Pybind11可高效将c++代码暴露给python,提升性能。1. 通过pip或conda安装后包含头文件即可使用;2. 编写C++函数并用PYBIND11_MODULE和m.def导出;3. 用setuptools编译为共享库,Python可直接导入调用;4. 支持类绑定,如封装Person类并暴露构造函数与成员方法;5. 提供默认参数、STL容器转换、异常处理和numpy支持等高级功能;6. 建议简化接口、明确返回值策略、拆分模块文件并生成类型提示。

用C++为Python编写扩展能显著提升性能关键部分的运行速度。Pybind11 是目前最流行、最简洁的工具之一,它允许你用极少量的 C++ 代码将 C++ 类和函数暴露给 Python。相比传统的 Python/C API 或 Boost.Python,Pybind11 更轻量、易用且功能强大。
1. 安装 Pybind11
Pybind11 是一个头文件库,不需要编译,只需包含即可使用。推荐通过包管理器安装:
- pip 安装(推荐):
pip install pybind11 - conda 安装:
conda install pybind11 -c conda-forge - 从源码编译: 从 gitHub 克隆并手动引入头文件目录
安装后,在项目中包含 <pybind11></pybind11> 即可开始使用。
2. 编写第一个 C++ 扩展模块
创建一个简单的 C++ 文件(例如 example.cpp),导出一个加法函数:
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#include <pybind11/pybind11.h> <p>int add(int a, int b) { return a + b; }</p><p>PYBIND11_MODULE(example, m) { m.doc() = "pybind11 example plugin"; // 模块文档 m.def("add", &add, "A function that adds two numbers"); }</p>
说明:
-
PYBIND11_MODULE定义一个 Python 可导入的模块,第一个参数是模块名(与编译后的文件名一致),第二个是模块对象m。 -
m.def()将 C++ 函数绑定为 Python 函数。
3. 编译生成 Python 模块
需要将 C++ 代码编译为 Python 可加载的共享库(如 .so 或 .pyd)。推荐使用 setuptools 构建。
创建 setup.py:
from setuptools import setup, Extension from pybind11.setup_helpers import Pybind11Extension, build_ext from pybind11 import get_cmake_dir import pybind11 <p>ext_modules = [ Pybind11Extension( "example", ["example.cpp"], ), ]</p><p>setup( name="example", ext_modules=ext_modules, cmdclass={"build_ext": build_ext}, zip_safe=False, )</p>
然后运行:
python setup.py build_ext --inplace
成功后会生成 example.cpython-xxx.so(linux/macOS)或 example.pyd(windows),可直接在 Python 中导入:
import example print(example.add(2, 3)) # 输出 5
4. 绑定 C++ 类到 Python
Pybind11 支持完整封装 C++ 类。例如定义一个 Person 类:
#include <pybind11/pybind11.h> #include <string> <p>class Person { public: Person(const std::string &name, int age) : name(name), age(age) {} void setName(const std::string &name) { this->name = name; } const std::string &getName() const { return name; } void setAge(int age) { this->age = age; } int getAge() const { return age; }</p><p>private: std::string name; int age; };</p><p>PYBIND11<em>MODULE(example, m) { pybind11::class</em><Person>(m, "Person") .def(pybind11::init<const std::string&, int>()) .def("setName", &Person::setName) .def("getName", &Person::getName) .def("setAge", &Person::setAge) .def("getAge", &Person::getAge); }</p>
在 Python 中使用:
p = example.Person("Alice", 30) print(p.getName()) # Alice p.setAge(31) print(p.getAge()) # 31
5. 高级功能简要介绍
- 默认参数: 直接支持 C++ 函数的默认参数,自动映射到 Python。
- STL 容器转换: 包含
<pybind11></pybind11>后,std::vector、std::map等可自动转为 Python list/dict。 - 异常处理: 使用
m.attr("builtins").attr("ValueError")抛出 Python 异常,或用py::wrap_exception包装 C++ 异常。 - NumPy 支持: 包含
<pybind11></pybind11>可传递 NumPy 数组,实现高效数据共享。
6. 最佳实践建议
- 保持接口简单,避免暴露复杂的 C++ 特性(如模板、多重继承)给 Python。
- 使用
pybind11::return_value_policy明确控制对象生命周期(如reference_internal避免拷贝)。 - 模块组织清晰,按功能拆分多个
.cpp文件并在setup.py中统一编译。 - 添加类型提示支持:使用
pybind11-stubgen生成.pyi文件,提升 ide 体验。
基本上就这些。Pybind11 让 C++ 和 Python 的交互变得直观高效,适合科学计算、高性能算法、已有 C++ 库封装等场景。掌握基础绑定方法后,查阅官方文档即可应对大多数需求。