我正在使用Python绑定(使用boost :: python)表示存储在文件中的数据的C ++库。我的大多数半技术用户将使用Python与之交互,因此我需要尽可能将其设为Pythonic。但是,我也会让C ++程序员使用API,所以我不想在C ++方面妥协以适应Python绑定。
图书馆的很大一部分将由容器制成。为了让python用户看起来很直观,我希望它们的行为类似于python列表,即:
# an example compound class
class Foo:
def __init__( self, _val ):
self.val = _val
# add it to a list
foo = Foo(0.0)
vect = []
vect.append(foo)
# change the value of the *original* instance
foo.val = 666.0
# which also changes the instance inside the container
print vect[0].val # outputs 666.0
#include <boost/python.hpp>
#include <boost/python/suite/indexing/vector_indexing_suite.hpp>
#include <boost/python/register_ptr_to_python.hpp>
#include <boost/shared_ptr.hpp>
struct Foo {
double val;
Foo(double a) : val(a) {}
bool operator == (const Foo& f) const { return val == f.val; }
};
/* insert the test module wrapping code here */
int main() {
Py_Initialize();
inittest();
boost::python::object globals = boost::python::import("__main__").attr("__dict__");
boost::python::exec(
"import test\n"
"foo = test.Foo(0.0)\n" // make a new Foo instance
"vect = test.FooVector()\n" // make a new vector of Foos
"vect.append(foo)\n" // add the instance to the vector
"foo.val = 666.0\n" // assign a new value to the instance
// which should change the value in vector
"print 'Foo =', foo.val\n" // and print the results
"print 'vector[0] =', vect[0].val\n",
globals, globals
);
return 0;
}
shared_ptr
使用shared_ptr,我可以获得与上面相同的行为,但这也意味着我必须使用共享指针来表示C ++中的所有数据,从许多角度来看这都不是很好。
BOOST_PYTHON_MODULE( test ) {
// wrap Foo
boost::python::class_< Foo, boost::shared_ptr<Foo> >("Foo", boost::python::init<double>())
.def_readwrite("val", &Foo::val);
// wrap vector of shared_ptr Foos
boost::python::class_< std::vector < boost::shared_ptr<Foo> > >("FooVector")
.def(boost::python::vector_indexing_suite<std::vector< boost::shared_ptr<Foo> >, true >());
}
在我的测试设置中,它产生与纯Python相同的输出:
Foo = 666.0
vector[0] = 666.0
vector<Foo>
直接使用向量可以在C ++端提供一个很好的干净设置。但是,结果的行为方式与纯Python不同。
BOOST_PYTHON_MODULE( test ) {
// wrap Foo
boost::python::class_< Foo >("Foo", boost::python::init<double>())
.def_readwrite("val", &Foo::val);
// wrap vector of Foos
boost::python::class_< std::vector < Foo > >("FooVector")
.def(boost::python::vector_indexing_suite<std::vector< Foo > >());
}
这会产生:
Foo = 666.0
vector[0] = 0.0
这是&#34;错误&#34; - 更改原始实例并未更改容器内的值。
有趣的是,无论我使用哪两种封装,这段代码都能正常工作:
footwo = vect[0]
footwo.val = 555.0
print vect[0].val
这意味着boost :: python能够处理&#34;假共享所有权&#34; (通过其 by_proxy 返回机制)。插入新元素时有没有办法实现同样的目标?
但是,如果答案是否定的,我很乐意听到其他建议 - Python工具包中是否有一个示例,其中实现了类似的集合封装,但其行为不像python列表?
非常感谢你阅读这篇文章:)
答案 0 :(得分:4)
不幸的是,答案是否定的,你不能做你想做的事。在python中,一切都是指针,列表是指针的容器。共享指针的C ++向量起作用,因为底层数据结构或多或少等同于python列表。你要求的是让分配的内存的C ++向量像一个指针向量,这是不可能完成的。
让我们看看python列表中发生了什么,使用C ++等效的伪代码:
foo = Foo(0.0) # Foo* foo = new Foo(0.0)
vect = [] # std::vector<Foo*> vect
vect.append(foo) # vect.push_back(foo)
此时,foo
和vect[0]
都指向相同的已分配内存,因此更改*foo
会更改*vect[0]
。
现在使用vector<Foo>
版本:
foo = Foo(0.0) # Foo* foo = new Foo(0.0)
vect = FooVector() # std::vector<Foo> vect
vect.append(foo) # vect.push_back(*foo)
这里,vect[0]
拥有自己分配的内存,并且是* foo的副本。从根本上说,你不能使vect [0]与* foo的内存相同。
另外,在使用footwo
时,请注意std::vector<Foo>
的生命周期管理:
footwo = vect[0] # Foo* footwo = &vect[0]
后续附加可能需要移动已分配的向量存储,并且可能使footwo
无效(&amp; vect [0]可能会更改)。
答案 1 :(得分:4)
由于语言之间存在语义差异,因此在涉及集合时,将单个可重用解决方案应用于所有方案通常非常困难。最大的问题是,虽然Python集合直接支持引用,但C ++集合需要一定程度的间接,例如具有shared_ptr
元素类型。如果没有这种间接性,C ++集合将无法支持与Python集合相同的功能。例如,考虑两个引用同一对象的索引:
s = Spam()
spams = []
spams.append(s)
spams.append(s)
如果没有类似指针的元素类型,则C ++集合不能有两个引用同一对象的索引。然而,根据使用情况和需求,可能有一些选项允许Python用户使用Pythonic-ish接口,同时仍然为C ++维护单个实现。
std::vector<>
或const std::vector<>&
)起作用。此限制可防止C ++对Python集合或其元素进行更改。vector_indexing_suite
功能,重用尽可能多的功能,例如安全处理索引删除和底层集合重新分配的代理:
HeldType
公开模型,该自定义get_pointer()
用作智能指针,并委托给从vector_indexing_suite
返回的实例或元素代理对象。HeldType
设置为委托给元素代理。将类暴露给Boost.Python时,HeldType
是嵌入Boost.Python对象中的对象类型。访问包装类型对象时,Boost.Python会为HeldType
调用def_visitor
。下面的object_holder
类提供了将句柄返回给它拥有的实例或元素代理的能力:
/// @brief smart pointer type that will delegate to a python
/// object if one is set.
template <typename T>
class object_holder
{
public:
typedef T element_type;
object_holder(element_type* ptr)
: ptr_(ptr),
object_()
{}
element_type* get() const
{
if (!object_.is_none())
{
return boost::python::extract<element_type*>(object_)();
}
return ptr_ ? ptr_.get() : NULL;
}
void reset(boost::python::object object)
{
// Verify the object holds the expected element.
boost::python::extract<element_type*> extractor(object_);
if (!extractor.check()) return;
object_ = object;
ptr_.reset();
}
private:
boost::shared_ptr<element_type> ptr_;
boost::python::object object_;
};
/// @brief Helper function used to extract the pointed to object from
/// an object_holder. Boost.Python will use this through ADL.
template <typename T>
T* get_pointer(const object_holder<T>& holder)
{
return holder.get();
}
在支持间接的情况下,唯一剩下的就是修补集合以设置object_holder
。一种干净且可重复使用的方法是使用make_function()
。这是一个通用接口,允许class_
对象以非侵入方式进行扩展。例如,vector_indexing_suite
使用此功能。
下面的custom_vector_indexing_suite
类修补了append()
方法以委托给原始方法,然后使用代理调用object_holder.reset()
新设置的元素。这导致object_holder
引用集合中包含的元素。
/// @brief Indexing suite that will resets the element's HeldType to
/// that of the proxy during element insertion.
template <typename Container,
typename HeldType>
class custom_vector_indexing_suite
: public boost::python::def_visitor<
custom_vector_indexing_suite<Container, HeldType>>
{
private:
friend class boost::python::def_visitor_access;
template <typename ClassT>
void visit(ClassT& cls) const
{
// Define vector indexing support.
cls.def(boost::python::vector_indexing_suite<Container>());
// Monkey patch element setters with custom functions that
// delegate to the original implementation then obtain a
// handle to the proxy.
cls
.def("append", make_append_wrapper(cls.attr("append")))
// repeat for __setitem__ (slice and non-slice) and extend
;
}
/// @brief Returned a patched 'append' function.
static boost::python::object make_append_wrapper(
boost::python::object original_fn)
{
namespace python = boost::python;
return python::make_function([original_fn](
python::object self,
HeldType& value)
{
// Copy into the collection.
original_fn(self, value.get());
// Reset handle to delegate to a proxy for the newly copied element.
value.reset(self[-1]);
},
// Call policies.
python::default_call_policies(),
// Describe the signature.
boost::mpl::vector<
void, // return
python::object, // self (collection)
HeldType>() // value
);
}
};
需要在运行时进行换行,并且无法通过def()
在类上直接定义自定义函子对象,因此必须使用CallPolicies函数。对于仿函数,它需要MPL front-extensible sequence和demonstrates代表签名。
以下是{{3}}使用object_holder
委托代理人和custom_vector_indexing_suite
来修补集合的完整示例。
#include <boost/python.hpp>
#include <boost/python/suite/indexing/vector_indexing_suite.hpp>
/// @brief Mockup type.
struct spam
{
int val;
spam(int val) : val(val) {}
bool operator==(const spam& rhs) { return val == rhs.val; }
};
/// @brief Mockup function that operations on a collection of spam instances.
void modify_spams(std::vector<spam>& spams)
{
for (auto& spam : spams)
spam.val *= 2;
}
/// @brief smart pointer type that will delegate to a python
/// object if one is set.
template <typename T>
class object_holder
{
public:
typedef T element_type;
object_holder(element_type* ptr)
: ptr_(ptr),
object_()
{}
element_type* get() const
{
if (!object_.is_none())
{
return boost::python::extract<element_type*>(object_)();
}
return ptr_ ? ptr_.get() : NULL;
}
void reset(boost::python::object object)
{
// Verify the object holds the expected element.
boost::python::extract<element_type*> extractor(object_);
if (!extractor.check()) return;
object_ = object;
ptr_.reset();
}
private:
boost::shared_ptr<element_type> ptr_;
boost::python::object object_;
};
/// @brief Helper function used to extract the pointed to object from
/// an object_holder. Boost.Python will use this through ADL.
template <typename T>
T* get_pointer(const object_holder<T>& holder)
{
return holder.get();
}
/// @brief Indexing suite that will resets the element's HeldType to
/// that of the proxy during element insertion.
template <typename Container,
typename HeldType>
class custom_vector_indexing_suite
: public boost::python::def_visitor<
custom_vector_indexing_suite<Container, HeldType>>
{
private:
friend class boost::python::def_visitor_access;
template <typename ClassT>
void visit(ClassT& cls) const
{
// Define vector indexing support.
cls.def(boost::python::vector_indexing_suite<Container>());
// Monkey patch element setters with custom functions that
// delegate to the original implementation then obtain a
// handle to the proxy.
cls
.def("append", make_append_wrapper(cls.attr("append")))
// repeat for __setitem__ (slice and non-slice) and extend
;
}
/// @brief Returned a patched 'append' function.
static boost::python::object make_append_wrapper(
boost::python::object original_fn)
{
namespace python = boost::python;
return python::make_function([original_fn](
python::object self,
HeldType& value)
{
// Copy into the collection.
original_fn(self, value.get());
// Reset handle to delegate to a proxy for the newly copied element.
value.reset(self[-1]);
},
// Call policies.
python::default_call_policies(),
// Describe the signature.
boost::mpl::vector<
void, // return
python::object, // self (collection)
HeldType>() // value
);
}
// .. make_setitem_wrapper
// .. make_extend_wrapper
};
BOOST_PYTHON_MODULE(example)
{
namespace python = boost::python;
// Expose spam. Use a custom holder to allow for transparent delegation
// to different instances.
python::class_<spam, object_holder<spam>>("Spam", python::init<int>())
.def_readwrite("val", &spam::val)
;
// Expose a vector of spam.
python::class_<std::vector<spam>>("SpamVector")
.def(custom_vector_indexing_suite<
std::vector<spam>, object_holder<spam>>())
;
python::def("modify_spams", &modify_spams);
}
交互式使用:
>>> import example
>>> spam = example.Spam(5)
>>> spams = example.SpamVector()
>>> spams.append(spam)
>>> assert(spams[0].val == 5)
>>> spam.val = 21
>>> assert(spams[0].val == 21)
>>> example.modify_spams(spams)
>>> assert(spam.val == 42)
>>> spams.append(spam)
>>> spam.val = 100
>>> assert(spams[1].val == 100)
>>> assert(spams[0].val == 42) # The container does not provide indirection.
由于仍在使用vector_indexing_suite
,因此只能使用Python对象的API修改底层C ++容器。例如,在容器上调用push_back
可能会导致重新分配底层内存并导致现有Boost.Python代理出现问题。另一方面,可以安全地修改元素本身,例如通过上面的modify_spams()
函数完成。