Python如何嵌入C/C++进行开发
如果你想把Python嵌入C/C++中是比较简单的事情,你需要的是在VC中添加Python的include文件目录和lib文件目录。下面我们来看下如何把Python嵌入C/C++中。
VC6.0下,打开 tools->options->directories->show directories for,将Python安装目录下的inlude目录添加到inlude files项中,将libs目录添加到library files项中。
VC2005下,打开tools->options->项目和解决方案->VC++目录,然后做相同工作。
代码如下:
在debug下执行出错,“无法找到python31_d.lib文件”,后查到原因是:在debug下生成必须要有python31_d.lib文件,否则只能在release下生成
#include <python.h> int main() { Py_Initialize(); PyRun_SimpleString("Print 'hi, python!'"); Py_Finalize(); return 0; }
Py_Initialize函数原型是:void Py_Initialize()
把Python嵌入C/C++中时必须使用该函数,它初始化Python解释器,在使用其他的Python/C API之前必须先调用该函数。可以使用Py_IsInitialized函数判断是否初始化成功,成功返回True。
PyRun_SimpleString函数原型是int PyRun_SimpleString(const char *command),用来执行一段Python代码。
注意:是否需要维持语句间的缩进呢?
Py_Finalize函数原型是void Py_Finalize(),用于关闭Python解释器,释放解释器所占用的资源。
PyRun_SimpleFile函数可以用来运行".py"脚本文件,函数原型如下:
int PyRun_SimpleFile(FILE *fp, const char *filename);
其 中fp是打开的文件指针,filename是要运行的python脚本文件名。但是由于该函数官方发布的是由visual studio 2003.NET编译的,如果使用其他版本的编译器,FILE定义可能由于版本原因导致崩溃。同时,为简便起见可以使用如下方式来代替该函数:
PyRun_SimpleString("execfile(‘file.py’)"); //使用execfile来运行python文件
Py_BuildValue()用于对数字和字符串进行转换处理,变成Python中相应的数据类型(在C语言中,所有Python类型都被声明为PyObject类型),函数原型如下:
PyObject *Py_BuildValue(const char *format, …..);
PyString_String()用于将PyObject*类型的变量转换成C语言可以处理的char*型,具体原型如下:
char* PyString_String(PyObject *p);
以上就是对如何把Python嵌入C/C++中相关的内容的介绍

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas











Python sesuai untuk sains data, pembangunan web dan tugas automasi, manakala C sesuai untuk pengaturcaraan sistem, pembangunan permainan dan sistem tertanam. Python terkenal dengan kesederhanaan dan ekosistem yang kuat, manakala C dikenali dengan keupayaan kawalan dan keupayaan kawalan yang mendasari.

Python cemerlang dalam permainan dan pembangunan GUI. 1) Pembangunan permainan menggunakan pygame, menyediakan lukisan, audio dan fungsi lain, yang sesuai untuk membuat permainan 2D. 2) Pembangunan GUI boleh memilih tkinter atau pyqt. TKInter adalah mudah dan mudah digunakan, PYQT mempunyai fungsi yang kaya dan sesuai untuk pembangunan profesional.

Anda boleh mempelajari konsep pengaturcaraan asas dan kemahiran Python dalam masa 2 jam. 1. Belajar Pembolehubah dan Jenis Data, 2.

Anda boleh mempelajari asas -asas Python dalam masa dua jam. 1. Belajar pembolehubah dan jenis data, 2. Struktur kawalan induk seperti jika pernyataan dan gelung, 3 memahami definisi dan penggunaan fungsi. Ini akan membantu anda mula menulis program python mudah.

Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.

Untuk memaksimumkan kecekapan pembelajaran Python dalam masa yang terhad, anda boleh menggunakan modul, masa, dan modul Python. 1. Modul DateTime digunakan untuk merakam dan merancang masa pembelajaran. 2. Modul Masa membantu menetapkan kajian dan masa rehat. 3. Modul Jadual secara automatik mengatur tugas pembelajaran mingguan.

Python digunakan secara meluas dalam bidang pembangunan web, sains data, pembelajaran mesin, automasi dan skrip. 1) Dalam pembangunan web, kerangka Django dan Flask memudahkan proses pembangunan. 2) Dalam bidang sains data dan pembelajaran mesin, numpy, panda, scikit-learn dan perpustakaan tensorflow memberikan sokongan yang kuat. 3) Dari segi automasi dan skrip, Python sesuai untuk tugas -tugas seperti ujian automatik dan pengurusan sistem.

Python cemerlang dalam automasi, skrip, dan pengurusan tugas. 1) Automasi: Sandaran fail direalisasikan melalui perpustakaan standard seperti OS dan Shutil. 2) Penulisan Skrip: Gunakan Perpustakaan Psutil untuk memantau sumber sistem. 3) Pengurusan Tugas: Gunakan perpustakaan jadual untuk menjadualkan tugas. Kemudahan penggunaan Python dan sokongan perpustakaan yang kaya menjadikannya alat pilihan di kawasan ini.
