python - 如何在 Python 中将 'managedbuffer' 转换为 Callable

Question

我已经使用 SWIG 为 C++14 库编写了一个 Python 包装器。在 C++ API 中，我可以将 std::functions 注册为回调。

我有一个用于 std::function 的 SWIG 类型映射来传递 lambda 表达式调用 Python 回调:

%typemap(in) std::function {
    auto callback = [$input](auto&&... params) {
       PyGILState_STATE state = PyGILState_Ensure();

       PyObject* result =  PyObject_CallFunctionObjArgs($input,makePyObject(std::forward<decltype(params)>(params))..., NULL);
       const int retVal = PyObject_IsTrue(result);

       Py_DECREF(result);
       PyGILState_Release(state);
       return retVal == 1;
   };
   $1 = std::move(callback);
}

当我运行测试脚本时，以下 Python 表达式有效很好:

callback = lambda a,b: self.doStuff(a,b)
self.cppInterface.registerFunc(callback)

但是这个表达式不起作用:

self.cppInterface.registerFunc(lambda a,b: self.doStuff)

当我将 lambda 直接传递给 register 函数时，从 C++ 调用回调时出现以下错误:

TypeError: 'managedbuffer' object is not callable

为什么 PyObject $input 不是可调用的？如何允许两个 Python 表达式？

示例代码:

https://github.com/nullmedium/python-swig-demo

Answer 1

您似乎遇到了引用计数问题。您需要保留对 $input 的引用，即使在 std::function 类型映射完成之后。否则，一旦完成对 registerFunc 的调用，它就会丢失引用。最简单的方法是让你的类型映射捕获一个 std::shared_ptr 而不是原始的 PyObject，例如:

%typemap(in) std::function {
    Py_INCREF($input);
    static const auto decref = [](PyObject *o) {
        Py_DECREF(o); // This needs to be another lambda/function because Py_DECREF is really a macro
    };
    std::shared_ptr<PyObject> callable($input, decref);
    auto callback = [callable](auto&&... params) {
       PyGILState_STATE state = PyGILState_Ensure();
                                                      // Back to raw PyObject    
       PyObject* result =  PyObject_CallFunctionObjArgs(callable.get(),makePyObject(std::forward<decltype(params)>(params))..., NULL);
       int retVal = -1;

       if (result)
       {
           retVal = PyObject_IsTrue(result);
           Py_DECREF(result);
       }

       PyGILState_Release(state);
       return retVal == 1;
   };
   $1 = std::move(callback);
}

理想情况下，我会使用 std::unique_ptr，但即使使用 generalised lambda captures这会阻止复制构造成为可能，并迫使 SWIG 在不需要的情况下生成代码，这需要更多的工作。

不过，我可能会在类型映射中至少添加一个 PyCallable_Check 以作为良好的衡量标准。