scipy/numpyのBoost.Pythonによる高速化 - Risky Dune
Boost.PythonとPyUblasに関して, 今まで適当に書いていた日記をまとめたもの. 詳細は過去の日記へのリンクをあちこちに貼ってある. 前書き Pythonは言わずと知れた非常に遅い言語だ. Pythonで大きなループを含む処理を書くことは即ち死を意味する. 例えば手元のthinkpad Core2Duo2.5GHzでは, Pythonで2つの500×500の行列同士の行列積を計算するのに29秒かかる. これは, C++では僅か0.6秒で終了することを考えると非常に遅い. (ただし, 乱数による行列の生成処理を含み, コンパイルオプションは-O2である) しかし世間は広く, この遅いPythonで数値解析をしたい奇特な人間がいるらしい. そこで恐らく今もっとも使われているライブラリがscipy(numpy)である. このscipyには様々な数値解析用の関数などが含まれている.
letsboost::python
abstract 必要なヘッダ <boost/python.hpp> 出来ること C++からPython / PythonからC++を使うための補助フレームワーク リファレンス en / jp sample 1 (C++からPythonインタプリタを使う) サンプルの動作確認バージョン [GCC4.4/1.41.0] [VC9/1.41.0] #define BOOST_PYTHON_STATIC_LIB //← Boost.Pythonを静的リンクする場合。 // これなしだとBoost.PythonのDLLに依存した実行ファイルになります #include <iostream> #include <boost/python.hpp> using namespace std; // てきとーな関数 int cppFun( int x ) { cout << "Inside C++" <<
Boost Python Tutorial
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boost::pythonを使ってC++のPythonラッパーを作る - シリコンの谷のゾンビ
最近コーディングにはC++をメインに使っているのだけれど，軽いを処理はやっぱりスクリプト言語の方が楽．以前はラッパーを作るのにSWIGを使ったことがあるけれど，インタフェースファイルを用意するのにだいぶ苦労したので手軽にラッパーを書ける感覚がなかった．Boost本 (Boost C++ Librariesプログラミング第2版) を眺めていたら「boost::python」というページがあって，かなり手軽にPythonラッパーが書けそうな気がしたので試してみたのでメモ こんな感じのコードを用意する． #include <string> #include <boost/python.hpp> std::string add_hello (std::string s) { return "Hello, " + s; } int square (int n) { return n * n; } B
PythonのC++インターフェイスboost.pythonの使用例
少し前に、PythonのC/C++へのインターフェイス作成手段としてはctypesとboost.pythonが良さそうだという話を書いた。その後ctypesの使用例をメモった。 すでにCで開発されたライブラリがある場合にはctypesを使った方が楽だと思う。しかしC++や、あるいは自分でさらから書く場合にはC++を使いたいところ。場合によっては基本的にはC++で開発し、その後より楽に使用するためにPythonからも使えるようにしたい事もある。 そういう訳で、個人的にはPythonのC/C++インターフェイス開発にはboost.pythonが一番だと思う。Python自体に標準的に付随するものではない点だけが気になるところだが、とても簡単にC++のプログラムへのインターフェイスが作成できる。 というわけで、boost.pythonの使用例をメモ。 まず、C++で適当にクラスでも作る。ここでは
Boost.Python の機能をざっと紹介してみる - moriyoshiの日記
Boost の一部ながらも「実用的」すぎるため、とかくテンプレートメタプログラミングを愛好する諸兄から黙殺されてきた不幸のライブラリ、Boost.Python。Boost.勉強会でこいつの魅力を伝えようと思ったのだけど、時間の都合で無理だったので、簡単に紹介してみたい。 Boost.Python の基礎 Boost.Python は C++ のクラスや関数をラップする Python モジュールを恐ろしく簡単に書けるようにする、強力なライブラリである。 特に、Pyrex や Cython と比べて何がうれしいのかというと、 Python側にいちいちラッパ関数を書かなくてよい (テンプレートにより自動的に定義される) コンバータを登録することで、Python⇆C++の型の透過的な変換が容易にできる C++ のクラスを分かりやすい形で Python のクラスとして見せることが可能 といった点が挙
Apribase
Apribase は「ほーむぺーじ」です。2000年初頭のホームページブームの時に作られました。サイトジェネレーターから自作。
pythonとc++のインターフェイスの比較 swig boost.python ctypes - niitsuma blog
pythonとc++のインターフェイスを作る方法には boost.pythonを使う方法 swigを使う方法 python.ctypesを使う方法 f2py (Fortranを使うためのInterface)を使う方法 pyreを使う方法 直接Cのインターフェイスを作る方法 があるようだ。 http://www.scipy.org/Cookbook のUsing NumPy With Other Languages のセクションにさらに詳しい解説がある。 ここでは特に配列(numpyの行列)をc++と連携して使う方法に注目していくつかの方法を比較する。numpyは数値計算や行列演算を行うpythonのパッケージでnumarrayの後継にあたる。numpyはnumarayと違って行列が配列の先頭ポインター(double *array)を渡すだけでc++とやりとりができる。そのためc++との連携
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MacPorts の boost::python を使うための長い道のり ||| Apribase