C++调用python(执行py文件)的全过程

1、首先要配好vs开发工程

注意版本；我这使用32位的python那么我vs工程这边也选择32位的编译环境去配置

注意点；需要将python安装目录的一些文件拷过来作为vs工程使用。

2、C++调用Python结果

py代码

这里引用了cdll库也需要放置到运行目录，py文件也是需要放置到运行目录(也就是exe生成所在目录)

import os
import time
from ctypes import *

def testDLL():
   pDll = CDLL("./pythonTestCDll.dll")
   pstr = create_string_buffer(1024,  '\0')    # 创建字符串缓冲区
   # 对输入输出参数进行声明
   GetAndSetString = pDll.GetAndSetString
   GetAndSetString.restype = c_char_p
   GetAndSetString.argtypes = [c_char_p]
   pchar = GetAndSetString(pstr)
   szbuffer = c_char_p(pchar)  # 强制转换为c_char_p类型，取其value值
   print(pstr.value)
   print(szbuffer.value)

def Start():
   testDLL()

C++代码

#include <iostream>
#include "Python.h"
using namespace std;
void Hello();
void Add();
void Start();
void Hello1()
{
cout << "\n调用Test001.py中的Add函数..." << endl;
}
int main(int argc, char* argv[])
{
/*cout << "调用Test001.py中的Hello函数..." << endl;
Hello();
cout << "\n调用Test001.py中的Add函数..." << endl;
Add();*/
cout << "调用testMultiprocessingDll.py中的Start函数..." << endl;
Start();
getchar();
return 0;
}
void Start()
{
Py_Initialize();//调用Py_Initialize()进行初始化
if (!Py_IsInitialized()) {
printf("Python envirment initialized fale!");
return;
}
PyObject * pModule = NULL;
PyObject * pFunc = NULL;
PyRun_SimpleString("import sys");
PyRun_SimpleString("sys.path.append('D:/code/pythonTestCDll/CdoPython/Release/DLLs')");
//PyRun_SimpleString("print(\"sdasd\")");
pModule = PyImport_ImportModule("testMultiprocessingDll");//调用的Python文件名  py文件放置exe同级
if (pModule == NULL)
{
PyErr_Print();
cout << "PyImport_ImportModule Fail!" << endl;
return;
}
pFunc = PyObject_GetAttrString(pModule, "__main__");//调用的函数名
PyEval_CallObject(pFunc, NULL);//调用函数,NULL表示参数为空
Py_Finalize();//调用Py_Finalize,和Py_Initialize相对应的.
}
void Hello()
{
Py_Initialize();//调用Py_Initialize()进行初始化
if (!Py_IsInitialized()) {
printf("Python envirment initialized fale!");
return ;
}
PyObject * pModule = NULL;
PyObject * pFunc = NULL;
PyRun_SimpleString("print(\"sdasd\")" );
pModule = PyImport_ImportModule("Test001");//调用的Python文件名  py文件放置exe同级
if (pModule == NULL)
{
PyErr_Print();
cout << "PyImport_ImportModule Fail!" << endl;
return;
}
pFunc = PyObject_GetAttrString(pModule, "Hello");//调用的函数名
PyEval_CallObject(pFunc, NULL);//调用函数,NULL表示参数为空
Py_Finalize();//调用Py_Finalize,和Py_Initialize相对应的.
}
//调用Add函数,传两个int型参数
void Add()
{
Py_Initialize();
PyObject * pModule = NULL;
PyObject * pFunc = NULL;
pModule = PyImport_ImportModule("Test001");//Test001:Python文件名
pFunc = PyObject_GetAttrString(pModule, "Add");//Add:Python文件中的函数名
  //创建参数:
PyObject *pArgs = PyTuple_New(2);//函数调用的参数传递均是以元组的形式打包的,2表示参数个数
PyTuple_SetItem(pArgs, 0, Py_BuildValue("i", 6));//0--序号,i表示创建int型变量
PyTuple_SetItem(pArgs, 1, Py_BuildValue("i", 8));//1--序号
//返回值
PyObject *pReturn = NULL;
pReturn = PyEval_CallObject(pFunc, pArgs);//调用函数
 //将返回值转换为int类型
int result;
PyArg_Parse(pReturn, "i", &result);//i表示转换成int型变量
cout << "6 + 8 = " << result << endl;
Py_Finalize();
}

3、报错：ValueError: source code string cannot contain null bytes

参考链接:

https://blog.csdn.net/LaoYuanPython/article/details/97623504

https://blog.csdn.net/zichen_ziqi/article/details/79068656

4、C++调用python文件中import时报错

参考链接：//www.jb51.net/article/233313.htm

5、C++多线程调用Python多进程multiprocessing时发现不支持

C++多线程调用Python多进程

C++、Java等编程想提高效率，很容易想到的就是使用多线程，而在Python中，由于使用了GIL，使得多线程效率非但没有将性能线性提升，反而可能会比单线程效率还低。在进程间不需要怎么通信的时候，multiprocessing就很好用了。但是翻遍了C/Python API没找到C语言调用Python多进程的方法。而目前的项目却恰好希望能用C++调用Python多进程。尝试了好多C/Python API都没有一个稳定可靠的方案，今天终于试出来了一种可行的方案！

该方案的前提是进程间不需要通信！

方法很简单，使用linux的shell启动python进程！

C++部分思路：

1. 使用c++创建多个线程，根据自己的逻辑写好入口函数和输入参数

2. 在线程入口函数中，将想要执行的linux命令封装成一个字符串如s=”python test.py a b c”，其中a,b,c是test.py的系统参数，完成了C++向python的传参，当然只是一些简单的类型

3. 定义好python的控制台上的输出，使用popen()执行s的命令并建立管道

4. 获取控制台的输出，并按照已定义好的规则来判断返回信息

5. 根据返回信息，执行对应的操作

Python部分思路：

基本不用修改，只是把普通的函数传参改为获取系统参数，将函数返回值改为控制台输出，当然返回值类型受限

该方案成功解决了C++多线程调用Python多进程的问题，提升了效率，缺点是进程间不能通信，只能相互传递比较简单的参数！

来源：https://blog.csdn.net/zw1996/article/details/122200247