qt开发 qt和python混编 qt python 混合编程

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文章目录

• python 2.7
• 升级python 2.7到3.6

• 准备
• 编译&&安装
• 软连接

• .pro添加

• 静态库
• gcc -ldl 选项作用
• 动态链接库

• 准备
• 工程中配置

• demo && 解析

• C++调用py脚本
• C++向python传递参数

• 创建元组
• 示例
• 格式化字符

• 转换Python的返回值
• python调用C/C++

• python2的方法
• python3的方法

• reference

python 2.7

.pro文件添加

INCLUDEPATH += -I /usr/include/python2.7
LIBS += /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libpython2.7.so

升级python 2.7到3.6

python -V 查看版本

准备

（１）首次安装需要先安装zlib*

sudo apt-get install zlib*

（２）下载并解压
官网下载

wget http://www.python.org/ftp/python/3.6.6/Python-3.6.6.tgz

我把下载的.tgz移到software，再打开终端输入命令解压

tar -xzvf Python-3.6.6.tgz

wget是一个下载文件的工具，用在命令行下。未指定目录情况下所下载的文件在home目录下

编译&&安装

在/usr/local目录新建一个文件夹python3

sudo -s
mkdir /usr/local/python3

到解压后的目录

./configure -prefix=/usr/local/python3
make
make install

加上–enable-shared和-fPIC之后可以将python3的动态链接库编译出来

./configure --prefix=/usr/local/python3 --enable-shared CFLAGS=-fPIC

软连接

先修改一下老版本的连接，修改后命令行输入python_old2 -V，会看到旧版本的版本号

mv /usr/bin/python /usr/bin/python_old2

为python3创建新的软连接

ln -s /usr/local/python3/bin/python3 /usr/bin/python

python -V，可以看到升级成功了

[python3采用编译动态链接库后]

python -V报错

python: error while loading shared libraries: libpython3.6m.so.1.0: cannot open shared object file: No such file or directory

复制该.so到/usr/lib

cp /usr/local/python3/lib/libpython3.6m.so.1.0  /usr/lib

后面才发现已经有python 3.5了

.pro添加

静态库

libpython3.6m.a，本方法有个报错没解决，故最终选用动态链接库
Qt Creator右键工程目录，Add library

DISTFILES += \
    build-eye_tracking/testPython.py

unix:!macx: LIBS += -L$$PWD/../../../../usr/local/python3/lib/ -lpython3.6m

INCLUDEPATH += $$PWD/../../../../usr/local/python3/include/python3.6m
DEPENDPATH += $$PWD/../../../../usr/local/python3/include/python3.6m

unix:!macx: PRE_TARGETDEPS += $$PWD/../../../../usr/local/python3/lib/libpython3.6m.a

/usr/bin/ld: /home/ccl/Projects/eye_tracking/…/…/…/…/usr/local/python3/lib//libpython3.6m.a(dynload_shlib.o): undefined reference to symbol 'dlsym@@GLIBC_2.2.5’
加-ldl，没解决

gcc -ldl 选项作用

如果你的程序中使用dlopen、dlsym、dlclose、dlerror 显示加载动态库，需要设置链接选项 -ldl //如果动态库使用g++编译，那么动态库定义函数的时候加上extern “C”，否则会提示undefined symbol错误。

加载动态链接库，首先为共享库分配物理内存，然后在进程对应的页表项中建立虚拟页和物理页面之间的映射。

你可以认为系统中存在一种引用计数机制， 每当一个进程加载了共享库（在该进程的页表中进行一次映射），引用计数加一；

一个进程显式卸载（通过dlclose等）共享库或进程退出时，引用计数减 一，

当减少到0时，系统卸载共享库。

(1)打开动态链接库：dlopen，函数原型void *dlopen (const char *filename, int flag);
dlopen用于打开指定名字(filename)的动态链接库，并返回操作句柄。

(2)取函数执行地址：dlsym，函数原型为: void *dlsym(void *handle, char *symbol);
dlsym根据动态链接库操作句柄(handle)与符号(symbol)，返回符号对应的函数的执行代码地址。

(3)关闭动态链接库：dlclose，函数原型为: int dlclose (void *handle);
dlclose用于关闭指定句柄的动态链接库，只有当此动态链接库的使用计数为0时,才会真正被系统卸载。

(4)动态库错误函数：dlerror，函数原型为: const char *dlerror(void);
当动态链接库操作函数执行失败时，dlerror可以返回出错信息，返回值为NULL时表示操作函数执行成功。

//lib/x86_64-linux-gnu/libdl.so: error adding symbols: DSO missing from command line
追加 -lavutil 库便解决

动态链接库

准备

由于Qt中的slots关键字与python重复，这里我们需要修改一下文件
/usr/local/python3/include/python3.6m/object.h，从

typedef struct{
    const char* name;
    int basicsize;
    int itemsize;
    unsigned int flags;
    PyType_Slot *slots; /* terminated by slot==0. */
} PyType_Spec;

（用gedit查找PyType_Spec）改为

typedef struct{
    const char* name;
    int basicsize;
    int itemsize;
    unsigned int flags;
    #undef slots // 这里取消slots宏定义
    PyType_Slot *slots;/* terminated by slot==0. */
    #define slots Q_SLOTS // 这里恢复slots宏定义与QT中QObjectDefs.h中一致
} PyType_Spec;

工程中配置

（１）.pro添加

INCLUDEPATH += -I /usr/local/python3/include/python3.6m
LIBS += /usr/local/python3/lib/libpython3.6m.so

（2）头文件

#include <Python.h>

demo && 解析

C++调用py脚本

Add New…新建一个python文件，移到工程的构建目录下，/home/ccl/Projects/eye_tracking/build-eye_tracking

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
def usePython():
    print("2020/2/7")
    print("Welcome to use Python in Qt")
def add(a,b):
    print(a+b)
    return a+b

//初始化Python解释器
Py_Initialize();
if (!Py_IsInitialized()) {
    return;
}
/*************************************
 * PyRun_SimpleString
把输入的字符串作为Python代码直接运行，返回0表示成功，-1表示有错。
大多时候错误都是因为字符串中有语法错误。
**************************************/
PyRun_SimpleString("import sys");
PyRun_SimpleString("sys.path.append('./')");//把当前路径加入python的默认搜索路路径

//导入一个Python模块，参数name可以是*.py文件的文件名,相当于import
PyObject* pModule = PyImport_ImportModule("testPython");//导入要调用的testPython.py
if (!pModule) {
    qDebug()<<"cant open python file";
    return;
}
/*************************************
 * PyObject* PyObject_GetAttrString(PyObject *o, char*attr_name)
返回模块对象o中的attr_name 属性或函数，相当于Python中表达式语句，o.attr_name
**************************************/
PyObject* pFunHello = PyObject_GetAttrString(pModule,"usePython");
if (!pFunHello) {
    qDebug("get function hello failed");
    return;
}
//调用Python函数
PyObject_CallFunction(pFunHello,NULL);

PyObject* pFunAdd = PyObject_GetAttrString(pModule,"add");
if (!pFunAdd) {
    qDebug("get function add failed");
    return;
}

//两种调用方式
PyObject_CallFunction(pFunAdd,"(i,i)",5,7);
PyObject* pRet = PyEval_CallObject(pFunAdd,Py_BuildValue("(ii)",5, 7));
int result=0;
//解析python返回值
PyArg_Parse(pRet,"i", &result);
qDebug()<<"result="<<result;

//释放Python解释器所占用的资源
Py_Finalize();

C++向python传递参数

C++向Python传参数是以元组（tuple）的方式
（１）PyEval_CallObject，参数为PyObject*
PyObject* PyEval_CallObject(PyObject* pfunc, PyObject*　pargs)

（２）PyObject_CallFunction，直接设置格式和参数
PyObject * PyObject_CallFunction(PyObject *callable_object,const char *format, …);

PyObject_CallFunction(pFunAdd,"(i,i)",5,7);
PyEval_CallObject(pFunAdd,Py_BuildValue("(ii)",5, 7));

创建元组

（１）PyTuple_New

//用PyTuple_New()创建一个元组
PyObject* pyParams = PyTuple_New(2);
//设置参数
PyTuple_SetItem(pyParams,0, Py_BuildValue("i",5));
PyTuple_SetItem(pyParams,1, Py_BuildValue("i",7));
PyEval_CallObject(pFunc, pyParams);

（２）PyObject* Py_BuildValue(char *format, …)
直接使用Py_BuildValue构建

PyObject* pyParams = Py_BuildValue("(ii)",5, 7);

示例

Py_BuildValue("")　　 					//None
Py_BuildValue("i",123)              	//123
Py_BuildValue("iii",123, 456, 789)  	//(123, 456, 789)

Py_BuildValue("s","hello")          	//'hello'
Py_BuildValue("ss","hello", "world")    //('hello', 'world')
Py_BuildValue("s#","hello", 4)          //'hell'

Py_BuildValue("()")                     //()
Py_BuildValue("(i)",123)                //(123,)
Py_BuildValue("(ii)",123, 456)          //(123, 456)
Py_BuildValue("(i,i)",123, 456)         //(123, 456)
Py_BuildValue("((ii)(ii))(ii)",1, 2, 3, 4, 5, 6)         //(((1, 2), (3, 4)), (5, 6))

Py_BuildValue("[i,i]",123, 456)        //[123, 456]

Py_BuildValue("{s:i,s:i}", "abc", 123, "def", 456)      //{'abc': 123, 'def': 456}

格式化字符

转换Python的返回值

python返回的都是PyObject对象，常用PyArg_Parse解析，指定格式。如果返回为元组，则使用PyArg_ParseTuple

int result=0;
//解析python返回值
PyArg_Parse(pRet,"i", &result);

python调用C/C++

python2的方法

官网Extending Python with C or C++

//Ｃ部分
#define min(a,b)    (((a) < (b)) ? (a) : (b))
char data[1024];
void SetData(const char *str)
{
	//把str的内容复制到data中
    strncpy(data, str, min(strlen(str) + 1, 1024));
}
const char *GetData()
{
    return data;
}

封装成Python调用的函数，就是增加调用时解析 python传进来的参数的功能，再调用Ｃ的函数

static PyObject* PySetData(PyObject *self, PyObject *args)
{
    const char* str = NULL;
    //解析出参数到str
    if ( !PyArg_ParseTuple(args, "s", &str) )
    {
        return 0;
    }
    SetData(str);
    Py_RETURN_NONE;
}
static PyObject* PyGetData(PyObject *self, PyObject *args)
{
    const char* str = NULL;
    return PyString_FromString(GetData());
}

PyMethodDef 是一个C结构体，用来完成一个映射，也就是便于方法查找，把需要被外面调用的方法都记录在这表内。
结构体成员说明：
第一个字段：在 Python 里面使用的方法名；
第二个字段：C 模块内的函数名；
第三个字段：方法参数类型，是无参数(METH_NOARGS) , 还是有位置参数(METH_VARARGS), 还是其他等等；
第四个字段：方法描述，就是通过 help() 或者 doc 可以看到的；
需要注意的是，这个列表的最后必须以 {NULL, NULL, 0, NULL} 的形式来代表声明结束

//函数注释，使用print(pycallc.py_set_data.__doc__)可以查看
PyDoc_STRVAR(PySetData_doc__, "\
测试\n\
\n\
PySetData(str)\n\
str: 出入的字符串\n\
返回: \n\
null \n\
");
PyDoc_STRVAR(PyGetData_doc__, "\
打印数据\n\
\n\
PyGetData()\n\
返回: \n\
data \n\
");

static PyMethodDef module_methods[] = {
    {"py_set_data", PySetData, METH_VARARGS, PySetData_doc__},
    {"py_get_data", PyGetData, METH_VARARGS, PyGetData_doc__},
    {NULL, NULL, 0, NULL}
    };

生成模块，python文件中使用import pycallc可以就可以使用了。

void InitCCallPy()
{
    //Py_InitModule3在python3已被弃用
    PyObject *module = Py_InitModule3("pycallc", module_methods,"python call c");
}

testPython.py里有import pycallc,需在前面InitCCallPy()生成

testPython.py

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
import pycallc
def usePython():
    print("2020/2/7")
    print("Welcome to use Python in Qt")
def add(a,b):
    print(a+b)
    return a+b

def testC():
    pycallc.py_set_data("change hello world!")
    print 'in python : ',pycallc.py_get_data()
    print(pycallc.py_set_data.__doc__)

python3的方法

Python 3.x中不再使用Py_InitModule
官网Extending Python with C or C++

reference

linux qt 调用python简单例子Qt+Python混合编程 windows
Ｑt下调用python OSX系统
C++调用Python浅析

PS:
PyQt5