C++调用有依赖库的python函数（VS2017+WIN10+Anaconda虚拟环境）

本文主要是介绍C++调用有依赖库的python函数（VS2017+WIN10+Anaconda虚拟环境），希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

情况1.在写的函数中依赖了能够pip的库，例如numpy库、torch库,见下面的函数：

在这里插入图片描述

import numpy as np
import torch
def add1(a, b):# 确保a和b都是NumPy数组a_array = np.array(a) if not isinstance(a, np.ndarray) else ab_array = np.array(b) if not isinstance(b, np.ndarray) else b# 执行加法操作result = a_array + b_arrayreturn result  # 返回结果
def add2(a, b):# 确保a和b都是PyTorch的张量a_tensor = torch.tensor(a) if not torch.is_tensor(a) else ab_tensor = torch.tensor(b) if not torch.is_tensor(b) else b# 执行加法操作result = a_tensor + b_tensorreturn result  # 返回结果

Step1. 在VS2017中新建项目，并配置环境，参见我的另一篇博文环境配置

Step2. 直接将该函数文件即hello.py放进源.cpp相同的位置

在这里插入图片描述

Step3. 源.cpp中的代码如下，记得改为自己要调用的文件名和函数名

#include <Python.h>
#include<iostream>using namespace std;int main()
{//需要进行强制类型转换//否则报错“void Py_SetPythonHome(wchar_t *)”: 无法将参数 1 从“const wchar_t [44]”转换为“wchar_t *”	Py_SetPythonHome((wchar_t*)L"C:\\software\\Anaconda\\envs\\pytorch"); //Python.exe所在的位置，自己虚拟环境的文件夹下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;}else {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("hello");//这里是要调用的文件名hello.pyif (pModule == NULL){cout << "没找到该Python文件" << endl;}else {pFunc = PyObject_GetAttrString(pModule, "add1");//这里是要调用的函数名PyObject* args = Py_BuildValue("(ii)", 28, 103);//给python函数参数赋值PyObject* pRet = PyObject_CallObject(pFunc, args);//调用函数int res = 0;PyArg_Parse(pRet, "i", &res);//转换返回类型cout << "res:" << res << endl;//输出结果}Py_Finalize();//调用Py_Finalize，这个根Py_Initialize相对应的。}return 0;
}

Step4. 调试即可成功

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情况2.在写的函数中依赖了自己写的另一个文件中的函数，见下面的函数：

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自己在pre_func.py中写了一个Predict函数，依赖了另一个自己写的文件utils_fun.py中的函数

Step1. 在VS2017中新建项目，并配置环境，参见我的另一篇博文环境配置

Step2. 将这两个函数文件都放进源.cpp相同的位置，见下图

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Step3. 源.cpp中仅需要给定predict函数需要的参数即可，给大家参考一下我的源.cpp中的代码内容，我的predict函数需要6个字符串参数（大家在用时仅需要改为自己的文件名称和函数名称并修改自己的参数即可，框架通用）

#include <Python.h>
#include<iostream>using namespace std;int main()
{//需要进行强制类型转换//否则报错“void Py_SetPythonHome(wchar_t *)”: 无法将参数 1 从“const wchar_t [44]”转换为“wchar_t *”	Py_SetPythonHome((wchar_t*)L"C:\\software\\Anaconda\\envs\\pytorch");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;}else {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("pre_func");//这里是要调用的文件名hello.pyif (pModule == NULL){cout << "没找到该Python文件" << endl;}else {pFunc = PyObject_GetAttrString(pModule, "predict");//这里是要调用的函数名// 转换C++字符串为Python可以接受的格式PyObject* model_path = PyUnicode_FromString("C:\\Users\\admin\\Desktop\\test\\best_model.pth");PyObject* train_input_dir = PyUnicode_FromString("C:\\Users\\admin\\Desktop\\data\\train\\input\\16_Electrode");PyObject* train_output_dir = PyUnicode_FromString("C:\\Users\\admin\\Desktop\\data\\train\\output\\Output_16");PyObject* pre_input_dir = PyUnicode_FromString("C:\\Users\\admin\\Desktop\\data\\predict");PyObject* destination_path = PyUnicode_FromString("C:\\Users\\admin\\Desktop\\test\\result");PyObject* is_cnn = PyUnicode_FromString("no");// 检查是否成功创建了Python字符串对象if (!model_path || !train_input_dir || !train_output_dir || !pre_input_dir || !destination_path || !is_cnn) {cout << "无法创建Python字符串对象" << endl;Py_XDECREF(model_path);Py_XDECREF(train_input_dir);Py_XDECREF(train_output_dir);Py_XDECREF(pre_input_dir);Py_XDECREF(destination_path);Py_XDECREF(is_cnn);Py_Finalize();return 1;}// 将所有参数放入一个元组中PyObject* pArgs = PyTuple_Pack(6,model_path, train_input_dir, train_output_dir, pre_input_dir, destination_path, is_cnn);// 调用Python函数PyObject* pValue = PyObject_CallObject(pFunc, pArgs);// 检查Python函数是否返回if (pValue != NULL) {// 处理返回值// 这里可以根据需要处理返回值，例如打印它printf("预测函数执行成功。\n");Py_DECREF(pValue);}else {// 打印错误信息并清理PyErr_Print();cout << "调用Python函数predict失败" << endl;}// 清理Python对象Py_XDECREF(pModule);Py_XDECREF(pFunc);Py_XDECREF(pArgs);Py_XDECREF(model_path);Py_XDECREF(train_input_dir);Py_XDECREF(train_output_dir);Py_XDECREF(pre_input_dir);Py_XDECREF(destination_path);Py_XDECREF(is_cnn);}Py_Finalize();//调用Py_Finalize，这个根Py_Initialize相对应的。}return 0;
}