Расширения Python - производительность

Question

Я использую Boost.Python для расширения функций программы python. В сценариях Python много вызовов для собственных модулей, поэтому я действительно обеспокоен производительностью преобразования типа python-to-cpp и маршалингом данных.

Я решил попробовать разоблачить методы изначально через API Python C. Может быть, кто-то уже пробовал это раньше? Любой успех ... по крайней мере теоретически?

Проблема, с которой я столкнулся, заключается в том, что как преобразовать PyObject * обратно в экземпляр класса, PyArg_parse предоставляет параметр O &, но то, что я ищу, является просто указателем на объект C++ в памяти ... как я могу его получить функция?

if (PyArg_ParseTuple(args, "O", &pyTestClass)) { // how to get TestClass from pyTestClass ?? }

Благодаря

Answer 1

Я не пробовал Boost.Python, но я расширил Python с использованием сырой C, а также Cython. Я рекомендую Cython; если вы достаточно осторожны, вы можете получить код с такой же эффективностью, как и исходный C, но с гораздо меньшим количеством шаблонов.

Что касается эффективности, это относительно. Это зависит от того, что вы хотите сделать и как вы это делаете. Например, то, что я делал очень часто, - это написать внутренний цикл некоторой обработки изображений или операции с матрицей в C, и эту функцию вызывать Python с указателями на матрицы в качестве аргументов. Сами матрицы не копируются, поэтому накладные расходы минимальны.