Swig C++：接口 vector<Class object *>

Question

基本上我想有一个元组/列表，其中包含 python 中不同数据类型的值（float/int/bool/char/list）的字典。

我从以下代码中得到这个：

(<f_p.Bunch; proxy of <Swig Object of type 'Bunch *' at 0x7f4954bdde10> >, <f_p.Bunch; proxy of <Swig Object of type 'Bunch *' at 0x7f4954bdde40> >, <f_p.Bunch; proxy of <Swig Object of type 'Bunch
*' at 0x7f495668be70> >, <f_p.Bunch; proxy of <Swig Object of type 'Bunch *' at 0x7f4952d09a50> >)

我想以这种形式获得输出：

({'I':1.0,'B':2.0,'C':3.0,'dert_':[1.2, 2.3, 3.4, 4.5, 5.6]})

我无法处理此类对象指针 (bunch*)，也找不到任何解决方案。我在网上查看，但找不到适合我的案例的有效解决方案。

f_p.cpp：

#include <iostream>
#include "f_p.h"
#define CPP_14 0

std::vector<Bunch*> form_p(const double *array, int x, int y)  {

    std::vector<Bunch*> v;
    Bunch *b1 = new Bunch(5);
    b1->set_I_B_C(1.0, 2.0, 3.0);
    b1->set_dert_({1.2, 2.3, 3.4, 4.5, 5.6});

    float *_dert = b1->get_dert_();
    for(int i=0; i<5; i++) {
        std::cout << _dert[i] << std::endl;
    }

    v.push_back(b1);
    v.push_back(b1); 
    v.push_back(b1); 
    v.push_back(b1); 

    return v;
}

f_p.h：

#ifndef F_P_H
#define f_P_H
#include <memory> 
#include <vector>
#include <memory> 
#include <algorithm>
#include <tuple>
#include <initializer_list>

class Bunch {
    private:
        unsigned int start;
        unsigned int end;
        float I;
        float B;
        float C;
        bool isPos;
        std::unique_ptr<float[]> dert_;
    public:

        explicit Bunch(size_t width) {
            #if CPP_14
            this->dert_ = std::make_unique<float[]>(width);
            #else
            this->dert_ = std::unique_ptr<float[]>(new float[width]);
            #endif
            std::fill_n(this->dert_.get(), width, -1.0);
        }

        void set_I_B_C(float I, float B, float C) {
            this->I = I;
            this->B = B;
            this->C = C;
        }

        std::tuple<float, float, float> get_I_B_C() const {
            return std::make_tuple(this->I, this->B, this->C);
        }

        float* get_dert_() const {
            return this->dert_.get();
        }

        void set_dert_(std::initializer_list<float> l) {
            int i = 0;
            for (auto e: l){
                dert_[i++] = e;
            }
        }
};
/* Define function prototype */
std::vector<Bunch*> form_p(const double *array, int x, int y)  ;
#endif

f_p.i：

%module f_p
#define SWIGPYTHON_BUILTIN

%{
  #include "numpy/arrayobject.h"
  #define SWIG_FILE_WITH_INIT  /* To import_array() below */
  #include "f_p.h"
%}
%include "std_map.i"
%import "std_deque.i" 
%import "std_vector.i" 

%template (mapiv) std::map<char,float>;
%template () std::vector<Bunch*>;
%include "numpy.i"

%init %{
import_array();
%}

%apply (double* IN_ARRAY2, int DIM1, int DIM2) {
  (const double* array, int x, int y)
}

%include "f_p.h"

构建.sh：

rm *.o f_p_wrap.cpp _f_p.so f_p.py
rm -rf __pycache__

g++ -O3 -march=native -fPIC -c f_p.cpp
swig -python -c++ -o f_p_wrap.cpp f_p.i

# Next, compile the wrapper code:

g++ -O3 -march=native -w -fPIC -c $(pkg-config --cflags --libs python3) -I /home/antpc/anaconda3/lib/python3.7/site-packages/numpy/core/include f_p.cpp f_p_wrap.cpp

g++ -std=c++11 -O3 -march=native -shared f_p.o f_p_wrap.o -o _f_p.so -lm

test_sample.py：

from f_p import form_p
import numpy as np
x = np.random.randn(3, 4)
print(form_p(x))

Answer 1

问题实际上可以归结为：您有一个类，并且希望将其转换为本机 Python 对象（而不是包装对象）。SWIG 会自动生成包装对象，但您必须不遗余力地将 C++ 类型转换为本机 Python 类型。

我假设这种简化是Bunch为了使类型映射更具可读性。您应该能够Bunch轻松地适应您的情况。或者，您可以将类转换为这个简单的结构，然后再将其传递给 Python。

struct Bunch {
    float i, b, c;
    std::vector<float> dert;
};

Bunch makeBunch();

下面是 的实现makeBunch。

Bunch makeBunch() {
    return {1.0, 2.0, 3.0, {1.2, 2.3, 3.4, 4.5, 5.6}};
}

为了保持简短，我省略了错误检查。

%typemap(out) Bunch {
    $result = PyDict_New();
    PyDict_SetItem($result, PyBytes_FromString("I"), PyFloat_FromDouble($1.i));
    PyDict_SetItem($result, PyBytes_FromString("B"), PyFloat_FromDouble($1.b));
    PyDict_SetItem($result, PyBytes_FromString("C"), PyFloat_FromDouble($1.c));
    PyObject *dert = PyList_New($1.dert.size());
    for (size_t i = 0; i != $1.dert.size(); ++i) {
        PyList_SetItem(dert, i, PyFloat_FromDouble($1.dert[i]));
    }
    PyDict_SetItem($result, PyBytes_FromString("dert_"), dert);
}

当我自己编译并运行它时，我得到了预期的结果（嗯，足够接近了！）。

>>> import test
>>> test.makeBunch()
{'I': 1.0, 'C': 3.0, 'B': 2.0, 'dert_': [1.2000000476837158, 2.299999952316284, 3.4000000953674316, 4.5, 5.599999904632568]}

类型映射并不是绝对必要的。您可以只使用包装的对象。删除类型映射并确保std::vector<float>像这样公开。

%include "std_vector.i"
%template(FloatVector) std::vector<float>;

然后您可以Bunch通过包装的对象进行访问。

>>> import test
>>> bunch = test.makeBunch()
>>> bunch
<test.Bunch; proxy of <Swig Object of type 'Bunch *' at 0x10b6daba0> >
>>> bunch.i
1.0
>>> bunch.b
2.0
>>> bunch.c
3.0
>>> bunch.dert
<test.FloatVector; proxy of <Swig Object of type 'std::vector< float,std::allocator< float > > *' at 0x10b6dadb0> >
>>> for d in bunch.dert:
...     print(d)
...
1.20000004768
2.29999995232
3.40000009537
4.5
5.59999990463

一些有信誉的来源：

• 类型映射
• pydict
• PyBytes
• pyfloat
• pylist