### 使用SWIG实现C/C++与Python的接口 #### 概述 SWIG（Simplified Wrapper and Interface Generator）是一种强大的工具，它能够自动生成用于连接C/C++代码和多种脚本语言（包括Python）的封装代码。通过SWIG，开发者可以轻松地在Python环境中调用C/C++库中的函数或类，从而结合两种语言的优势：C/C++的强大性能和Python的易用性及灵活性。 #### SWIG的基本原理与特点 SWIG的工作原理是基于一个接口文件（通常以.i为扩展名），该文件定义了C/C++库中哪些部分应该被暴露给Python。SWIG会读取这个接口文件，并自动生成相应的Python绑定代码。这样做的好处在于，开发者无需手动编写大量的封装代码，减少了出错的可能性并极大地提高了开发效率。 #### 预备知识 为了更好地理解和使用SWIG，需要具备一定的预备知识： 1. **C/C++编程**：熟悉C/C++的基本语法，了解如何编写简单的程序、编译链接过程等。 2. **Python编程**：掌握Python的基础知识，至少能编写简单的Python脚本。 3. **Python C API**（可选）：了解Python底层API的基本概念有助于更深入地理解SWIG的工作机制。 4. **C++编程经验**（可选）：对于涉及C++的项目，具有一定的C++编程背景将非常有帮助。 #### SWIG的目标受众 SWIG主要面向以下几类用户： 1. **C/C++应用开发者**：希望利用Python的高级功能来增强现有C/C++应用程序。 2. **集成旧代码的开发者**：对于已经存在大量C/C++代码的项目，可以通过SWIG将其逐步迁移到Python环境。 3. **系统集成人员**：将Python作为一种胶水语言，用于连接不同的组件或库。 #### C/C++编程的优缺点 C/C++因其高性能和低级系统编程能力而在许多领域得到广泛应用。然而，它们也存在一些明显的缺点，比如较长的开发周期、扩展性和修改难度较高以及缺乏交互性。此外，在用户界面设计方面，C/C++显得较为笨重。 #### Python为C/C++带来的优势 Python以其灵活、交互性强的特点成为C/C++的理想补充。具体来说，Python提供了以下优势： 1. **高级编程环境**：提供了丰富的脚本支持，便于快速原型开发、调试和测试。 2. **组件集成**：不同C/C++库可以通过一个通用接口接入Python，使得C/C++库本身可以作为Python模块使用。 3. **动态加载**：仅在需要时加载必要的模块，提高程序运行效率。 #### SWIG的实际应用场景 SWIG的应用场景非常广泛，特别是在以下几个方面尤为突出： 1. **科学计算**：利用C/C++进行高性能计算，同时借助Python的易用性来进行数据分析和可视化。 2. **游戏开发**：C/C++负责图形渲染和物理引擎等核心逻辑，而Python则用于游戏逻辑和资源管理。 3. **系统管理和自动化**：C/C++实现复杂的系统服务，Python则用于编写易于维护的管理脚本。 #### 结论 SWIG作为连接C/C++与Python的桥梁，不仅大大简化了跨语言编程的过程，还为开发者提供了一种高效利用两种语言各自优势的方法。无论是在科学研究还是商业应用中，SWIG都展现出了其独特的价值。对于那些希望在项目中融合高性能计算与高级编程特性的开发者而言，学习和使用SWIG都是非常值得推荐的选择。

android studio 使用NDK和swig编译c++示例。使用swig可以自动化编译c++函数。比较方便。http://blog.csdn.net/qq_16064871

gvm环境中LunarLanderContinuous-v2 需要的一些资源包，包括swig-4.0.2.tar.gz，swig-4.0.1.tar.gz，swigwin-4.0.2.zip，pcre-8.44.tar.gz

安装Box2D时可能报错需要安装swig安装包，详情可参见博客：https://blog.csdn.net/qq_43010516/article/details/124801637

NULL 博文链接：https://cherishlc.iteye.com/blog/1689224

swig 打包C/C++程序；供python调用。 本软件操作平台windows 10 Vs2017;python3.8; 主要讲述swig vs配置，测试用例。 主要包含常量，变量，指针，结构体定义及运用。

pyCUREVERSE 是一个样板项目，用于使用 Swig 记录 Numpy 的 CUDA 绑定。 pyCUREVERSE 不主张 在现实世界的场景中有任何应用 成为支持 CUDA 的设备上数组的高效反转算法 不过，您可以使用 pyCUDAREVERSE 将任何 CUDA 内核绑定到 numpy 数组（操，CUFFT，CUBLAS，...） 享受 GPU 带来的乐趣 可视化您使用 CUDA 计算的内容（matplotlib、mayavi） 请注意，有pycuda。 pyCUREVERSE 旨在提供尽可能低级别的绑定。 用法 git clone cd pyCUREVERSE vim Makefile (make sure the paths to CUDA are OK) make rename NEWLIBNAME="myAwesomeLib" make python

全网找遍了所有的gdal资源,各种出错,自己打包过程中也报错,踩过了很多的坑,最后自己摸索整合了一套64位的,亲测可用!

Little Bee B1-高性能电流和磁场探头 Little Bee B1是基于各向异性磁阻（AMR）磁传感器的开源磁场和电流探头。 它通过电流感测附件直接感测磁场并测量电流，该电流感测附件由位于电线周围的带隙铁氧体环形线圈组成，从而在电线中的电流与传感器所承受的磁场之间建立了固定的关系。 该探头能够感应直流电流，并具有超过10Mhz的-3dB高频带宽。 电流感测的典型规格为+/- 5A范围和3mA RMS的本底噪声。 对于磁场感应，探头的范围为+/- 6高斯。 它与任何1M欧姆输入示波器兼容，并由一个AA电池供电。 该探头使用PIC微控制器自动将传感器归零，并提供可调的增益和带宽。 所有项目源文件都在此存储库中，并且该项目当前具有CrowdSupply 典型电气性能 电流感应 带宽：DC-10 MHz 灵敏度：0.25伏/安 最大电流：+/- 5 A 噪音 在10 MHz带宽下

C#利用SWIG调用C++的DLL示例程序，利用SWIG可以方便的在C#和C++之间架起沟通的桥梁。详见https://www.cnblogs.com/sinceret/p/14012099.html