Question

在跟随pythons embedding/extending tutorial时，我提出了以下代码

#include <boost/filesystem.hpp>
#include <Python.h>
static PyObject *
spam_system(PyObject *self, PyObject *args) {
    const char *command;
    int sts;
    if (!PyArg_ParseTuple(args, "s", &command))
        return NULL;
    sts = system(command);
    return PyLong_FromLong(sts);
}
static char SpamModuleName[] = "spam\000";
int main(int argc, char const *argv[]) {
    Py_SetPath((
        boost::filesystem::canonical("./python_lib.zip").wstring()
    ).c_str());
    PyImport_AppendInittab(SpamModuleName,[](){
        static PyMethodDef SpamMethods[] = {
            {"system", spam_system, METH_VARARGS, "Execute a shell command."},
            {NULL, NULL, 0, NULL}
        };
        static struct PyModuleDef spammodule = {
            PyModuleDef_HEAD_INIT,
            SpamModuleName,
            NULL,
            -1,
            SpamMethods,
            NULL, NULL, NULL, NULL
        };
        return PyModule_Create(&spammodule);
    });
    Py_Initialize();
    PyRun_SimpleString(
        "import spam\n"
        "status = spam.system(\"ls -l\")\n"
    );
    Py_Finalize();
    return 0;
}

代码编译正常（使用g++ -std=c++11 main.cpp -lpython33.64 -lboost_filesystem -lboost_system -s我使用x64 native mingw toolchain由Stephan T. Lavavej）但是在运行我的程序时分配大约4 gig的ram并且具有100％的cpu使用率(procexp screenshot)在PyRun_SimpleString("import spam\n")中，经常与蟒蛇MemoryError崩溃。

PyImport_ImportModule(SpamModuleName);也会在分配大量内存后崩溃程序（事实上我从未使用此函数成功运行）。

如果我结束所有其他程序并尽可能多地释放ram，那么程序运行正常并产生预期的输出，但资源吃掉使它无法解决。我做错了什么/是什么让python使用那么多资源？

讨论了mingw-w64之后

编辑 irc我得到了它的工作，并将解决方案作为答案发布，以防其他人在我的位置找到自己

Answer 1

感谢用户alexey和ktietz的广泛帮助，我指出使用64位VC构建的python.dll导入由GCC构建的x64二进制文件时出现问题。解决方案是自己构建lib，同时修补它以编译unter MINGWx64。

可以找到those patches here或prebuilt libraries here。

嵌入扩展的python会占用所有内存

1 个答案: