使⽤C++调⽤Python代码的⽅法详解
⽬录
⼀、配置python环境问题
⼆、C++调⽤python函数并输出返回值
三、Python代码处理
四、.py和.pyc的区别
五、使⽤.py⽣成.pyc
⼀、配置python环境问题
1.⾸先安装Python(版本⽆所谓)，安装的时候选的添加python路径到环境变量中
安装之后的⽂件夹如下所⽰：
2.在VS中配置环境和库右击项⽬->属性->VC++⽬录
1）包含⽬录：
Python安装路径/include
2)库⽬录：
Python安装路径/libs
右击项⽬->属性->连接器->输⼊->附加依赖库
debug下:
python安装⽬录/libs/python37_d.lib
release下:
python安装⽬录/libs/python37.lib
注意
1、debug配置的时候可能没有python37_d.lib，那就把python37.lib复制⼀个，然后重命名为python37_d.lib就可以啦
2、如果⼀直报错，但是包含头⽂件等都没有问题，那么你需要看⼀下你的python是32位还是64位的。然后根据python的环境去配置vs的环境。⼆、C++调⽤python函数并输出返回值
⾸先可能有个坑！⼀定要保证这个python函数所在的⽂件能够正常运⾏！然后把python代码放到和C++代码同⼀⽬录下。
1、定义Python函数
#!python3
# -*- coding:utf-8 -*-
import base64
import hmac
from hashlib import sha1
def hash_hmac(code , key):
#sha1加密签名算法
hmac_code = de() , de() , sha1).digest()
return base64.b64encode(hmac_code).decode()
2、编写C++代码
#include <iostream>
#include<python.h>
using namespace std;
int main()
{
Py_Initialize();//使⽤python之前，要调⽤Py_Initialize()；这个函数进⾏初始化
if (!Py_IsInitialized())
{
printf("初始化失败！");
return 0;
}
PyRun_SimpleString("import sys");
PyRun_SimpleString("sys.path.append('./')");//这⼀步很重要，修改Python路径
PyObject* pModule = NULL;//声明变量
PyObject* pFunc = NULL;// 声明变量
pModule = PyImport_ImportModule("hash_hmac");//这⾥是要调⽤的⽂件名hash_hmac.py
if (pModule == NULL)
{
cout << "没到" << endl;
}
pFunc = PyObject_GetAttrString(pModule, "hash_hmac");//这⾥是要调⽤的函数名
//两个字符串参数
PyObject* pParams = Py_BuildValue("(ss)", "/oss/upload?bucket=test&filekey=test/image/3b/3ba9d94cab2f8868823d71c4445e125a.png\n" , "q4mJAS777BUbbdVpEqh2XRcZZqNyDweU4GRnM690"); char* result;
PyObject* pRet = PyObject_CallObject(pFunc, pParams);//调⽤函数
int res = 0;
PyArg_Parse(pRet, "s", &result);//转换返回类型
cout << "res:" << result << endl;//输出结果
Py_Finalize();//调⽤Py_Finalize，这个根Py_Initialize相对应的。
return 0;
}
3、解释部分C++代码
PyObject* pParams = Py_BuildValue("(ss)", "/oss/upload?bucket=test&filekey=test/image/3b/3ba9d9
4cab2f8868823d71c4445e125a.png\n" , "q4mJAS777BUbbdVpEqh2XRcZZqNyDweU4GRnM690")；在这⾥我输⼊了两个字符串类型的参数，Py_BuildValue()函数的作⽤和PyArg_ParseTuple()的作⽤相反，它将C类型的数据结构转换成Python对象。
该函数可以和PyArg_ParseTuple()函数⼀样识别⼀系列的格式串，但是输⼊参数只能是值，⽽不能是指针。
它返回⼀个Python对象和PyArg_ParseTuple()不同的⼀点是PyArg_ParseTuple()函数它的第⼀个参数为元组，Py_BuildValue()则不⼀定会⽣成⼀个元组。它⽣成⼀个元组仅仅当格式串包含两个或者多个格式单元，如果格式串为空，返回NONE。
在下⾯的描述中，括号中的项是格式单元返回的Python对象类型，⽅括号中的项为传递的C的值的类型。
“s” (string) [char *] ：将C字符串转换成Python对象，如果C字符串为空，返回NONE。
“s#” (string) [char *, int] ：将C字符串和它的长度转换成Python对象，如果C字符串为空指针，长度忽略，返回NONE。
“z” (string or None) [char *] ：作⽤同”s”。
“z#” (string or None) [char *, int] ：作⽤同”s#”。
“i” (integer) [int] ：将⼀个C类型的int转换成Python int对象。
“b” (integer) [char] ：作⽤同”i”。
“h” (integer) [short int] ：作⽤同”i”。
“l” (integer) [long int] ：将C类型的long转换成Pyhon中的int对象。
“c” (string of length 1) [char] ：将C类型的char转换成长度为1的Python字符串对象。
“d” (float) [double] ：将C类型的double转换成python中的浮点型对象。
“f” (float) [float] ：作⽤同”d”。
“O&” (object) [converter, anything] ：将任何数据类型通过转换函数转换成Python对象，这些数据作为转换函数的参数被调⽤并且返回⼀个新的Python对象，如果发⽣错误返回NULL。
python怎么读取py文件“(items)” (tuple) [matching-items] ：将⼀系列的C值转换成Python元组。
“[items]” (list) [matching-items] ：将⼀系列的C值转换成Python列表。
“{items}” (dictionary) [matching-items] ：将⼀系类的C值转换成Python的字典，每⼀对连续的C值将转换成⼀个键值对。
例如：
Py_BuildValue(“”) None
Py_BuildValue(“i”, 123) 123
Py_BuildValue(“iii”, 123, 456, 789) (123, 456, 789)
Py_BuildValue(“s”, “hello”) ‘hello'
Py_BuildValue(“ss”, “hello”, “world”) (‘hello', ‘world')
Py_BuildValue(“s#”, “hello”, 4) ‘hell'
Py_BuildValue(“()”) ()
Py_BuildValue(“(i)”, 123) (123,)
Py_BuildValue(“(ii)”, 123, 456) (123, 456)
Py_BuildValue(“(i,i)”, 123, 456) (123, 456)
Py_BuildValue(“[i,i]”, 123, 456) [123, 456] Py_BuildValue(“{s:i,s:i}”, “abc”, 123, “def”, 456) {‘abc': 123, ‘def': 456}
Py_BuildValue(“((ii)(ii)) (ii)”, 1, 2, 3, 4, 5, 6) (((1, 2), (3, 4)), (5, 6))
3、运⾏C++程序
与Python代码的预期相同。
三、Python代码处理
在发布软件的时候，通常我们都不希望代码可以直接被别⼈看到。
以上的Debug⽬录中的exe要想能够单独运⾏，必须把python脚本拷过去。为了不让别⼈能直接看到我的代码，我拷过去的是⽣成的.pyc⽂件，实现了⼀个简单的python代码的加密。不过据说可以反编译，但是对我来说已经够了。
四、.py和.pyc的区别
原来Python的程序中，是把原始程序代码放在.py⽂件⾥，⽽Python会在执⾏.py⽂件的时候。将.py形式的程序编译成中间式⽂件（byte-compiled）的.pyc⽂件，这么做的⽬的就是为了加快下次执⾏⽂件的速度。
所以，在我们运⾏python⽂件的时候，就会⾃动⾸先查看是否具有.pyc⽂件，如果有的话，⽽且.py⽂件的修改时间和.pyc的修改时间⼀样，就会读取.pyc⽂件，否则，Python就会读原来的.py⽂件。
其实并不是所有的.py⽂件在与运⾏的时候都会产⽣.pyc⽂件，只有在import相应的.py⽂件的时候，才会⽣成相应的.pyc⽂件。
五、使⽤.py⽣成.pyc
在命令⾏下使⽤下列命令即可：
python -m py_compile test.py#单⽂件
python -m py_compile /root/src/{file1,file2}.py#多⽂件
总结
以上所述是⼩编给⼤家介绍的使⽤C++调⽤Python代码的⽅法详解，希望对⼤家有所帮助！

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