最轻量、现代且推荐的方式是使用 pybind11——它实现 c++ 与 python 运行时直接互通，支持函数调用、类型转换和异常传递，无需启动独立进程。
用 C++ 调用 Python 脚本，最轻量、现代且推荐的方式是使用 pybind11 —— 它不是简单地“执行脚本”，而是让 C++ 和 Python 对象在运行时直接互通，支持函数调用、类型转换、异常传递，且无需启动独立 Python 进程。
1. 基础准备：安装 pybind11 并配置编译环境
pybind11 是头文件库，无需编译安装（也可用 vcpkg / conan / pip install pybind11）。关键是确保 C++ 项目能链接到 Python 解释器：
- linux/macOS：需安装 Python3 开发包（如
python3-dev或python3-devel） - windows：建议用 visual studio + Python 官方发行版（避免 Miniconda/Anaconda 的路径问题）
- CMake 是最稳妥的构建方式，pybind11 提供
find_package(pybind11)支持
2. 最小可运行示例：从 C++ 调用 Python 函数
假设你有一个 Python 文件 math_utils.py：
def add(a, b):
return a + b
def greet(name):
return f"Hello, {name}!"立即学习“Python免费学习笔记（深入）”；
在 C++ 中加载并调用它：
#include
#include
Namespace py = pybind11;
int main() {
py::scoped_interpreter guard{}; // 初始化 Python 解释器
// 导入模块（路径需在 sys.path 中）
py::module_ math_mod = py::module_::import("math_utils");
// 调用函数
auto result = math_mod.attr("add")(10, 20).cast();
std::cout << "10 + 20 = " << result << "n";
auto msg = math_mod.attr("greet")("World").cast();
std::cout << msg << "n";
return 0;
}
⚠️ 注意：运行前需把 math_utils.py 所在目录加入 Python 搜索路径（例如用 py::module_::import("sys").attr("path").attr("append")("path/to/dir")）。
3. 直接执行 Python 脚本字符串（适合简单逻辑）
不依赖外部 .py 文件，直接运行 Python 代码片段：
py::exec(R"(
import numpy as np
x = np.Array([1, 2, 3])
print("Sum:", x.sum())
)");
适用于快速验证、动态表达式或胶水逻辑。但生产环境更推荐模块化导入（利于调试、复用和 ide 支持）。
4. 关键细节与避坑提示
- Python 解释器生命周期：必须在主线程中初始化
py::scoped_interpreter，且不能跨线程共享 Python GIL —— 多线程需手动加锁（py::gil_scoped_acquire） - 路径问题最常见：C++ 启动时的当前工作目录 ≠ Python 模块搜索路径，默认不包含当前目录；务必显式添加
sys.path - 类型转换自动但有限：int/Float/String/list/dict 自动转换；NumPy 数组、自定义类需额外绑定或使用
py::array等专用接口 - 异常处理：Python 抛出异常会自动转为
py::error_already_set，可用try-catch捕获并转为 C++ 异常
不复杂但容易忽略：真正打通的关键不在语法，而在 Python 环境一致性（解释器版本、路径、依赖包是否可见）和生命周期管理。