C++ 嵌入 Python 调用实战：Py_Initialize 初始化与函数交互

1. 准备 Python 脚本 (script.py)

# 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。

#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;
}

核心 API 详解

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)。

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。