如何使用pybind11结合Eigen库在Python中加速Python代码的编写？

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Python是一种上手容易的编程语言，但有时使用Python编写的程序无法保证其运行速度（例如：while和for循环）。这时，我们需要借助C++等语言为我们的代码加速。下面是我使用pybind11进行调用的示例。

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 <Eigen/Dense> 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 <pybind11/pybind11.h> #include <pybind11/eigen.h> #include<pybind11/numpy.h> #include<fstream> #include<iostream> #include <Eigen/Dense> 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

注意：我的cpp_python.cpp和setup.py是在同一个文件夹下。

执行: "python .\setup.py build_ext --inplace"就会得下面的结果，生成.pyd文件表明我们已经编译成功。

运行测试：

以上就是python 通过 pybind11 使用Eigen加速代码的步骤的详细内容，更多关于python 加速代码的资料请关注易盾网络其它相关文章！