Pybind11实现Python调用C++分三步：写C++函数、用PYBIND11_MODULE封装、CMake编译为.so/.pyd后import；关键在安全封装，如自动类型转换、避免裸指针、支持NumPy零拷贝。
用 pybind11 让 Python 调用 C++ 代码，核心就三步：写好 C++ 函数、用 pybind11 封装成 Python 模块、编译后在 Python 中 import 使用。关键不在“能不能”，而在“怎么封装得干净、安全、易维护”。
一、准备环境和基础结构
确保已安装 CMake（≥3.14）和 Python 的 pybind11 包：
pip install pybind11
项目结构建议简洁清晰：
- add.cpp：放你的 C++ 逻辑（比如一个加法函数）
- CMakeLists.txt：配置编译规则
- setup.py（可选）：如果偏好 setuptools 编译方式
二、编写带绑定的 C++ 代码
不要直接暴露裸指针或全局状态。用 pybind11 的 py::class_、py::vector 等自动处理类型转换。例如实现一个支持 int/float 的加法：
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#include#include double add(double a, double b) { return a + b; }
// 绑定函数，名字在 Python 里叫 'add_py' PYBIND11_MODULE(example, m) { m.doc() = "pybind11 example plugin"; m.def("add_py", &add, "A function that adds two numbers"); }
注意：PYBIND11_MODULE 宏名（这里是 example）就是你将来 import 的模块名；函数名 add_py 是 Python 侧看到的名字。
三、用 CMake 编译生成 .so/.pyd
在 CMakeLists.txt 中启用 pybind11 支持：
cmake_minimum_required(VERSION 3.14) project(example)find_package(pybind11 REQUIRED) pybind11_add_module(example add.cpp)
然后终端执行：
mkdir build && cd build cmake .. && make -j
成功后会在 build/ 下生成 example.cpython-*.so（Linux/macOS）或 example.pyd（Windows），重命名为 example.so 或直接用原名即可。
四、Python 中调用并验证性能
在 Python 文件中直接 import 并测试：
import example print(example.add_py(2.5, 3.7)) # 输出 6.2
想验证是否真提速？对比纯 Python 循环和 C++ 实现的向量求和：
- C++ 里用
std::vector+ for loop，绑定为sum_vector - Python 里用
sum([x for x in ...])和example.sum_vector(...)对比耗时 - 通常 C++ 版本快 5–50 倍，尤其数据量大时优势明显
记得传入 NumPy 数组时，在 C++ 端用 pybind11::array_t 接收，它能零拷贝访问内存，避免复制开销。
