boost.python公开返回向量的函数
我正在用 C++ 编写 Python 扩展模块，并且使用 boost.python。我想公开一个返回 vector 的函数。我不太确定如何执行此操作以及它将如何与 Python WRT 内存管理交互。
我的第一个想法是将 MyClass 包装在 shared_ptr 中，因此该函数将返回 vector。这有帮助吗？当 shared_ptr 实例到达 Python 空间时会发生什么？他们会被释放吗？
所以我的问题是：如何在不泄漏内存的情况下向 Python 公开一个返回 MyClass 实例的 vector 的函数？
谢谢。
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评论（3）
如果您使用 > 是更好的解决方案。
vector，vector中的那些实例显然是（有点，因为矢量内部使用动态分配的内存）堆栈分配的。它与vector不同，后者本质上是动态分配的MyClass实例的向量。在这种情况下，向量Boost Python 和智能指针可以很好地协同工作，这一点可以在这个示例中看到。
要公开
向量或列表，请使用索引接口，可以查看这里。If you use
vector<MyClass>those instances in thevectorare obviously (kind of, since the vector internally uses dynamically allocated memory) stack allocated. It would be different tovector<MyClass*>which is essentially a vector of dynamically allocatedMyClassinstances. In this case, avector<shared_ptr<MyClass> >is the better solution.Boost Python and smart pointers work well together, which can be seen in this example.
To expose
vectors orlists use the indexing interface, which can be viewed here.看看 Boost.Python 的索引套件。
Take a look at Boost.Python's indexing suite.
我遇到了同样的问题：我必须有一个用 C++ 编写的模块，返回自定义对象的向量。
而（如上所述） Boost.Python 索引套件 工作得很好，让我更喜欢 Boost.Python，我最终重构了这些东西，所以返回的是我的对象的 boost::python::list 。这使得 Python 中的调用代码更加清晰。
关于释放内存，除了索引套件之外，还可以查看 manage_new_object 返回值策略：
我使用它并且它工作得相当好。
I ran into more-less the same problem: I had to have a module written in C++ returning a vector of custom objects.
While (as mentioned above) Boost.Python indexing suite worked fine and made me like Boost.Python even more, I ended up refactoring the stuff, so that was returning a boost::python::list of my objects instead. This made the invocation code in Python cleaner.
With regards to freeing the memory, besides the indexing suite, also have a look at manage_new_object return value policy:
I use this and it works fairly well.