Question

我在使用boost python工具将我的C ++代码扩展到Python时遇到了困难。我已经成功编写了boost.python包装器。我也可以从Python访问我的C ++对象而没有任何错误，此外还可以使用boost attr（＆＃34;＆＃34;）（）函数从C ++中调用Python文件（模块）方法，没有任何问题。

我的问题是Python方法的执行时间。在我编写的Python代码中，对包装对象的引用大概是微秒。尽管调用Python方法所花费的时间大约是几毫秒，但它相对于我在Python中对我的包装C ++对象所做的引用数量的增加（并且只引用/赋值没有任何进一步的使用）。因此，我进行了一些搜索，我对这个增加的时间的假设是：

一些参考策略（默认策略）通过在从Python代码返回时执行一些不必要的操作来导致此问题。所以我可能在包装器中做错了。
Boost.Python调用方法有一些开销，可能有一些我不知道的选项。

值得一提的是，在我的程序的每个执行周期中都调用了Python方法，并且每次都得到一个非常相同（不精确）的时间。

我希望我的描述足够了。以下是我的示例代码的一部分：

我的一个包装工具：

class_<Vertex<> >("Vertex")
  .def(init<float, float>())
  .def_readwrite("x", &Vertex<>::x)
  .def_readwrite("y", &Vertex<>::y)
  .def("abs", &Vertex<>::abs)
  .def("angle", &Vertex<>::angle)
  .def(self - self)
  .def(self -= self)
;

调用Python模块方法（＆＃34;运行＆＃34;）：

pyFile = import(fileName.c_str());
scope scope1(pyFile);
object pyNameSpace = scope1.attr("__dict__");
return extract<int>(pyFile.attr("run")());

boost python公开和导入方法的时间成本

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