python 通过 pybind11 使用Eigen加速代码的步骤

这篇文章主要介绍了python 通过 pybind11 使用Eigen加速代码的步骤，帮助大家更好的理解和使用python，感兴趣的朋友可以了解下

python是很容易上手的编程语言，但是有些时候使用python编写的程序并不能保证其运行速度（例如：while 和 for），这个时候我们就需要借助c++等为我们的代码提速。下面是我使用pybind11调用c++的Eigen库的简单介绍:

第一步：准备系统和IDE：

Windows 10
vs2015 (用于调试c++代码)
vscode (调试python代码)

第二步：python虚拟环境：

1.创建虚拟python虚拟环境：在vscode的terminal中执行

 python -m venv env

2.下载 Eigen: 将Eigen解压到当前目录命名为 eigen-3.3.8
3.在vscode的terminal中激活虚拟环境：

./env/Scripts/Activate.ps1

4.安装pybind11:

 pip install pybind11

5.安装numpy==1.19.3（使用1.19.4可能会有问题）

 pip install numpy==1.19.3

第三步：使用vs2015编写cpp_python.cpp, 并保证没有bug

 #include  using namespace std using namespace Eigen MatrixXd add_mat(MatrixXd A_mat, MatrixXd B_mat) { return A_mat + B_mat; }

第四步：使用pybind11为cpp_python.cpp添加python接口

 // cpp_python.cpp : 此文件包含 "main" 函数。程序执行将在此处开始并结束。 // #include  #include  #include #include #include #include  using namespace std; using namespace Eigen;   MatrixXd add_mat(MatrixXd A_mat, MatrixXd B_mat) {     return A_mat + B_mat; }   namespace py = pybind11; PYBIND11_MODULE(add_mat_moudle, m) {     m.doc() = "Matrix add";//解释说明     m.def("mat_add_py"/*在pyhon中使用的函数名*/, &add_mat); }

第五步：设置setup.py用来编译c++代码

 from setuptools import setup from setuptools import Extension add_mat_module = Extension(name='add_mat_moudle', # 模块名称 sources=['cpp_python.cpp'],  # 源码 include_dirs=[r'.\eigen-3.3.8', r'.\env\Scripts',   # 依赖的第三方库的头文件 r'.\env\Lib\site-packages\pybind11\include'] ) setup(ext_modules=[add_mat_module])

第六步：编译测试