从Python函数内部调用C++函数

Calling C++ function from Inside Python function

本文关键字：函数 C++ 调用 内部 Python      更新时间：2023-10-16

在R中，我们可以使用Rcpp调用cpp函数，如下所示：

#include <Rcpp.h>
using namespace Rcpp;
// [[Rcpp::export]]
SEXP critcpp(SEXP a, SEXP b){
NumericMatrix X(a);
NumericVector crit(b);
int p = XtX.ncol();
NumericMatrix critstep(p,p);
NumericMatrix deltamin(p,p);
List lst(2);
for (int i = 0; i < (p-1); i++){
for (int j = i+1; j < p; j++){
--some calculations
}
}
lst[0] = critstep;
lst[1] = deltamin;
return lst;
}

我想在python中做同样的事情。我经历了Boost、SWIG等，但在我的Python新手看来，这似乎很复杂。这里的蟒蛇巫师们能给我指一指正确的方向吗。我需要从Python函数内部调用这个C++函数。

因为我认为唯一真正的答案是花一些时间重写你发布的函数，或者为函数编写某种包装器(绝对可能，但相当耗时)，所以我用一种完全不同的方法来回答。。。

在不经过任何类型的编译转换的情况下，一种真正更快的方法(从编程时间的角度来看，而不是效率)可能是直接调用R解释器，该解释器具有您在python中发布的函数的模块，通过pythonrpy2模块，如本文所述。它需要panda模块来处理来自R的数据帧。

要使用的模块(在python中)是：

import numpy as np  # for handling numerical arrays
import scipy as sp  # a good utility
import pandas as pd  # for data frames
from rpy2.robjects.packages import importr  # for importing your module
import rpy2.robjects as ro  # for calling R interpreter from within python
import pandas.rpy.common as com  # for storing R data frames in pandas data frames.

在您的代码中，您应该通过调用importr导入模块

importr('your-module-with-your-cpp-function')

您可以通过发出直接向R发送命令

ro.r('x = your.function( blah blah )')
x_rpy = ro.r('x')
type(x_rpy)
# => rpy2.robjects.your-object-type

您可以通过以下方式将数据存储在数据帧中：

py_df = com.load_data('variable.name')

并通过推送数据帧

r_df = com.convert_t_r_dataframe(py_df)
ro.globalenv['df'] = r_df

这当然是解决您问题的一个变通方法，但对于某些应用程序来说，它可能被认为是一个合理的解决方案，即使我不建议将其用于"生产"。

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