swigpython
① SWIG python模块创造问题问题，怎么解决
我没用过swig，一直是用boost::python来封装c++的。
猜测这个问题是因为swig中没法对重载操作符函数进行直接封装。可否将operator!=直接封装成python对象的__ne__()方法。__ne__()是python对象内嵌的“不等”操作符函数。
如果是boost::python的话，应该可以直接这样做，不知道swig里可行不可行。
② 如何用python 调用c写的驱动
我觉得会受到限制的，因为c_char_p是遵循c字符串标准的，会以NULL为结束。下面的代码只输出hello,也许真要传递内嵌NULL的，只能靠编写python扩展了，也很简单的，用swig。
from
ctypes
import
*
import
struct
example=cdll.LoadLibrary("example.dll")
s=create_string_buffer('hello\x00world')
example.test.restype=c_char_p
example.test.argtypes
=
[c_char_p]
r=example.test(s)
#("hello\x00world")
print
r
③ python 应该用gdal的swig的哪一版
对版本没有要求
使用方法
打开Python，输入：
import osgeo.gdal
回车，如果提示错误，说明没有安装成功，如果没有提示，说明安装成功。一段测试代码：
[python]view plain
fromosgeoimportgdal
fromosgeo.gdalconstimport*
dataset=gdal.Open("F:WorkDataenvi.img",GA_ReadOnly)
dataset.GetDriver().ShortName
#'ENVI'#图像格式
dataset.GetProjectionRef()
#'PROJCS["unnamed",GEOGCS["NAD83",DATUM["North_American_Datum_1983",SPHEROID["GRS1980",6378137,298.257222101,AUTHORITY["EPSG","7019"]],TOWGS84[0,0,0,0,0,0,0],AUTHORITY["EPSG","6269"]],PRIMEM["Greenwich",0,AUTHORITY["EPSG","8901"]],UNIT["degree",0.0174532925199433,AUTHORITY["EPSG","9108"]],AUTHORITY["EPSG","4269"]],PROJECTION["Transverse_Mercator"],PARAMETER["latitude_of_origin",30],PARAMETER["central_meridian",-84.16666666666667],PARAMETER["scale_factor",0.9999],PARAMETER["false_easting",2296587.926509186],PARAMETER["false_northing",0],UNIT["Foot(International)",0.3048]]'#图像投影信息
④ Python 开发中有哪些高级技巧
bobby《Python3高级核心技术97讲》（超清视频）网络网盘
链接:
若资源有问题欢迎追问~
⑤ 请问怎样在win7下配置opencv来提供python的接口！那个所谓的\OpenCV\interfaces\swig\python找不到啊！多
OpenCV-2.2.0中已没有Swing接口。需要将安装文件夹下“\Python2.7(Python2.6)\Lib\site-packages\”中CV.lib和CV.pyd考到对应Python安装目录下site-packages中。
我用的是XP，还要做环境变量的设置：
环境变量中需要添加"D:\OpenCV2.2\bin"(比如安装在D盘)
⑥ python如何传递给c++一个结构体指针前提是swig封
在封装的代码间传递指针你要确保他们运行在相同的地址空间里，还要保证指针指向的内存的生存期是安全的，否则这种思路就是错误的。实现方法举例如下：
1、定义了C 结构体和函数如下
typedef struct NameAge
{
char name[20];
int age;
}NameAge , *NameAgePointer;
void test(NameAgePointer p) // 接收结构体指针
{
// do something with p...
}
2、python定义结构体如下
#python中结构体定义
class PyStruct():
def __init__(self, name, age):
self.name = name
self.age = age
fred = PyStruct("fred", 5)
3、假设把第1步里的test封装成example模块，python导入example（既然你都会swig了，这个过程就不啰嗦了）
>>>import example
>>>example.test(pointer(fred))
以上是基本思路，因为搭建开发环境和过程比较繁杂，没有验证过，但是应该没有大问题
⑦ swig 生成的python接口，在python中怎么传入void*入参
如果一个函数的参数是一个指针，Python如何传递？下面的方法是可以直接传递列表。把这个加到.i文件中。
%{
static intconvert_darray(PyObject *input, int *ptr, int size) {
int i;
if (!PySequence_Check(input)) {
PyErr_SetString(PyExc_TypeError,"Expecting a sequence");
return 0;
}
if (PyObject_Length(input) != size) {
PyErr_SetString(PyExc_ValueError,"Sequencesize mismatch");
return 0;
}
for (i =0; i < size; i++) {
PyObject *o =PySequence_GetItem(input,i);
if (!PyFloat_Check(o)) {
Py_XDECREF(o);
PyErr_SetString(PyExc_ValueError,"Expecting a sequence offloats");
return 0;
}
ptr[i] = PyFloat_AsDouble(o);
Py_DECREF(o);
}
return 1;
}
%}
%typemap(in) int[ANY](int temp[$1_dim0]) {
if (!convert_darray($input,temp,$1_dim0)) {
return NULL;
}
$1 = &temp[0];
}
⑧ 如何实现 C/C++ 与 Python 的通信
属于混合编程的问题。较全面的介绍一下，不仅限于题主提出的问题。
以下讨论中，Python指它的标准实现，即CPython（虽然不是很严格）
本文分4个部分
C/C++ 调用 Python （基础篇）— 仅讨论Python官方提供的实现方式
Python 调用 C/C++ （基础篇）— 仅讨论Python官方提供的实现方式
C/C++ 调用 Python （高级篇）— 使用 Cython
Python 调用 C/C++ （高级篇）— 使用 SWIG
练习本文中的例子，需要搭建Python扩展开发环境。具体细节见搭建Python扩展开发环境 - 蛇之魅惑 - 知乎专栏
1 C/C++ 调用 Python（基础篇）
Python 本身就是一个C库。你所看到的可执行体python只不过是个stub。真正的python实体在动态链接库里实现，在Windows平台上，这个文件位于 %SystemRoot%\System32\python27.dll。
你也可以在自己的程序中调用Python，看起来非常容易：
//my_python.c
#include <Python.h>
int main(int argc, char *argv[])
{
Py_SetProgramName(argv[0]);
Py_Initialize();
PyRun_SimpleString("print 'Hello Python!'\n");
Py_Finalize();
return 0;
}
在Windows平台下，打开Visual Studio命令提示符，编译命令为
cl my_python.c -IC:\Python27\include C:\Python27\libs\python27.lib
在linux下编译命令为
gcc my_python.c -o my_python -I/usr/include/python2.7/ -lpython2.7
在Mac OS X 下的编译命令同上
产生可执行文件后，直接运行，结果为输出
Hello Python!
Python库函数PyRun_SimpleString可以执行字符串形式的Python代码。
虽然非常简单，但这段代码除了能用C语言动态生成一些Python代码之外，并没有什么用处。我们需要的是C语言的数据结构能够和Python交互。
下面举个例子，比如说，有一天我们用Python写了一个功能特别强大的函数：
def great_function(a):
return a + 1
接下来要把它包装成C语言的函数。我们期待的C语言的对应函数应该是这样的：
int great_function_from_python(int a) {
int res;
// some magic
return res;
}
首先，复用Python模块得做‘import’，这里也不例外。所以我们把great_function放到一个mole里，比如说，这个mole名字叫 great_mole.py
接下来就要用C来调用Python了，完整的代码如下：
#include <Python.h>
int great_function_from_python(int a) {
int res;
PyObject *pMole,*pFunc;
PyObject *pArgs, *pValue;
/* import */
pMole = PyImport_Import(PyString_FromString("great_mole"));
/* great_mole.great_function */
pFunc = PyObject_GetAttrString(pMole, "great_function");
/* build args */
pArgs = PyTuple_New(1);
PyTuple_SetItem(pArgs,0, PyInt_FromLong(a));
/* call */
pValue = PyObject_CallObject(pFunc, pArgs);
res = PyInt_AsLong(pValue);
return res;
}
从上述代码可以窥见Python内部运行的方式：
所有Python元素，mole、function、tuple、string等等，实际上都是PyObject。C语言里操纵它们，一律使用PyObject *。
Python的类型与C语言类型可以相互转换。Python类型XXX转换为C语言类型YYY要使用PyXXX_AsYYY函数；C类型YYY转换为Python类型XXX要使用PyXXX_FromYYY函数。
也可以创建Python类型的变量，使用PyXXX_New可以创建类型为XXX的变量。
若a是Tuple，则a[i] = b对应于 PyTuple_SetItem(a,i,b)，有理由相信还有一个函数PyTuple_GetItem完成取得某一项的值。
不仅Python语言很优雅，Python的库函数API也非常优雅。
现在我们得到了一个C语言的函数了，可以写一个main测试它
#include <Python.h>
int great_function_from_python(int a);
int main(int argc, char *argv[]) {
Py_Initialize();
printf("%d",great_function_from_python(2));
Py_Finalize();
}
编译的方式就用本节开头使用的方法。
在Linux/Mac OSX运行此示例之前，可能先需要设置环境变量：
bash:
export PYTHONPATH=.:$PYTHONPATH
csh:
setenv PYTHONPATH .:$PYTHONPATH
2 Python 调用 C/C++（基础篇）
这种做法称为Python扩展。
比如说，我们有一个功能强大的C函数：
int great_function(int a) {
return a + 1;
}
期望在Python里这样使用：
>>> from great_mole import great_function
>>> great_function(2)
3
考虑最简单的情况。我们把功能强大的函数放入C文件 great_mole.c 中。
#include <Python.h>
int great_function(int a) {
return a + 1;
}
static PyObject * _great_function(PyObject *self, PyObject *args)
{
int _a;
int res;
if (!PyArg_ParseTuple(args, "i", &_a))
return NULL;
res = great_function(_a);
return PyLong_FromLong(res);
}
static PyMethodDef GreateMoleMethods[] = {
{
"great_function",
_great_function,
METH_VARARGS,
""
},
{NULL, NULL, 0, NULL}
};
PyMODINIT_FUNC initgreat_mole(void) {
(void) Py_InitMole("great_mole", GreateMoleMethods);
}
除了功能强大的函数great_function外，这个文件中还有以下部分：
包裹函数_great_function。它负责将Python的参数转化为C的参数（PyArg_ParseTuple），调用实际的great_function，并处理great_function的返回值，最终返回给Python环境。
导
出表GreateMoleMethods。它负责告诉Python这个模块里有哪些函数可以被Python调用。导出表的名字可以随便起，每一项有4
个参数：第一个参数是提供给Python环境的函数名称，第二个参数是_great_function，即包裹函数。第三个参数的含义是参数变长，第四个
参数是一个说明性的字符串。导出表总是以{NULL, NULL, 0, NULL}结束。
导出函数initgreat_mole。这个的名字不是任取的，是你的mole名称添加前缀init。导出函数中将模块名称与导出表进行连接。
在Windows下面，在Visual Studio命令提示符下编译这个文件的命令是
cl /LD great_mole.c /o great_mole.pyd -IC:\Python27\include C:\Python27\libs\python27.lib
/LD 即生成动态链接库。编译成功后在当前目录可以得到 great_mole.pyd（实际上是dll）。这个pyd可以在Python环境下直接当作mole使用。
在Linux下面，则用gcc编译：
gcc -fPIC -shared great_mole.c -o great_mole.so -I/usr/include/python2.7/ -lpython2.7
在当前目录下得到great_mole.so，同理可以在Python中直接使用。
本部分参考资料
《Python源码剖析-深度探索动态语言核心技术》是系统介绍CPython实现以及运行原理的优秀教程。
Python 官方文档的这一章详细介绍了C/C++与Python的双向互动Extending and Embedding the Python Interpreter
关于编译环境，本文所述方法仅为出示原理所用。规范的方式如下：3. Building C and C++ Extensions with distutils
作为字典使用的官方参考文档 Python/C API Reference Manual
用以上的方法实现C/C++与Python的混合编程，需要对Python的内部实现有相当的了解。接下来介绍当前较为成熟的技术Cython和SWIG。
3 C/C++ 调用 Python（使用Cython）
在
前面的小节中谈到，Python的数据类型和C的数据类型貌似是有某种“一一对应”的关系的，此外，由于Python（确切的说是CPython）本身是
由C语言实现的，故Python数据类型之间的函数运算也必然与C语言有对应关系。那么，有没有可能“自动”的做替换，把Python代码直接变成C代码
呢？答案是肯定的，这就是Cython主要解决的问题。
安装Cython非常简单。Python 2.7.9以上的版本已经自带easy_install：
easy_install -U cython
在Windows环境下依然需要Visual
Studio，由于安装的过程需要编译Cython的源代码，故上述命令需要在Visual
Studio命令提示符下完成。一会儿使用Cython的时候，也需要在Visual
Studio命令提示符下进行操作，这一点和第一部分的要求是一样的。
继续以例子说明：
#great_mole.pyx
cdef public great_function(a,index):
return a[index]
这其中有非Python关键字cdef和public。这些关键字属于Cython。由于我们需要在C语言中使用
“编译好的Python代码”，所以得让great_function从外面变得可见，方法就是以“public”修饰。而cdef类似于Python的
def，只有使用cdef才可以使用Cython的关键字public。
这个函数中其他的部分与正常的Python代码是一样的。
接下来编译 great_mole.pyx
cython great_mole.pyx
得到great_mole.h和great_mole.c。打开great_mole.h可以找到这样一句声明：
__PYX_EXTERN_C DL_IMPORT(PyObject) *great_function(PyObject *, PyObject *)
写一个main使用great_function。注意great_function并不规定a是何种类型，它的
功能只是提取a的第index的成员而已，故使用great_function的时候，a可以传入Python
String，也可以传入tuple之类的其他可迭代类型。仍然使用之前提到的类型转换函数PyXXX_FromYYY和PyXXX_AsYYY。
//main.c
#include <Python.h>
#include "great_mole.h"
int main(int argc, char *argv[]) {
PyObject *tuple;
Py_Initialize();
initgreat_mole();
printf("%s\n",PyString_AsString(
great_function(
PyString_FromString("hello"),
PyInt_FromLong(1)
)
));
tuple = Py_BuildValue("(iis)", 1, 2, "three");
printf("%d\n",PyInt_AsLong(
great_function(
tuple,
PyInt_FromLong(1)
)
));
printf("%s\n",PyString_AsString(
great_function(
tuple,
PyInt_FromLong(2)
)
));
Py_Finalize();
}
编译命令和第一部分相同：
在Windows下编译命令为
cl main.c great_mole.c -IC:\Python27\include C:\Python27\libs\python27.lib
在Linux下编译命令为
gcc main.c great_mole.c -o main -I/usr/include/python2.7/ -lpython2.7
这个例子中我们使用了Python的动态类型特性。如果你想指定类型，可以利用Cython的静态类型关键字。例子如下：
#great_mole.pyx
cdef public char great_function(const char * a,int index):
return a[index]
cython编译后得到的.h里，great_function的声明是这样的：
__PYX_EXTERN_C DL_IMPORT(char) great_function(char const *, int);
很开心对不对！
这样的话，我们的main函数已经几乎看不到Python的痕迹了：
//main.c
#include <Python.h>
#include "great_mole.h"
int main(int argc, char *argv[]) {
Py_Initialize();
initgreat_mole();
printf("%c",great_function("Hello",2));
Py_Finalize();
}
在这一部分的最后我们给一个看似实用的应用（仅限于Windows）：
还是利用刚才的great_mole.pyx，准备一个dllmain.c：
#include <Python.h>
#include <Windows.h>
#include "great_mole.h"
extern __declspec(dllexport) int __stdcall _great_function(const char * a, int b) {
return great_function(a,b);
}
BOOL WINAPI DllMain(HINSTANCE hinstDLL,DWORD fdwReason,LPVOID lpReserved) {
switch( fdwReason ) {
case DLL_PROCESS_ATTACH:
Py_Initialize();
initgreat_mole();
break;
case DLL_PROCESS_DETACH:
Py_Finalize();
break;
}
return TRUE;
}
在Visual Studio命令提示符下编译：
cl /LD dllmain.c great_mole.c -IC:\Python27\include C:\Python27\libs\python27.lib
会得到一个dllmain.dll。我们在Excel里面使用它，没错，传说中的Excel与Python混合编程：
参考资料：Cython的官方文档，质量非常高：
Welcome to Cython’s Documentation
4 Python调用C/C++（使用SWIG）
用
C/C++对脚本语言的功能扩展是非常常见的事情，Python也不例外。除了SWIG，市面上还有若干用于Python扩展的工具包，比较知名的还有
Boost.Python、SIP等，此外，Cython由于可以直接集成C/C++代码，并方便的生成Python模块，故也可以完成扩展Python
的任务。
答主在这里选用SWIG的一个重要原因是，它不仅可以用于Python，也可以用于其他语言。如今SWIG已经支持C/C++的
好基友Java，主流脚本语言Python、Perl、Ruby、PHP、JavaScript、tcl、Lua，还有Go、C#，以及R。SWIG是基
于配置的，也就是说，原则上一套配置改变不同的编译方法就能适用各种语言（当然，这是理想情况了……）
SWIG的安装方便，有Windows的预编译包，解压即用，绿色健康。主流Linux通常集成swig的包，也可以下载源代码自己编译，SWIG非常小巧，通常安装不会出什么问题。
用SWIG扩展Python，你需要有一个待扩展的C/C++库。这个库有可能是你自己写的，也有可能是某个项目提供的。这里举一个不浮夸的例子：希望在Python中用到SSE4指令集的CRC32指令。
首先打开指令集的文档：https://software.intel.com/en-us/node/514245
可以看到有6个函数。分析6个函数的原型，其参数和返回值都是简单的整数。于是书写SWIG的配置文件（为了简化起见，未包含2个64位函数）：
/* File: mymole.i */
%mole mymole
%{
#include "nmmintrin.h"
%}
int _mm_popcnt_u32(unsigned int v);
unsigned int _mm_crc32_u8 (unsigned int crc, unsigned char v);
unsigned int _mm_crc32_u16(unsigned int crc, unsigned short v);
unsigned int _mm_crc32_u32(unsigned int crc, unsigned int v);
接下来使用SWIG将这个配置文件编译为所谓Python Mole Wrapper
swig -python mymole.i
得到一个 mymole_wrap.c和一个mymole.py。把它编译为Python扩展：
Windows：
cl /LD mymole_wrap.c /o _mymole.pyd -IC:\Python27\include C:\Python27\libs\python27.lib
Linux：
gcc -fPIC -shared mymole_wrap.c -o _mymole.so -I/usr/include/python2.7/ -lpython2.7
注意输出文件名前面要加一个下划线。
现在可以立即在Python下使用这个mole了：
>>> import mymole
>>> mymole._mm_popcnt_u32(10)
⑨ 怎么用swig实现在python中继承C++接口类
你找个工具将这个接口API，自动转换成python版本的就可以了。好象是SWIG和Boost。 这两个以前看过，偶尔还试过几次。之所以建议你用自动工具，就是因为python对于C 扩展麻烦些，对于C语言接口可以使用ctypes和cython简单解决。不过C 如果用这些方法有时候被很麻烦。
boost在linux里会经常用到，在windows下也可以使用。SWIG在一般的教程里都会提及到。SIP也是最近出名的。
下面是一些参考资料，搜索来的。
=== 使用工具进行扩展 ===
虽然扩展过程并不复杂，但也可以使用许多已知的工具简化扩展过程。
(1) SWIG
由David Beazley创建，是一个自动的扩展构造工具。它读入注释的C/C 头文件，为python、tcl、perl等多种脚本语言产生wrap代码。SWIG可以包装大量C 特性到Python的扩展模块中。
评价：swig简单，可以支持多种脚本文件，但支持的c 特性不完备。
(2) SIP
由Phil Thompson创建，是一个C 模块构造器，专门为C 的类创造wrapper。它曾经被用于创建PyQt和PyKDE扩展模块，因此比较出名。
评价：支持C 特征很齐全，但比较复杂。
(3) bgen
该工具被包含在标准Python发布包中的模块构建工具集里，由Jack Jansen维护。它用于产生在Macintosh版本可用的Python扩展模块。
(4) pyfort
由Paul bois创建，用来产生Fortran语言生成的扩展模块。
(5) cxx
也由Paul Dubois创建，甫俯颠谎郯荷奠捅订拉是一个库，为Python的C 扩展提供了友好的API。Cxx允许将许多python对象（如list和tuple）使用到STL的运算中。库也提供了C 异常处理到python异常处理的转化。
(6) WrapPy
由Greg Couch创建，通过读入C 头文件来产生扩展模块。
(7) Boost Python Library
由David Abrahams创建。该库提供了更多与众不同的C wrap到python扩展中，而只需要对要扩展的C 类写很少的附加信息。
评价：Boost为C 提供了许多实用的库，如Regex（正则表达式库）、Graph（图组件和算法）、concept check（检查泛型编程中的concept）、Thread（可移植的C 多线程库）、Python（把C 类和函数映射到Python之中）、Pool（内存池管理）等等。
Boost总体来说是实用价值很高，质量很高的库。并且强调对跨平台的支持。但是Boost中也有很多是实验性质的东西，在实际的开发中实用需要谨慎。
boost.python支持的c 特性较多，但是比较复杂。