c++调用python取不出返回值

2017-02-19 10:15:38 726 阅读 AI 写同款 · GEO 优化AI 选题数据监测一键分发 ›

python通过ctypes调用C++ DLL过程中返回值的指定和结构体数组的使用在做自动化测试的过程中，我需要使用python调用C++的SDK，完成接口测试的工作。由于团队只提供了C++的SDK源码，所以我需要做下面几件事：封装C++的接口，进行接口的导出打包为DLL，动态链接库使用ctypes库，调用dll，完成测试网上关于python通过ctypes调用C++动态链接库的教程非常多，我就不再写了，这里就写一下我在使用过程中遇到的两个问题：接口返回为应字符串，C++代码中声明为char *，如何在python中获取字符串的返回值？参数中有结构体，返回值是结构体，返阅读详情

下面是我的c++代码：
/**g++ -o callpy callpy.cpp -I/usr/include/python2.6 -L/usr/lib64/python2.6/config -lpython2.6**/
#include <Python.h>
#include <iostream>
using namespace std;

int main(int argc, char** argv)
{
// 初始化Python
//在使用Python系统前，必须使用Py_Initialize对其
//进行初始化。它会载入Python的内建模块并添加系统路
//径到模块搜索路径中。这个函数没有返回值，检查系统
//是否初始化成功需要使用Py_IsInitialized。
Py_Initialize();

// 检查初始化是否成功
if (!Py_IsInitialized()) {
return -1;
}
// 添加当前路径
//把输入的字符串作为Python代码直接运行，返回0
//表示成功，-1表示有错。大多时候错误都是因为字符串
//中有语法错误。
PyRun_SimpleString("import sys");
PyRun_SimpleString("print '---import sys---'");
PyRun_SimpleString("sys.path.append('./')");
PyObject *pName, *pModule, *pDict, *pFunc, *pArgs,*res;

// 载入名为pytest的脚本
pName = PyString_FromString("myPredict");
pModule = PyImport_Import(pName);
if (!pModule) {
printf("can't find pytest.py");
getchar();
return -1;
}
pDict = PyModule_GetDict(pModule);
if (!pDict) {
return -1;
}

// 找出函数名为add的函数
printf("----------------------\n");
pFunc = PyDict_GetItemString(pDict, "predict");
if (!pFunc || !PyCallable_Check(pFunc)) {
printf("can't find function [add]");
getchar();
return -1;
}

// 参数进栈
pArgs = PyTuple_New(2);

// PyObject* Py_BuildValue(char *format, ...)
// 把C++的变量转换成一个Python对象。当需要从
// C++传递变量到Python时，就会使用这个函数。此函数
// 有点类似C的printf，但格式不同。常用的格式有
// s 表示字符串，
// i 表示整型变量，
// f 表示浮点数，
// O 表示一个Python对象。

PyTuple_SetItem(pArgs, 0, Py_BuildValue("l", 8));
PyTuple_SetItem(pArgs, 1, Py_BuildValue("l", 0));

// 调用Python函数
res=PyObject_CallObject(pFunc, pArgs);

int delay=-1;
PyArg_Parse(res, "i", &delay);
cout << delay << endl;

Py_DECREF(pName);
Py_DECREF(pArgs);
Py_DECREF(pModule);

// 关闭Python
Py_Finalize();
return 0;
}

python代码：
from sklearn.externals import joblib
from numpy import *

def predict(count,iotype):
test_X=[]
test_X.append(count)
test_X.append(iotype)
X =[]
X.append(test_X)
clf = joblib.load("train_model.m")
test_Y=clf.predict(X)
print test_X
print X
print test_Y
return test_Y[0]

if __name__=="__main__":
delay=predict(48,1)
print delay

编译环境VS2015

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