c++调用python函数报错

目标:用C++程序调用python模块里面的函数
python 模块: testm.py
函数:testm
具体实现如下:
python 模块代码
def testm(a,b=2):
c=a+b
return c

c++部分代码
#include"Python.h"
#include
#include
using namespace std;
void main()
{
bool c;
int a = 0;
Py_Initialize();
PyRun_SimpleString("print('hellow')");
PyObject*modle = NULL;
PyObject*func = NULL;
PyObject*parm = NULL;
PyObject*result=NULL;
modle = PyImport_ImportModule("testm");
if (!modle)
{
cout << "wrong pyfile" << endl;
system("pause");
}
func = PyObject_GetAttrString(modle, "testm");
if (!func)
{
cout << "wrong func" << endl;
system("pause");
}
parm = Py_BuildValue("i", 10);
result = PyEval_CallObject(func, parm);
PyArg_Parse(result, "i", &a);
cout << a << endl;
Py_DECREF(parm);
Py_DECREF(func);
Py_Finalize();
system("pause");
}

报错内容,a的值还是0,其余部分正常。
问题如下:
第一个,a为什么不是102;
第二个,能不能检验传递参数是否传递成功
第三个,如何传递列表与获得返回列表

2个回答

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目标:用C++程序调用python模块里面的函数 python 模块: testm.py 函数:testm 具体实现如下: python 模块代码 def testm(a,b=2): c=a+b return c c++部分代码 #include"Python.h" #include<iostream> #include<string> using namespace std; void main() { bool c; int a = 0; Py_Initialize(); PyRun_SimpleString("print('hellow')"); PyObject*modle = NULL; PyObject*func = NULL; PyObject*parm = NULL; PyObject*result=NULL; modle = PyImport_ImportModule("testm"); if (!modle) { cout << "wrong pyfile" << endl; system("pause"); } func = PyObject_GetAttrString(modle, "testm"); if (!func) { cout << "wrong func" << endl; system("pause"); } parm = Py_BuildValue("i", 10); result = PyEval_CallObject(func, parm); PyArg_Parse(result, "i", &a); cout << a << endl; Py_DECREF(parm); Py_DECREF(func); Py_Finalize(); system("pause"); } 报错内容,a的值还是0,其余部分正常。 问题如下: 第一个,a为什么不是102; 第二个,能不能检验传递参数是否传递成功 第三个,如何传递列表与获得返回列表

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YOLOv3是一种基于深度学习的端到端实时目标检测方法,以速度快见长。本课程将手把手地教大家使用labelImg标注和使用YOLOv3训练自己的数据集。课程分为三个小项目:足球目标检测(单目标检测)、梅西目标检测(单目标检测)、足球和梅西同时目标检测(两目标检测)。 本课程的YOLOv3使用Darknet,在Ubuntu系统上做项目演示。包括:安装Darknet、给自己的数据集打标签、整理自己的数据集、修改配置文件、训练自己的数据集、测试训练出的网络模型、性能统计(mAP计算和画出PR曲线)和先验框聚类。 Darknet是使用C语言实现的轻型开源深度学习框架,依赖少,可移植性好,值得深入探究。 除本课程《YOLOv3目标检测实战:训练自己的数据集》外,本人推出了有关YOLOv3目标检测的系列课程,请持续关注该系列的其它课程视频,包括: 《YOLOv3目标检测实战:交通标志识别》 《YOLOv3目标检测:原理与源码解析》 《YOLOv3目标检测:网络模型改进方法》 敬请关注并选择学习!

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