Python Boost -Beispiele

Python Boost -Beispiele
„Boost ist eine Schnittstelle zwischen Python und C ++, die über den Python Language -Framework bereitgestellt wird. Es ermöglicht Ihnen, PY schnell und einfach C ++ - Klassen, Methoden und Entitäten bereitzustellen, ohne dass weitere Tools außerhalb Ihres C ++ - Übersetzers erforderlich sind. Da Boost C ++ - Schnittstellen, ohne das C ++ - -Programm zu modifizieren.”

Es ist am besten, Module von Drittanbietern Python mit Python auszusetzen. Aufgrund der offensichtlichen Bibliotheksanwendung von ausgefeilten Metaprogrammierungsmethoden scheint es, dass Code eine Form der ausdrucksstarken Interface -Designsprache ist, und vereinfacht seine Semantik für sie (IDL).

Bevor wir uns das Beispiel ansehen, müssen wir den Boost Python im Linux -System einrichten. Daher müssen wir die TAR -Datei aus dem Web in unserem Heimverzeichnis herunterladen, wie im Bild unten gezeigt. Es kann je nach Internetgeschwindigkeit Ihres Systems bis zu 15 Minuten oder mehr dauern.

Sie müssen diese heruntergeladene „TAR“ -Datei nach dem erfolgreichen Download in demselben Ordner extrahieren. Dazu müssen Sie zuerst Ihre Terminalkonsole des Linux -Systems öffnen. Wenn Sie den Weg dazu nicht wissen, probieren Sie einfach das Strg+Alt+T aus, und das Terminal wird in wenigen Sekunden gestartet.

Innerhalb des Terminal-Abfragebereichs müssen Sie die Option „Tar“ zusammen mit der Option "-xf" verwenden, gefolgt vom vollständigen Namen einer Datei, i.e., einschließlich seiner Erweiterung „Teer.GZ ”. Die Verwendung von „-xf“ bedeutet, dass diese Datei ohne Unterbrechung oder Ausgabe energisch extrahiert werden muss. Es wird in Sekunden extrahiert. Sie können alle Dateien und Ordner des aktuellen Arbeitsverzeichnisses festsetzen, um festzustellen, ob es erfolgreich extrahiert wurde oder nicht.

Jetzt werden wir uns innerhalb des extrahierten Boost -Ordners bewegen, um den Inhalt zu sehen. Dafür haben wir die Anweisung „CD“ zusammen mit dem vollständigen Namen des Boost -Ordners verwendet, und wir sind erfolgreich. Wir haben die Liste "LS" ausprobiert, um alle Unterfilme und Unterordner auf dem Shell-Bildschirm aufzulisten. Bei der Auflistung wurden uns auch verschiedene Bash -Dateien, einige HTML-, HTML- und JAM -Dateien angezeigt.

Um den Motor von Boost Python im Linux -System zu erstellen, müssen wir die Bash -Datei mit dem Namen „Bootstrap“ verwenden.sh ”auf dem Abfragebereich, um es mit“ auszuführen “./”Charaktere am Start. Diese Datei kann als der grün hervorgehobene Text in den aufgeführten Dateien und Ordnern des Ordners Extrahierter Boost an unserer Konsole angesehen werden. Es hat begonnen, das Boost -Modul über das C Toolset zu erstellen, i.e., Der C -Compiler namens GCC. Es kann bis zu 1 Minute dauern, um diesen Prozess abzuschließen und sich auf den nächsten Schritt dieses Artikels zu bewegen.

Der nächste Schritt in diesem Prozess besteht darin, die Konfiguration innerhalb des jeweiligen Ordners des Linux -Systems zu erstellen. Zu diesem Zweck müssen Sie die "B2" -Datei aus den oben aufgeführten Dateien und Ordnern im Befehl Installation ausführen. Wir müssen die Sudo -Rechte für die Ausführung dieser Anweisung zusammen mit dem Pfad zum Ordner verwenden, in dem Sie ihn konfigurieren möchten. In unserem Fall wäre dieser Ordner der Ordner "/usr" unseres Linux -Betriebssystems.

Der gleiche Befehl kann innerhalb der Spezifikation eines Konfigurationspfads ausgeführt werden. Die Verwendung dieser Installationsanweisung kann bis zu 5 Minuten dauern, bis die Ausführung erledigt wird.

Es ist Zeit, 3 neue Dateien im Boost Extrahierten Ordner oder im Home -Ordner Ihres Systems zu erstellen. Wir haben also dreimal die Berührungsanweisung verwendet, um eine C ++ - Datei, eine Python und eine CMake -Datei zu erstellen. Stellen Sie sicher, dass Sie den Python -Interpreter und den C ++ - Compiler zusammen mit dem CMake. Die CMake -Datei muss die Erweiterung "TXT" enthalten, und Dateinamen für die beiden anderen Dateien können sich unterscheiden.

Innerhalb des Dateiformats CMake Texttyp haben wir die Version von Python angegeben, die wir für diese Artikel -Implementierung verwendet haben. Die Find_Package -Variablenfunktion wurde verwendet, um den Python -Dolmetscher, seine Bibliotheken und seine Boost -Komponenten von Python herauszufinden. Dabei müssen Sie die erforderlichen Verzeichnisse von Python einbeziehen und durch die Verwendung von Include_Directories steigern.

In der nächsten Zeile haben wir das natelib -Modul in der CPROJ C ++ - Datei verwendet, i natival modul verwendet, i.e., wird danach gezeigt. Wir haben die Funktionsvariable Datei () verwendet, um das Projekt zu kopieren.PY -Datei zum Ziel. Speichern Sie diesen Code jetzt.

Es ist Zeit, einen Blick auf die C ++ - Datei mit dem Namen "CPROJ" in diesem Artikel zu werfen. In diesem Code haben wir eine Zeigerfunktion vom Typ konstanter Zeichen erstellt, die als „Willkommen“ bezeichnet werden. Es gibt eine Nachricht an seine Aufruffunktion zurück. Wir haben die Boost_Python_Module zusammen mit dem Namen einer C ++ - Projektdatei ohne seine Erweiterung verwendet. In dieser Funktion boost_python_module () haben wir das Boost -Paket von Python verwendet, um die Begrüßungsfunktion zu definieren und die Begrüßungsfunktion als Argument zu übergeben.

Die Python -Datei mit dem Namen „Projekt.PY “wurde mit dem Import des Geburtenmoduls mithilfe des Importschlüsselworts begonnen. In der nächsten Zeile haben wir die Begrüßungsfunktion aus der oben genannten C ++ - Datei mit dem Geburtenmodul in der angezeigten Druckanweisung aufgerufen.

Jetzt haben wir einen neuen Build -Ordner innerhalb des Boost Extraced -Ordners unter Verwendung der MKDIR -Abfrage erstellt.

Danach haben wir die CMake -Abfrage verwendet, um den Typ eines CMAKE zu erstellen. Probieren Sie anschließend den Befehl Make aus, gefolgt von der Ausführung einer Python -Datei.

Abschluss

Wenn Sie diesen Prozess durchlaufen, können Sie die C ++ - Funktionen, Bibliotheken und Pakete im Python -Code verwenden. Wir haben besprochen, wie Sie Boost auf Ubuntu 20 aktivieren können.04 Linux -Betriebssystem. Alle Schritte sind sehr einfach zu lernen und implementieren. Dieser Artikel kann unter jeder Linux -Verteilung implementiert werden.