# 9.3 使用Cython构建C++和Python项目
**NOTE**:*此示例代码可以在 https://github.com/dev-cafe/cmake-cookbook/tree/v1.0/chapter-9/recipe-03 中找到,其中有一个C++示例。该示例在CMake 3.5版(或更高版本)中是有效的,并且已经在GNU/Linux、macOS和Windows上进行过测试。*
Cython是一个静态编译器,它允许为Python编写C扩展。Cython是一个非常强大的工具,使用Cython编程语言(基于Pyrex)。Cython的一个典型用例是加快Python代码的速度,它也可以用于通过Cython层使Python与C(++)接口对接。本示例中,我们将重点介绍后一种用例,并演示如何在CMake的帮助下使用Cython与C(++)和Python进行对接。
## 准备工作
我们将使用以下C++代码(`account.cpp`):
```c++
#include "account.hpp"
Account::Account() : balance(0.0) {}
Account::~Account() {}
void Account::deposit(const double amount) { balance += amount; }
void Account::withdraw(const double amount) { balance -= amount; }
double Account::get_balance() const { return balance; }
```
代码提供了以下接口(`account.hpp`):
```c++
#pragma once
class Account {
public:
Account();
~Account();
void deposit(const double amount);
void withdraw(const double amount);
double get_balance() const;
private:
double balance;
};
```
使用这个示例代码,我们可以创建余额为零的银行帐户。可以在帐户上存款和取款,还可以使用`get_balance()`查询帐户余额。余额本身是`Account`类的私有成员。
我们的目标是能够直接从Python与这个C++类进行交互。换句话说,在Python方面,我们希望能够做到这一点:
```python
account = Account()
account.deposit(100.0)
account.withdraw(50.0)
balance = account.get_balance()
```
为此,需要一个Cython接口文件(调用`account.pyx`):
```python
# describe the c++ interface
cdef extern from "account.hpp":
cdef cppclass Account:
Account() except +
void deposit(double)
void withdraw(double)
double get_balance()
# describe the python interface
cdef class pyAccount:
cdef Account *thisptr
def __cinit__(self):
self.thisptr = new Account()
def __dealloc__(self):
del self.thisptr
def deposit(self, amount):
self.thisptr.deposit(amount)
def withdraw(self, amount):
self.thisptr.withdraw(amount)
def get_balance(self):
return self.thisptr.get_balance()
```
## 具体实施
如何生成Python接口:
1. `CMakeLists.txt`定义CMake依赖项、项目名称和语言:
```cmake
# define minimum cmake version
cmake_minimum_required(VERSION 3.5 FATAL_ERROR)
# project name and supported language
project(recipe-03 LANGUAGES CXX)
# require C++11
set(CMAKE_CXX_STANDARD 11)
set(CMAKE_CXX_EXTENSIONS OFF)
set(CMAKE_CXX_STANDARD_REQUIRED ON)
```
2. Windows上,最好不要保留未定义的构建类型,这样我们就可以将该项目的构建类型与Python环境的构建类型相匹配。这里我们默认为Release类型:
```cmake
if(NOT CMAKE_BUILD_TYPE)
set(CMAKE_BUILD_TYPE Release CACHE STRING "Build type" FORCE)
endif()
```
3. 在示例中,还需要Python解释器:
```cmake
find_package(PythonInterp REQUIRED)
```
4. 下面的CMake代码将构建Python模块:
```cmake
# directory cointaining UseCython.cmake and FindCython.cmake
list(APPEND CMAKE_MODULE_PATH ${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}/cmake-cython)
# this defines cython_add_module
include(UseCython)
# tells UseCython to compile this file as a c++ file
set_source_files_properties(account.pyx PROPERTIES CYTHON_IS_CXX TRUE)
# create python module
cython_add_module(account account.pyx account.cpp)
# location of account.hpp
target_include_directories(account
PRIVATE
${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}
)
```
5. 定义一个测试:
```cmake
# turn on testing
enable_testing()
# define test
add_test(
NAME
python_test
COMMAND
${CMAKE_COMMAND} -E env ACCOUNT_MODULE_PATH=$<TARGET_FILE_DIR:account>
${PYTHON_EXECUTABLE} ${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}/test.py
)
```
6. `python_test`执行`test.py`,这里进行一些存款和取款操作,并验证余额:
```cmake
import os
import sys
sys.path.append(os.getenv('ACCOUNT_MODULE_PATH'))
from account import pyAccount as Account
account1 = Account()
account1.deposit(100.0)
account1.deposit(100.0)
account2 = Account()
account2.deposit(200.0)
account2.deposit(200.0)
account1.withdraw(50.0)
assert account1.get_balance() == 150.0
assert account2.get_balance() == 400.0
```
7. 有了这个,我们就可以配置、构建和测试代码了:
```shell
$ mkdir -p build
$ cd build
$ cmake ..
$ cmake --build .
$ ctest
Start 1: python_test
1/1 Test #1: python_test ...................... Passed 0.03 sec
100% tests passed, 0 tests failed out of 1
Total Test time (real) = 0.03 sec
```
## 工作原理
本示例中,使用一个相对简单的`CMakeLists.txt`文件对接了Python和C++,但是是通过使用`FindCython.cmake`进行的实现。`UseCython.cmake`模块,放置在`cmake-cython`下。这些模块包括使用以下代码:
```cmake
# directory contains UseCython.cmake and FindCython.cmake
list(APPEND CMAKE_MODULE_PATH ${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}/cmake-cython)
# this defines cython_add_module
include(UseCython)
```
`FindCython.cmake`包含在`UseCython.cmake`中,并定义了`${CYTHON_EXECUTABLE}`变量。后一个模块定义了`cython_add_module`和`cython_add_standalone_executable`函数,它们分别用于创建Python模块和独立的可执行程序。这两个模块都可从 https://github.com/thewtex/cython-cmake-example/tree/master/cmake 下载。
这个示例中,使用`cython_add_module`创建一个Python模块库。注意,将使用非标准的`CYTHON_IS_CXX`源文件属性设置为`TRUE`,以便`cython_add_module`函数知道如何将`pyx`作为`C++`文件进行编译:
```cmake
# tells UseCython to compile this file as a c++ file
set_source_files_properties(account.pyx PROPERTIES CYTHON_IS_CXX TRUE)
# create python module
cython_add_module(account account.pyx account.cpp)
```
Python模块在`${CMAKE_CURRENT_BINARY_DIR}`中创建,为了让Python的`test.py`脚本找到它,我们使用一个自定义环境变量传递相关的路径,该环境变量用于在`test.py`中设置`path`变量。请注意,如何将命令设置为调用CMake可执行文件本身,以便在执行Python脚本之前设置本地环境。这为我们提供了平台独立性,并避免了环境污染:
```cmake
add_test(
NAME
python_test
COMMAND
${CMAKE_COMMAND} -E env ACCOUNT_MODULE_PATH=$<TARGET_FILE_DIR:account>
${PYTHON_EXECUTABLE} ${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}/test.py
)
```
我们来看看`account.pyx`文件,这是Python与C++之间的接口文件,并对C++接口进行描述:
```python
# describe the c++ interface
cdef extern from "account.hpp":
cdef cppclass Account:
Account() except +
void deposit(double)
void withdraw(double)
double get_balance()
```
可以看到`cinit`构造函数、`__dealloc__`析构函数以及`deposit`和`withdraw`方法是如何与对应的C++实现相匹配的。
总之,发现了一种机制,通过引入对Cython模块的依赖来耦合Python和C++。该模块可以通过`pip`安装到虚拟环境或Pipenv中,或者使用Anaconda来安装。
## 更多信息
C语言可以进行类似地耦合。如果希望利用构造函数和析构函数,我们可以在C接口之上封装一个C++层。
类型化Memoryview提供了有趣的功能,可以映射和访问由C/C++直接在Python中分配的内存,而不需要任何创建:http://cython.readthedocs.io/en/latest/src/userguide/memoryviews.html 。它们使得将NumPy数组直接映射为C++数组成为可能。
- Introduction
- 前言
- 第0章 配置环境
- 0.1 获取代码
- 0.2 Docker镜像
- 0.3 安装必要的软件
- 0.4 测试环境
- 0.5 上报问题并提出改进建议
- 第1章 从可执行文件到库
- 1.1 将单个源文件编译为可执行文件
- 1.2 切换生成器
- 1.3 构建和链接静态库和动态库
- 1.4 用条件句控制编译
- 1.5 向用户显示选项
- 1.6 指定编译器
- 1.7 切换构建类型
- 1.8 设置编译器选项
- 1.9 为语言设定标准
- 1.10 使用控制流
- 第2章 检测环境
- 2.1 检测操作系统
- 2.2 处理与平台相关的源代码
- 2.3 处理与编译器相关的源代码
- 2.4 检测处理器体系结构
- 2.5 检测处理器指令集
- 2.6 为Eigen库使能向量化
- 第3章 检测外部库和程序
- 3.1 检测Python解释器
- 3.2 检测Python库
- 3.3 检测Python模块和包
- 3.4 检测BLAS和LAPACK数学库
- 3.5 检测OpenMP的并行环境
- 3.6 检测MPI的并行环境
- 3.7 检测Eigen库
- 3.8 检测Boost库
- 3.9 检测外部库:Ⅰ. 使用pkg-config
- 3.10 检测外部库:Ⅱ. 自定义find模块
- 第4章 创建和运行测试
- 4.1 创建一个简单的单元测试
- 4.2 使用Catch2库进行单元测试
- 4.3 使用Google Test库进行单元测试
- 4.4 使用Boost Test进行单元测试
- 4.5 使用动态分析来检测内存缺陷
- 4.6 预期测试失败
- 4.7 使用超时测试运行时间过长的测试
- 4.8 并行测试
- 4.9 运行测试子集
- 4.10 使用测试固件
- 第5章 配置时和构建时的操作
- 5.1 使用平台无关的文件操作
- 5.2 配置时运行自定义命令
- 5.3 构建时运行自定义命令:Ⅰ. 使用add_custom_command
- 5.4 构建时运行自定义命令:Ⅱ. 使用add_custom_target
- 5.5 构建时为特定目标运行自定义命令
- 5.6 探究编译和链接命令
- 5.7 探究编译器标志命令
- 5.8 探究可执行命令
- 5.9 使用生成器表达式微调配置和编译
- 第6章 生成源码
- 6.1 配置时生成源码
- 6.2 使用Python在配置时生成源码
- 6.3 构建时使用Python生成源码
- 6.4 记录项目版本信息以便报告
- 6.5 从文件中记录项目版本
- 6.6 配置时记录Git Hash值
- 6.7 构建时记录Git Hash值
- 第7章 构建项目
- 7.1 使用函数和宏重用代码
- 7.2 将CMake源代码分成模块
- 7.3 编写函数来测试和设置编译器标志
- 7.4 用指定参数定义函数或宏
- 7.5 重新定义函数和宏
- 7.6 使用废弃函数、宏和变量
- 7.7 add_subdirectory的限定范围
- 7.8 使用target_sources避免全局变量
- 7.9 组织Fortran项目
- 第8章 超级构建模式
- 8.1 使用超级构建模式
- 8.2 使用超级构建管理依赖项:Ⅰ.Boost库
- 8.3 使用超级构建管理依赖项:Ⅱ.FFTW库
- 8.4 使用超级构建管理依赖项:Ⅲ.Google Test框架
- 8.5 使用超级构建支持项目
- 第9章 语言混合项目
- 9.1 使用C/C++库构建Fortran项目
- 9.2 使用Fortran库构建C/C++项目
- 9.3 使用Cython构建C++和Python项目
- 9.4 使用Boost.Python构建C++和Python项目
- 9.5 使用pybind11构建C++和Python项目
- 9.6 使用Python CFFI混合C,C++,Fortran和Python
- 第10章 编写安装程序
- 10.1 安装项目
- 10.2 生成输出头文件
- 10.3 输出目标
- 10.4 安装超级构建
- 第11章 打包项目
- 11.1 生成源代码和二进制包
- 11.2 通过PyPI发布使用CMake/pybind11构建的C++/Python项目
- 11.3 通过PyPI发布使用CMake/CFFI构建C/Fortran/Python项目
- 11.4 以Conda包的形式发布一个简单的项目
- 11.5 将Conda包作为依赖项发布给项目
- 第12章 构建文档
- 12.1 使用Doxygen构建文档
- 12.2 使用Sphinx构建文档
- 12.3 结合Doxygen和Sphinx
- 第13章 选择生成器和交叉编译
- 13.1 使用CMake构建Visual Studio 2017项目
- 13.2 交叉编译hello world示例
- 13.3 使用OpenMP并行化交叉编译Windows二进制文件
- 第14章 测试面板
- 14.1 将测试部署到CDash
- 14.2 CDash显示测试覆盖率
- 14.3 使用AddressSanifier向CDash报告内存缺陷
- 14.4 使用ThreadSaniiser向CDash报告数据争用
- 第15章 使用CMake构建已有项目
- 15.1 如何开始迁移项目
- 15.2 生成文件并编写平台检查
- 15.3 检测所需的链接和依赖关系
- 15.4 复制编译标志
- 15.5 移植测试
- 15.6 移植安装目标
- 15.7 进一步迁移的措施
- 15.8 项目转换为CMake的常见问题
- 第16章 可能感兴趣的书
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