python是很容易上手的程式語言，但是有些時候使用python編寫的程式並不能保證其執行速度（例如：while 和 for），這個時候我們就需要藉助c++等為我們的程式碼提速。下面是我使用pybind11呼叫c++的Eigen庫的簡單介紹:

第一步：準備系統和IDE：

Windows 10
vs2015 (用於除錯c++程式碼)
vscode (除錯python程式碼)

第二步：python虛擬環境：

1.建立虛擬python虛擬環境： 在vscode的terminal中執行

python -m venv env

2.下載Eigen: 將Eigen解壓到當前目錄命名為 eigen-3.3.8

./env/Scripts/Activate.ps1

4.安裝pybind11:

pip install pybind11

5.安裝numpy==1.19.3（使用1.19.4可能會有問題）

pip install numpy==1.19.3

第三步：使用vs2015編寫cpp_python.cpp,並保證沒有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為cpp_python.cpp新增python介面

// cpp_python.cpp : 此檔案包含 "main" 函式。程式執行將在此處開始並結束。
//
#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";//解釋說明
m.def("mat_add_py"/*在pyhon中使用的函式名*/,&add_mat);
}

第五步：設定setup.py用來編譯c++程式碼

from setuptools import setup
from setuptools import Extension

add_mat_module = Extension(name='add_mat_moudle',# 模組名稱
              sources=['cpp_python.cpp'],# 原始碼
              include_dirs=[r'.\eigen-3.3.8',r'.\env\Scripts',# 依賴的第三方庫的標頭檔案
                     r'.\env\Lib\site-packages\pybind11\include']
              )

setup(ext_modules=[add_mat_module])

第六步：編譯測試

注意：我的cpp_python.cpp和setup.py是在同一個資料夾下。

執行: "python .\setup.py build_ext --inplace"就會得下面的結果，生成.pyd檔案表明我們已經編譯成功。

執行測試：

以上就是python 通過 pybind11 使用Eigen加速程式碼的步驟的詳細內容，更多關於python 加速程式碼的資料請關注我們其它相關文章！