python调用C/C++的办法有很多,本文使用boost.python。考虑到后期有好多在boost上的开发工作,所以boost一并安装了,Boost库分为两个部分来使用,一是直接使用对应的头文件,二是需要编译安装相应的库才可以使用。
python调用C/C++的方法有很多,本文使用boost.python。考虑到后期有好多在boost上的开发工作,所以boost一并安装了,Boost库分为两个部分来使用,一是直接使用对应的头文件,二是需要编译安装相应的库才可以使用。
在Windows下,我们可以使用ctypes库来调用so文件。下面是一个示例代码:
想要享受更轻松愉悦的编程,脚本语言是首选。想要更敏捷高效,c++则高山仰止。所以我一直试图在各种通用或者专用的脚本语言中将c++的优势融入其中。原来贡献过一篇《c++和js的混合编程》也是同样的目的。 得益于机器学习领域的发展,Python最近一直维持热度,但Python的速度,比node.js都差距不小,所以使用c++来提高一些速度更有必要。 编写Python的扩展模块已经有不少的不错的框架,但感觉上boost是最好用的一个。
最近开始使用 robot framework 测试c++的动态库,robot framework 是跑在 windows 上面,c++动态库是跑在远程linux主机上面。测试办法是让 robot framework 通过 SSHLIbrary 库执行远程机器上面的 python 脚本,python 脚本调用 C++ 动态库。所以现在要解决的是怎么让python调用c++动态库。
最近开始使用 robot framework 测试c++的动态库,robot framework 是跑在 windows 上面,c++动态库是跑在远程linux主机上面。测试办法是让 robot framework 通过 SSHLIbrary 库执行远程机器上面的 python 脚本,python 脚本调用 C++ 动态库。所以现在要解决的是如何让python调用c++动态库。
我们做的项目测试代码用的是python,但是由于开发用的代码是c++,所以很多交互的地方是需要python调用c++的代码。为此我们将c++的函数打包成.so文件被调用。在实际项目中会遇到各种类型的应用,项目组的郭松同学做了比较详细的总结。我将之收集成文,记录如下,便于自己以后翻阅,也为自己博客添砖加瓦,感谢的话就不说了,如果有朋友因为这篇文章受益,请感谢小松同学。
腾讯云云函数(Serverless Cloud Function,SCF)是腾讯云为企业和开发者们提供的无服务器执行环境,帮助您在无需购买和管理服务器的情况下运行代码, 是实时文件处理和数据处理等场景下理想的计算平台。 您只需使用 SCF 平台支持的语言编写核心代码并设置代码运行的条件,即可在腾讯云基础设施上弹性、安全地运行代码。
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本文介绍了如何安装boost库及其在Linux平台上的测试程序。首先,下载并编译安装boost库,然后编写测试程序,在程序中调用boost库的函数,对不同类型的对象进行操作。最后,使用Qt Creator集成开发环境进行测试程序的运行和调试。
一. 简述 Android中的so文件是动态链接库,是二进制文件,即ELF文件。多用于NDK开发中。
Hello各位小伙伴你们好,我们都知道Python是一个生产力很高的语言,小编本人也非常喜欢Python,经常使用Python帮助小编以最高的效率完成最多的事,但是Python的性能,是我们一直诟病的一个问题,尤其是一个大锁GIL,有时候想想简直像吃了苍蝇一样有点难受。
前不久,我们准备将自己开发的视频播放sdk提供给公司其他部门,在打包的时候,同事问了我一个问题,为什么我们打sdk的时候需要分别提供armeabi和arm64-v8a(ps,还有其他7种CPU架构)。其实这是一个常识问题,针对不同的架构我们肯定要提供不同的动态链接库,所以,在实际开发过程中,我们并不是将这7种so库都集成到我们的项目中去,我们会根据实际情况做一个取舍。 那么旧事重提,我们再来看看Android动态链接库。 简介 早期的Android系统几乎只支持ARMv5的CPU架构,不过到目前为止支持7种
看到移除 so文件可能有些同学会问,这不是只要在as中删除libs目录就搞定了么?这样会有几个问题
Android中有时候为了效率以及平台开发库的支持,难免会用到NDK开发,那么都会产生一个so文件,通过native方法进行调用,开发和调用步骤很简单,这里就不多说了,本文主要来介绍,我们在使用so的时候总是会出现一些常见的问题,而现在插件化开发也很普遍了,有时候插件中也会包含一些so文件,需要加载,这时候也会出现一些问题。本文就来详细总结一下这些问题出现的原因,以及解决方法,主要还是通过源码来分析。
上一篇文章《Impala元数据简介》介绍了Impala缓存的元数据(Metadata/Catalog)的具体内容,本文将介绍这些元数据缓存的生命周期,即它们是怎么初始化的,怎么加载的以及怎么失效的。
so 加载的过程可以参考小米的系统工程师的文章loadLibrary动态库加载过程分析[1]
经历了将近半年多的时间boost终于发布了1.35.0版本(前版本1.34.1发布于2007/7), 其编译方法和原来的编译方法基本上是一致的,主要改变包括1.34.0以来bjam的toolset所 提供的参数名称的改变(具体参见《boost1.34.0编译日志》)外,还包括bjam的编译默认 选项的变化,在1.35.0之前的版本默认编译时会自动编译各种版本的库,包括静态库、 动态库、debug库和release库等全部的版本,但是到了1.35.0时默认的选择仅仅编译release 版本的库,这样一来在开发的时候就不能进行必要的调试了,为了能够使其编译全部的版本 需要在bjam的命令行参数中添加一个–build-type=complete类型的参数来指明需要编译全 部的版本,所需要编译同时为了使得regex库能够通过ICU库支持Unicode,在编译上需要有 一些特殊的选择。我在Visual Studio 2005 Pro + SP1环境下编译了该库,为了避免走弯路 所以将其编译的方法进行说明,以方便大家编译。 由于boost是采用其自己的bjam工具通过命令行进行编译的,所以必须在Windows下开启console窗口,同时必须将Visual Studio中C++目录下的环境vcvarsall.bat配置脚本运行一遍,以设置好VC的编译器环境变量。 1. 编译不带ICU支持的boost库 此种情况下的boost库编译起来比较的简单,在准备好的console窗口中输入:
在上一篇文章中,【基础篇】Python+Go——带大家一起另寻途径提高计算性能,我们成功的通过Python调用Go代码,并且把计算密集的交给了Go来进行计算,虽然计算的很快,但是在获取返回值时,似乎有点让人诧异,并不是我们想象的那样子。
VirtualBox提供了一组驱动程序和应用程序(VirtualBox Guest Additions),可以安装在客户机操作系统中。 VirtualBox Guest Additions为虚拟机提供了一些有用的功能,例如共享文件夹,共享剪贴板,鼠标指针集成,更好的视频支持等等。
python编码规范 http://google-styleguide.googlecode.com/svn/trunk/pyguide.html 判断对象是否含有某属性 if hasattr(object, 'attribute') 反射获取类实例 globals()['ClassName']() python日期转换 字符串到日期: import time timeInDate = time.strptime(timeInStr,"%Y-%m-%d %H:%M:%S") 日期到字符串: tim
最近在搞应用的启动优化,参考一些可以显著提高 Java 启动速度方法和spring-boot-startup-report实现了此项目(spring-startup-ananlyzer),Spring Startup Ananlyzer 采集Spring应用启动过程数据,生成交互式分析报告(HTML),用于分析Spring应用启动卡点,优化Spring应用启动速度,并实现了一个Bean初始化方法异步化执行工具,实现了应用启动时长降低50%-60%。
Android系统目前支持以下七种不同的CPU架构:ARMv5,ARMv7 (从2010年起),x86 (从2011年起),MIPS (从2012年起),ARMv8,MIPS64和x86_64 (从2014年起),每一种都关联着一个相应的ABI。
Spring Startup Ananlyzer 采集Spring应用启动过程数据,生成交互式分析报告(HTML),用于分析Spring应用启动卡点,支持Spring Bean异步初始化,减少优化Spring应用启动时间。
很久以前就想写一篇这方面的笔记,这次做一个客户端验的模块,服务器端是用C#写的DES3加密,还要用到Socket连接,实在不是一般的麻烦,懒人有懒办法,决定用Python脚本来实现这个功能,顺便翻出以前的代码。把问题总结一下。
由于Python开源的特性,在一些商业场景下,若不想将源码暴露,可通过混淆、编译为pyc或so(Windows下为pyd)文件等方法起到保护源码的效果。其中,将源码编译为so文件是常用且较好的一种保护方法。
前一阵项目上要求实现App的so库动态加载功能,因为这块本来就有成熟的方案,所以一般的实现没什么难度。可是到项目测试中,才发现有不少意料之外的情况,需要一一针对处理,故此记录一下具体的解决办法,以供后来者参考。 按App加载so库的正常流程,在编译前就要把so文件放到工程的jniLibs目录,这样会把so直接打包进apk安装包,然后App在启动时就会预先加载so库。具体的加载代码一般是在Activity页面中增加下面几行,表示在实例化该页面的时候,一开始就从系统目录加载名为libjni_mix.so的库:
上一篇博客写的是Java调用C、C++的例子,本篇就演示一下C、C++怎么调用Java的属性和方法。
使用cython编译pyx文件输出c和h文件(带cdef public等定义才会输出头文件),pyx添加
公司的硬件让我帮忙调用一个so文件,想着一直都没机会自己写一个jni,于是就答应了,在调用的过程中还踩了不少坑,特地写一篇博客记录一下。
大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。 Eclipse生成so文件: 1.首先需要eclipse,jdk能正常开发 2.点Window->Preferences->Android->NDK,设置NDK路径(先要下载。如:E:\android-ndk-r9c) 3.在工程上右键点击Android Tools->Add Native Support…,然后给我们的.so文件取个名字, 例如:myndk(myndk.so) 这时候工程就会多一个jni的文件夹,jni下有Android.mk和my-ndk.cpp文件。 Android.mk是NDK工程的Makefile,myndk.cpp就是NDK的源文件 4.建议单独写一个类文件来加载动态库。 如: public class Load { static { System.loadLibrary(“NDKTest”);//加载so } public native int addInt(int a, int b); //调用方法 }
库是共享程序代码的方式,一般分为静态库(static libraries)、动态库(dynamically loaded libraries)和共享库(shared libraries)。
作 者 段聪,腾讯社交平台部高级工程师 商业转载请联系腾讯WeTest获得授权,非商业转载请注明出处。 WeTest 导读 近期测试反馈一个问题,在旧版本微视基础上覆盖安装新版本的微视APP,首次打开拍摄页录制视频合成时高概率出现crash。 那么我们直奔主题,看看日志: 另外复现的日志中还出现如下信息: '/data/data/com.tencent.weishi/appresArchiveExtra/res1bodydetect/bodydetect/libxnet.so: strtab
看了一段Python的基础视频,正好赶上单位需要做个小工具。索性拿它练练手,刚刚开动就遇到一个新的问题:目录引用。简单的说,就是将不同的功能代码,分到不同的目录文件中,代码中涉及到同级目录调用,问题就出来了“SystemError: Parent module '' not loaded, cannot perform relative import”。
我们知道,在涉及到大量 CPU 计算的时候,Python 的运行效率可能不如其他语言。在之前的一篇文章:一日一技:立竿见影地把你的 Python 代码提速7倍中,我们讲到了如何通过把 Python 代码编译成 C 语言代码来提高代码的运行速度。今天,我们不用 C 语言,而用 Go 语言。并且,我们这次不是做转换,而是直接用 Python 调用 Go 语言写的代码。
在使用ctypes库时,有时可能会遇到_ctypes.COMError错误,该错误通常表示函数调用时的参数错误。本文将介绍这个问题的原因和解决方法。
简介 渗透测试-地基篇 该篇章目的是重新牢固地基,加强每日训练操作的笔记,在记录地基笔记中会有很多跳跃性思维的操作和方式方法,望大家能共同加油学到东西。 请注意: 本文仅用于技术讨论与研究,对于所有笔记中复现的这些终端或者服务器,都是自行搭建的环境进行渗透的。我将使用Kali Linux作为此次学习的攻击者机器。这里使用的技术仅用于学习教育目的,如果列出的技术用于其他任何目标,本站及作者概不负责。 一、前言 数据库作为业务平台信息技术的核心和基础,承载着越来越多的关键数据,渐渐成为单位公共安全中最具有战略性
这三者都表示的是CPU类型,早期的Android系统几乎只支持ARMv5的CPU架构,但是现在已经有7种了。ARMv5,ARMv7 (从2010年起),x86 (从2011年起),MIPS (从2012年起),ARMv8,MIPS64和x86_64 (从2014年起),每一种都关联着一个相应的ABI(应用程序二进制接口(ApplicationBinary Interface)定义了二进制文件(尤其是.so文件)如何运行在相应的系统平台上,从使用的指令集,内存对齐到可用的系统函数库)。Android现在的主流CPU是armeabi-v7a。armeabi-v7a是针对有浮点运算或高级扩展功能的ARMv7 CPU。
这是因为不同编程语言有各自的适用场景和语法特性,联合编程可使得各种语言发挥自己的特长。本文主要比较Python和C++,先列举各自特点如下:
几乎稍有经验的Android开发,都会在工作中用到JNI的开发。即使工作中没有涉及到JNI的开发,在我们使用第三方的库时,也经常需要引入.so文件。
原文链接:https://wetest.qq.com/lab/view/421.html
开源地址: https://github.com/AnyMarvel/ManPinAPP
早期的Android系统几乎只支持ARMv5的CPU架构,你知道现在它支持多少种吗?7种!
将应用迁移到云能够减少运维成本,Serverless是应用迁移上云的流行方案。机器学习应用依赖多,因此上云比较麻烦。这里给出机器学习迁移上云的案例。
OpenMolcas是收费软件Molcas的开源免费版本,前两年在GitLab上开源;QCMaquis前几个月在GitHub上开源,二者结合可以做DMRG、DMRG-NEVPT2和DMRG-PDFT等方法的计算。软件的详细介绍请阅读公众号前期教程《OpenMolcas 与 QCMaquis 的安装》,文中也讲了如何联网安装。QCMaquis的详细使用请阅读官方手册
CDLL(“dll_name.dll”,winmode=0)加载dll,还有WINDLL、PYDLL
☞ www.boost.org/doc/libs/1_39_0/libs/filesystem/doc/index.htm
以Android studio 4.0.2来分析讲解,gradle=6.1.1,如图文和网上其他资料不一致,可能是别的资料版本较低而已
大图可视化一直是大数据可视化领域的一个关键技术,当前有各种办法,但是今年出来了一个LargeVis的技术,因此对这个技术进行复现和学习一下。 前面有很多基础理论,如基本的降维理论,SNE,t-SNE可
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