如何通过 Py_Initialize 实现 C++ 对 Python 的嵌入调用

在现代软件开发中，性能（C++）与灵活性（Python）的结合是许多大型项目的首选方案。无论是游戏引擎（如 Unreal Engine）还是高性能计算工具，通过在 C++ 中嵌入 Python 脚本，可以让用户在不重新编译程序的情况下编写插件或逻辑。

本文将带你走进 Python C API 的世界，重点介绍如何通过 Py_Initialize 实现 C++ 对 Python 的嵌入调用。

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为什么要嵌入 Python？

• 脚本化：允许用户自定义逻辑。

• 快速原型：利用 Python 丰富的库（如 NumPy, SciPy）处理数据，而核心逻辑保持在 C++ 中。

• 逻辑分离：将频繁变动的业务逻辑放在脚本层，核心底层放在 C++ 层。

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核心流程图

在深入代码之前，我们先看下 C++ 调用 Python 的标准生命周期：

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第一步：环境配置

要在 C++ 中使用 Python API，你需要：

1. 头文件 ：Python.h（位于 Python 安装目录的 include 文件夹）。

2. 库文件 ：python3x.lib（Windows）或 libpython3x.so（Linux）。

注意：确保你的 C++ 编译位数（x64/x86）与 Python 安装版本一致，否则会报链接错误。

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第二步：最简实现：Hello World

我们先从最简单的初始化和运行一段 Python 代码开始。

C++

#include <Python.h>
#include <iostream>

int main() {
    // 1. 初始化 Python 解释器
    Py_Initialize();

    if (!Py_IsInitialized()) {
        std::cerr << "Python 初始化失败！" << std::endl;
        return -1;
    }

    // 2. 执行简单的 Python 语句
    PyRun_SimpleString("print('Hello from Python! I am embedded in C++.')");
    PyRun_SimpleString("import platform; print('Python Version:', platform.python_version())");

    // 3. 释放资源
    Py_Finalize();
    return 0;
}

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第三步：进阶------调用 Python 函数并传递参数

在实际项目中，我们通常需要加载一个 .py 文件，并调用其中的特定函数。

1. 准备 Python 脚本 (script.py)

Python

# script.py
def add(a, b):
    print(f"Python 收到参数: {a} 和 {b}")
    return a + b

2. C++ 调用代码

调用过程涉及 Python 对象的引用计数管理，这是最容易出错的地方。

C++

#include <Python.h>
#include <iostream>

int main() {
    Py_Initialize();

    // 将当前路径加入 Python 的搜索路径，否则找不到 script.py
    PyRun_SimpleString("import sys; sys.path.append('.')");

    // 加载模块
    PyObject* pModule = PyImport_ImportModule("script");
    if (pModule) {
        // 获取函数对象
        PyObject* pFunc = PyObject_GetAttrString(pModule, "add");

        if (pFunc && PyCallable_Check(pFunc)) {
            // 创建参数元组 (3, 5)
            PyObject* pArgs = PyTuple_Pack(2, PyLong_FromLong(3), PyLong_FromLong(5));

            // 调用函数
            PyObject* pValue = PyObject_CallObject(pFunc, pArgs);

            if (pValue) {
                std::cout << "C++ 收到结果: " << PyLong_AsLong(pValue) << std::endl;
                Py_DECREF(pValue);
            }
            Py_DECREF(pArgs);
        }
        Py_XDECREF(pFunc);
        Py_DECREF(pModule);
    } else {
        PyErr_Print(); // 打印 Python 错误堆栈
    }

    Py_Finalize();
    return 0;
}

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核心 API 详解

函数	功能
Py_Initialize()	启动 Python 解释器并加载基本模块。
PyRun_SimpleString()	执行单行 Python 代码，简单快捷，但无法获取返回值。
PyImport_ImportModule()	动态加载一个 .py 模块。
PyObject_GetAttrString()	从模块中获取属性（如函数、类）。
PyTuple_Pack()	将 C++ 数据打包成 Python 的元组，用于函数传参。
Py_DECREF()	减少引用计数。极其重要，否则会导致严重的内存泄漏。

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避坑指南（经验总结）

1. 路径问题 ：Python 解释器默认不搜索 C++ 可执行文件目录。务必使用 sys.path.append('.') 或设置 PYTHONPATH 环境变量。

2. Debug/Release 陷阱 ：在 Windows 上，如果你编译 C++ 为 Debug 模式，它会尝试寻找 python3x_d.lib。如果你的 Python 环境没有安装调试库，请确保 C++ 使用 Release 模式，或者手动修改宏定义。

3. 引用计数 ：遵循"谁创建，谁负责"的原则。如果你通过 PyImport 或 PyObject_Get 获得了对象，不用时必须 Py_DECREF。

4. 多线程 (GIL) ：如果你的 C++ 程序是多线程的，且多个线程都要调用 Python，你需要处理 GIL (Global Interpreter Lock)。

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总结

通过 Py_Initialize 嵌入 Python，为 C++ 程序打开了一扇通往无限库资源的大门。虽然 Python C API 的语法略显繁琐（尤其是内存管理），但它带来的灵活性是无与伦比的。