如何制作自定义域扩展 - C++

简介

在C++中，自定义域扩展是一种通过创建自定义类型来扩展语言的方法。它们允许程序员编写代码，以类似于内置类型的方式来处理自定义类型。在本文中，我们将了解如何制作自定义域扩展。

步骤

1. 定义自定义类型

首先，我们需要定义自己的类型。在C++中，这可以通过创建一个类来实现。例如，我们可以定义一个名为myString的类来表示一个字符串：

class myString {
private:
    std::string str;

public:
    myString(std::string s) : str(s) {}

    std::string get() const {
        return str;
    }
};

2. 创建自定义域

现在，我们可以创建一个自定义域来处理我们的自定义类型。我们需要为我们的域定义以下内容：

• namespace: 我们的域的名称。
• static PyObject*: 一个指向一个函数指针的指针，用于返回我们的自定义类型的值。在我们的例子中，我们可以使用PyUnicode_FromString函数来将myString对象转换为Python字符串。

static PyObject* myString_to_python(myString str) {
    return PyUnicode_FromString(str.get().c_str()); // convert myString to Python string
}

static PyTypeObject myString_type = {
    PyVarObject_HEAD_INIT(NULL, 0)
    "myString",                 // name of our type
    sizeof(myString),           // size of the type
    0,                          // item size
    0,                          // flags
    0,                          // tp_doc
    0,                          // tp_traverse
    0,                          // tp_clear
    0,                          // tp_richcompare
    0,                          // tp_weaklistoffset
    0,                          // tp_iter
    0,                          // tp_iternext
    0,                          // tp_methods
    0,                          // tp_members
    0,                          // tp_getset
    0,                          // tp_base
    0,                          // tp_dict
    0,                          // tp_descr_get
    0,                          // tp_descr_set
    0,                          // tp_dictoffset
    0,                          // tp_init
    0,                          // tp_alloc
    0,                          // tp_new
};

我们还需要为我们的自定义类型定义以下内容：

• tp_new: 用于创建新的实例的函数。
• tp_init: 初始化新实例的函数。
• tp_dealloc: 用于销毁实例的函数。
• tp_as_mapping: 一个指向一个有关映射类型的函数的指针，用于定义域中的映射行为。在我们的例子中，我们使用PyUnicode_Check函数来检查是否可以将Python字符串转换为我们的自定义类型。

static PyObject* myString_new(PyTypeObject* type, PyObject* args, PyObject* kwds) {
    myString* self;

    self = (myString*)type->tp_alloc(type, 0);
    if (self != NULL) {
        self->str = "";
    }

    return (PyObject*)self;
}

static int myString_init(myString* self, PyObject* args, PyObject* kwds) {
    const char* buf;
    if (!PyArg_ParseTuple(args, "s", &buf)) {
        return -1; // raise exception
    }

    self->str = buf;
    return 0;
}

static void myString_dealloc(myString* self) {
    Py_TYPE(self)->tp_free((PyObject*)self);
}

static PyMappingMethods myString_as_mapping = {
    0,                          // mp_length
    0,                          // mp_subscript
    0,                          // mp_ass_subscript
};

最后，我们需要为我们的自定义类型定义一个函数表，它将所有上述定义汇总在一起。

static PyMethodDef myString_functions[] = {
    {NULL, NULL, 0, NULL}       // sentinel
};

static PyTypeObject myString_type = {
    PyVarObject_HEAD_INIT(NULL, 0)
    "myString",                 // name of our type
    sizeof(myString),           // size of the type
    0,                          // item size
    0,                          // flags
    0,                          // tp_doc
    0,                          // tp_traverse
    0,                          // tp_clear
    0,                          // tp_richcompare
    0,                          // tp_weaklistoffset
    0,                          // tp_iter
    0,                          // tp_iternext
    myString_functions,         // tp_methods
    0,                          // tp_members
    0,                          // tp_getset
    0,                          // tp_base
    0,                          // tp_dict
    0,                          // tp_descr_get
    0,                          // tp_descr_set
    0,                          // tp_dictoffset
    (initproc)myString_init,    // tp_init
    (allocfunc)PyType_GenericAlloc,
    myString_new,               // tp_new
    (freefunc)myString_dealloc, // tp_dealloc
    0,                          // tp_print
    0,                          // tp_getattr
    0,                          // tp_setattr
    0,                          // tp_reserved
    0,                          // tp_repr
    0,                          // tp_as_number
    0,                          // tp_as_sequence
    &myString_as_mapping,       // tp_as_mapping
    0,                          // tp_hash
    0,                          // tp_call
    0,                          // tp_str
    0,                          // tp_getattro
    0,                          // tp_setattro
    0,                          // tp_as_buffer
    Py_TPFLAGS_DEFAULT,         // tp_flags
    "myString object",          // tp_doc
};

3. 注册自定义类型

现在，我们可以使用Python C API将我们的自定义类型注册到我们的自定义域中。这可以通过编写一个函数来实现，该函数将自定义类型注册到PyModule_AddObject()中。

static PyMethodDef myModule_methods[] = {
    {NULL, NULL, 0, NULL}       // sentinel
};

static struct PyModuleDef myModule = {
    PyModuleDef_HEAD_INIT,
    "myModule",
    "Example module that creates an extension type.",
    -1,
    myModule_methods
};

PyMODINIT_FUNC PyInit_myModule(void) {
    myString_type.tp_new = PyType_GenericNew;
    if (PyType_Ready(&myString_type) < 0) {
        return NULL;
    }

    PyObject* m;
    m = PyModule_Create(&myModule);
    if (m == NULL) {
        return NULL;
    }

    Py_INCREF(&myString_type);
    PyModule_AddObject(m, "myString", (PyObject*)&myString_type);

    return m;
}

4. 编译和使用

现在我们可以将我们的C++代码编译为Python可导入的模块。本文不讨论如何编译C++代码，但您可以使用Python C API提供的distutils模块来轻松地编译您的代码，如下所示：

from distutils.core import setup, Extension

module1 = Extension('myModule',
                    sources = ['myModule.cpp'])

setup (name = 'MyModule',
       version = '1.0',
       description = 'Example module that creates an extension type',
       ext_modules = [module1])

现在，我们可以在Python中导入我们的自定义域，并使用自定义类型：

import myModule

s = myModule.myString("Hello World!")
print(s) # output: Hello World!

结论

在本文中，我们了解了如何使用C++和Python C API来扩展Python语言。我们学习了如何定义自定义类型、创建自定义域以及在Python代码中使用自定义类型。这使我们能够更灵活地定制Python以满足我们的特定需求。