不吃油腻的东西,让身体更清洁;不做不可及的梦,让睡眠更安恬;不穿不合脚的鞋,让步伐更悠闲;不跟无谓的潮流走,让心情更宁静;不缅怀无法回头的过去,让生活更快乐用心去爱,真诚去交,不求深刻,只求简单。简单每一天,幸福每一天。
python是很容易上手的编程语言,但是有些时候使用python编写的程序并不能保证其运行速度(例如:while 和 for),这个时候我们就需要借助c++等为我们的代码提速。下面是我使用pybind11调用c++的Eigen库的简单介绍:
第一步:准备系统和IDE:
Windows 10 vs2015 (用于调试c++代码) vscode (调试python代码)
第二步:python虚拟环境:
1.创建虚拟python虚拟环境: 在vscode的terminal中执行
python -m venv env
2.下载Eigen: 将Eigen解压到当前目录命名为 eigen-3.3.8 3.在vscode的terminal中激活虚拟环境:
./env/Scripts/Activate.ps1
4.安装pybind11:
pip install pybind11
5.安装numpy==1.19.3(使用1.19.4可能会有问题)
pip install numpy==1.19.3
第三步:使用vs2015编写cpp_python.cpp, 并保证没有bug
#include <Eigen/Dense> using namespace std using namespace Eigen MatrixXd add_mat(MatrixXd A_mat, MatrixXd B_mat) { return A_mat + B_mat; }
第四步:使用pybind11为cpp_python.cpp添加python接口
// cpp_python.cpp : 此文件包含 "main" 函数。程序执行将在此处开始并结束。 // #include <pybind11/pybind11.h> #include <pybind11/eigen.h> #include<pybind11/numpy.h> #include<fstream> #include<iostream> #include <Eigen/Dense> using namespace std; using namespace Eigen; MatrixXd add_mat(MatrixXd A_mat, MatrixXd B_mat) { return A_mat + B_mat; } namespace py = pybind11; PYBIND11_MODULE(add_mat_moudle, m) { m.doc() = "Matrix add";//解释说明 m.def("mat_add_py"/*在pyhon中使用的函数名*/, &add_mat); }
第五步:设置setup.py用来编译c++代码
from setuptools import setup from setuptools import Extension add_mat_module = Extension(name='add_mat_moudle', # 模块名称 sources=['cpp_python.cpp'], # 源码 include_dirs=[r'.\eigen-3.3.8', r'.\env\Scripts', # 依赖的第三方库的头文件 r'.\env\Lib\site-packages\pybind11\include'] ) setup(ext_modules=[add_mat_module])
第六步:编译测试
注意:我的cpp_python.cpp和setup.py是在同一个文件夹下。
执行: "python .\setup.py build_ext --inplace"就会得下面的结果,生成.pyd文件表明我们已经编译成功。
运行测试:
以上就是python 通过 pybind11 使用Eigen加速代码的步骤的详细内容,更多关于python 加速代码的资料请关注其它相关文章!