Что это такое?
pybind11 — это лёгкая C++-библиотека, состоящая только из заголовочных файлов, которая открывает C++-типы для Python и наоборот — в первую очередь для того, чтобы создавать Python-обёртки для уже существующего C++-кода.
pybind11 — это лёгкая C++-библиотека, состоящая только из заголовочных файлов, которая открывает C++-типы для Python и наоборот — в первую очередь для того, чтобы создавать Python-обёртки для уже существующего C++-кода.Это библиотека, с которой я слинковываюсь во время выполнения, или что-то другое?Это header-only библиотека: сборка просто включает несколько C++-заголовков, и отдельно прилинковывать ничего не нужно.
Это header-only библиотека: сборка просто включает несколько C++-заголовков, и отдельно прилинковывать ничего не нужно.Как добавить её в C++-проект?Подключите заголовки и настройте сборку — в README есть примеры для setuptools, scikit-build и CMake, а руководство и справочная документация лежат на pybind11.readthedocs.io.
Подключите заголовки и настройте сборку — в README есть примеры для setuptools, scikit-build и CMake, а руководство и справочная документация лежат на pybind11.readthedocs.io.Что должно быть установлено, чтобы я мог ею пользоваться?Нужны только компилятор с поддержкой C++11 и интерпретатор Python: ядро — это около 4 тысяч строк заголовков, которые зависят только от Python (CPython 3.9+, PyPy или GraalPy) и стандартной библиотеки C++ — Boost не требуется.
Нужны только компилятор с поддержкой C++11 и интерпретатор Python: ядро — это около 4 тысяч строк заголовков, которые зависят только от Python (CPython 3.9+, PyPy или GraalPy) и стандартной библиотеки C++ — Boost не требуется.Будет ли она работать с моим интерпретатором и версией Python?Поддерживаются CPython 3.9+, PyPy3 7.3.17+ и GraalPy 24.1+ через один общий интерфейс, не зависящий от реализации; для более старых интерпретаторов нужны более старые версии pybind11.
Поддерживаются CPython 3.9+, PyPy3 7.3.17+ и GraalPy 24.1+ через один общий интерфейс, не зависящий от реализации; для более старых интерпретаторов нужны более старые версии pybind11.Какие платформы и компиляторы реально протестированы?Непрерывная интеграция проверяет разные операционные системы, версии Python, стандарты C++ и наборы инструментов; близкие комбинации обычно тоже работают, но гарантий на них нет.
Непрерывная интеграция проверяет разные операционные системы, версии Python, стандарты C++ и наборы инструментов; близкие комбинации обычно тоже работают, но гарантий на них нет.На каких условиях я могу её использовать?Под разрешающей лицензией в духе BSD — точные условия смотрите в файле LICENSE в репозитории.
Под разрешающей лицензией в духе BSD — точные условия смотрите в файле LICENSE в репозитории.Чем она отличается от Boost.Python?Она создавалась как крошечная самодостаточная альтернатива Boost.Python, избавленная от огромной зависимости от Boost. С тех пор она во многом её превзошла: бинарники обычно как минимум в 2 раза меньше — при переводе PyRosetta получили бинарники в 5,4 раза меньше, а компиляцию в 5,8 раз быстрее — и для типовых обёрток нужно заметно меньше кода.
Она создавалась как крошечная самодостаточная альтернатива Boost.Python, избавленная от огромной зависимости от Boost. С тех пор она во многом её превзошла: бинарники обычно как минимум в 2 раза меньше — при переводе PyRosetta получили бинарники в 5,4 раза меньше, а компиляцию в 5,8 раз быстрее — и для типовых обёрток нужно заметно меньше кода.Какие возможности C++ я могу отобразить в Python?Функции и методы (обычные, статические, перегруженные), пользовательские типы по значению, по ссылке или через указатель, атрибуты, любые типы исключений, перечисления, колбэки, итераторы, свои операторы, одиночное и множественное наследование, структуры данных STL и умные указатели вроде std::shared_ptr.
Функции и методы (обычные, статические, перегруженные), пользовательские типы по значению, по ссылке или через указатель, атрибуты, любые типы исключений, перечисления, колбэки, итераторы, свои операторы, одиночное и множественное наследование, структуры данных STL и умные указатели вроде std::shared_ptr.Как она работает с массивами NumPy?Поддержка NumPy встроена: функции можно автоматически векторизовать, чтобы они выполнялись для каждого элемента массива-аргумента, а буферные протоколы позволяют быстро преобразовывать данные между C++-классами матриц вроде Eigen и NumPy без затратных копирований.
Поддержка NumPy встроена: функции можно автоматически векторизовать, чтобы они выполнялись для каждого элемента массива-аргумента, а буферные протоколы позволяют быстро преобразовывать данные между C++-классами матриц вроде Eigen и NumPy без затратных копирований.Может ли код на Python наследовать мои C++-классы?Да — C++-классы с виртуальными (и чисто виртуальными) методами можно расширять из Python.
Да — C++-классы с виртуальными (и чисто виртуальными) методами можно расширять из Python.What are similar projects?spdlog, cpp-httplib, rapidjson, MyTinySTL, taskflow, scipy, cython, seaborn
spdlog, cpp-httplib, rapidjson, MyTinySTL, taskflow, scipy, cython, seabornWhich topics is it in?ffi, cpp11, header-only, cmake, numpy, python-library, bsd, cpp, c++, developers, library, python
ffi, cpp11, header-only, cmake, numpy, python-library, bsd, cpp, c++, developers, library, python