，缺点是可维护性，并且可能会降低健壮性（两者一起崩溃，在大多数情况下都不是问题）和较低的灵活性（您确定永远不需要在不同的机器上运行它们吗？）。可扩展性是最好的，因为添加更多通信或更改现有内容非常简单。您可以重新考虑可维护性点。你可以在没有 C++ 对应的情况下使用 python 应用程序吗？如果不是，我就不会那么担心可维护性。

那么共享内存是下一个选择，具有更好的可维护性，但其他缺点相同。可扩展性有点差，但还不算差。它可能很复杂，我不知道 Python 对共享内存操作的支持，对于 C++ 你可以看看 Boost.Interprocess。我首先要检查的主要问题是进程之间的同步。

然后，网络通信。这里有很多选择，从在套接字级别实现的最简单的二进制协议到 cmets 中提到的更高级别的选项。这取决于您的 C++ Python 通信的复杂程度以及将来的复杂程度。这种方法实现起来可能更复杂，可能需要 3rd-party 库，但一旦完成，它就具有可扩展性和灵活性。通常第 3 方库基于不会简化构建过程的代码生成（Thrift、Protobuf）。

对于这种情况，我不会认真考虑文件系统或数据库。