Python＆lt; - ＆gt; C ++面向对象的通信

Question

我想在C ++中编写一个守护进程，它将保存图形数据结构并计算一些依赖项。我还希望拥有Python Batch（也是守护进程 - 基于HTML的GUI的后端），它将允许用户在这些C ++结构上进行交互操作 - 添加/删除/连接/ ...节点并读取计算结果。

我很乐意选择最好的通讯机制。

强制性功能是：

1. Python和C ++应该能够以面向对象的方式在节点上运行，所以我希望能够编写像n1 = node('a'); n2 = n1.add_subnode('b'); n2.ports('test').connect(node('c'))这样的代码
2. Python Batch不必与C ++守护进程“分离” - 它们可以具有相同的生命周期（但是如果C ++崩溃或出现问题，以某种方式将批处理与C ++守护进程分开会很好 - 这种分离是可选）
3. 沟通应该很快 - Python应该能够获得有关很多节点的信息，并允许最终用户尽可能顺利地工作。

目前我在考虑：

1. IPC（如0MQ），具有某种数据序列化机制。
2. RPC基于Protocol Buffers或Thrift。
3. 基于Boost.Python
的整合

IPC和RPC解决方案看起来不错，但我必须编写一个大包装器来从第1点获取功能。另一方面，我没有找到有关在C ++守护程序中使用Boost.Python的信息，我不知道如果可能的话。

Answer 1

1. Boost.Python可用于守护进程。

2. Thrift和Protocol Buffers工作正常。 Thrift在protobuf实现完整的RPC服务器，除非情况在去年发生了变化，只提供序列化。我个人更喜欢Thrift。

这两个解决方案之间的区别在于速度（Boost.Python肯定更快，但如果你指定正确的套接字选项，那么RPC并不是很慢 - TCP_NODELAY等）以及在Boost.Python的情况下你的二进制取决于在某个版本的Python上。在Thrift的情况下，您具有较少的依赖性，特别是如果Thrift本身作为您的OS分发包安装。无论如何，这是性能和部署的问题。如果不知道通信的速度有多快，以及您将在何处以及如何部署程序，就无法回答。

UPD：你真的需要用C ++编写你的守护进程吗？如果这是因为在图形上执行了大量计算，可能只有计算部分应该在C ++（扩展模块）中？扩展通常优于其他技术。

Answer 2

我会推荐Cython。它非常体面C++ integration。它为您提供了很多自由，可以轻松地使用C ++，即几乎没有样板。 C ++异常成为Python异常。不过，你可以微调很多东西。你应该尝试一下。