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【教程】cpp转python Nanobind 实践加速轻量版 pythonbind11

發布時間：2023/11/23 64 coder

生活随笔收集整理的這篇文章主要介紹了【教程】cpp转python Nanobind 实践加速轻量版 pythonbind11 小編覺得挺不錯的,現在分享給大家,幫大家做個參考.

主要是嘗試一下把c++這邊的函數封裝打包給python用，選擇nanobind的原因是：1. 優化速度快，2. 生成二進制包小，不過pythonbind11是更為廣泛知道的，nanobind也是pythonbind11作者后續做的，可以查看作者寫的 why another binding libaray?

總結一下就是：nanobind 同樣是一個用于創建 C++ 和 Python 之間綁定的工具，它的目標是簡化和加速綁定生成過程。與 pybind11 相比，nanobind 的不同之處在于它專注于 較小的 C++ 子集，提供更高效的內部數據結構和性能優化，并引入了一些便利性和質量改進的新功能。

參考資料：

official code: https://github.com/wjakob/nanobind
official docs: https://nanobind.readthedocs.io/en/latest/
非常簡單的示例：https://github.com/wjakob/nanobind_example/tree/master
本篇博文的示例代碼：dztimer (which 耗時小張同學 3小時找bug)

1. 安裝 Install & 查詢 Find

注意不同的安裝方式在 cmakelist.txt 的寫法會不一樣，下面會分別舉例：

# 1. pip install
python -m pip install nanobind
# 2. conda install
conda install -c conda-forge nanobind
# 3. from source
git submodule add https://github.com/wjakob/nanobind ext/nanobind
git submodule update --init --recursive

那么對應如果是 1/2 方案則需要走到Python executable去尋找

# Detect the installed nanobind package and import it into CMake
execute_process(
  COMMAND "${Python_EXECUTABLE}" -m nanobind --cmake_dir
  OUTPUT_STRIP_TRAILING_WHITESPACE OUTPUT_VARIABLE NB_DIR)
list(APPEND CMAKE_PREFIX_PATH "${NB_DIR}")
find_package(nanobind CONFIG REQUIRED)

第三方案則是直接定位到那個clone下來的repo

add_subdirectory(${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}/ext/nanobind)

2. 初步嘗試

此次直接copy的官方文檔的方案進行快速嘗試

兩個文件即可：

新建一個my_ext.cpp

#include <nanobind/nanobind.h>

int add(int a, int b) { return a + b; }

NB_MODULE(my_ext, m) {
    m.def("add", &add);
}

新建一個CMakeLists.txt （注意因為我直接pip install的所以選用的是方案一進行的nanobind的查找）

project(my_project) # Replace 'my_project' with the name of your project
cmake_minimum_required(VERSION 3.15...3.27)
find_package(Python 3.8 COMPONENTS Interpreter Development.Module REQUIRED)

if (NOT CMAKE_BUILD_TYPE AND NOT CMAKE_CONFIGURATION_TYPES)
  set(CMAKE_BUILD_TYPE Release CACHE STRING "Choose the type of build." FORCE)
  set_property(CACHE CMAKE_BUILD_TYPE PROPERTY STRINGS "Debug" "Release" "MinSizeRel" "RelWithDebInfo")
endif()

# Detect the installed nanobind package and import it into CMake
execute_process(
  COMMAND "${Python_EXECUTABLE}" -m nanobind --cmake_dir
  OUTPUT_STRIP_TRAILING_WHITESPACE OUTPUT_VARIABLE NB_DIR)
list(APPEND CMAKE_PREFIX_PATH "${NB_DIR}")
find_package(nanobind CONFIG REQUIRED)

nanobind_add_module(my_ext my_ext.cpp)

搞定，就在此文件夾目錄下終端輸入：
```
cmake -S . -B build
cmake --build build
```

運行

cd build
python3

Python 3.11.1 (main, Dec 23 2022, 09:28:24) [Clang 14.0.0 (clang-1400.0.29.202)] on darwin
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
import my_ext
my_ext.add(1, 2)
3

至此你完成了一個cpp轉python的（感覺這里好像沒啥好解釋的，看起來就非常易懂，但是！自己操作起來就是另一回事了歡迎嘗試：

3. 復雜嘗試

如果感興趣可以自己先開始干，這是Daniel在ufomap里寫的一個timer.hpp文件 [請遵循許可證使用]，內含一個巨好用的 Timer 類，一應俱全，正常C++的使用方式是

#include "timing.hpp"

Timing timing;
timing.start("Total");
timing[0].start("One Scan Cost");
// do something.
std::cout<<timing[0].lastSeconds()<<std::endl;
timing[0].stop();

timing[6].start("Write");
// do write file function
timing[6].stop();
timing.print("MyTest" /*title*/, true /*color*/, true /*bold*/);

源碼 click here: timing.hpp

那么我們同樣想在python里使用這個類，需要用pythonbind11或者nanobind進行搭橋，假設我們python的使用要求如下：

import dztimer
from time import sleep

if __name__ == '__main__':
    timer = dztimer.Timing()
    print(timer)
    timer.start("Total")
    timer[0].start("One Scan Cost")
    for i in range(5):
        sleep(0.05 + i * 0.01)
    timer[0].stop()
    
    for i in range(5):
        timer[1].start("Second Scan Cost")
        sleep(0.08 + i * 0.01)
        timer[1].stop()
    timer.print(title="MyTest", random_colors=True, bold=True)

—— 華麗的分割線 ——

以下為答案部分（不唯一）

#include "timer.hpp"
#include "nanobind/nanobind.h"
#include <nanobind/stl/string.h>

NB_MODULE(dztimer, m) {
    nanobind::class_<Timer>(m, "Timer")
        .def("start", static_cast<void (Timer::*)()>(&Timer::start))
        .def("stop", &Timer::stop);

    nanobind::class_<Timing, Timer>(m, "Timing")
        .def(nanobind::init<>())
        .def(nanobind::init<const std::string &>())
        .def("start", static_cast<void (Timing::*)(const std::string &)>(&Timing::start))
        .def("start", static_cast<void (Timing::*)(const std::string &, const std::string &)>(&Timing::start))
        .def("__getitem__", static_cast<Timing& (Timing::*)(std::size_t)>(&Timing::operator[]), nanobind::rv_policy::reference)
        .def("print", &Timing::print, nanobind::arg("title")="Default", nanobind::arg("random_colors")=false, nanobind::arg("bold")=false, 
             nanobind::arg("group_colors_level")=std::numeric_limits<std::size_t>::max(), nanobind::arg("precision")=4);
}

接下來開始從小張遇到的一個個bug開始講起：

Class parent children

如果你要使用的對象是從父類里繼承的，那么！分類也要在nanobind里申明??！這就是為什么小張同學直接call stop的時候說找不到，所以需要也把父類expose出來

string

#include <nanobind/stl/string.h>

這個是報錯，然后一臉懵逼直到chatgpt也無能為力讓我試試最簡單的例子，也就是print hello 才發現原來是…. 頭文件沒加，也就是說如果你的輸入參數有std::string 類型你應該要帶上這個頭文件不然會運行報錯如下：

Invoked with types: nanobind_example.Timer, str

然而還是自己看文檔這個部分發現不同無意看到想著加一個試一下然后就好了…

更多std::的其他函數可能也有這個需求可以看官方文檔的這個include 獲?。篽ttps://github.com/wjakob/nanobind/tree/master/include/nanobind/stl

[] 操作符重載

其實其他的都有唯獨這個沒有，后面才知道原來不需要在python里重載這個而是用get_item去做這件事，對應的issue還是從pythonbind11里找到解答的：https://github.com/pybind/pybind11/issues/2702

所以最后才寫成了

.def("__getitem__", static_cast<Timing& (Timing::*)(std::size_t)>(&Timing::operator[]), nanobind::rv_policy::reference)

Ownership

也就是getitem的時候之前直接這樣寫的：

.def("__getitem__", static_cast<Timing& (Timing::*)(std::size_t)>(&Timing::operator[]))

but 不報錯但是結果是錯的，也只能給出Total的結果，所以很難找到原因，只能求助chatgpt，然后給了一個不存在的方案但是靈機一動搜一下最后的nanobind::return_value_policy::reference refernce，發現其實差一點點他就對了（可能是因為pythonbind11訓練樣本更多吧

.def("__getitem__", static_cast<Timing& (Timing::*)(std::size_t)>(&Timing::operator[]), nanobind::return_value_policy::reference)

也就是在nanobind的 **ownership章節，提到了類似的：**

Data data; // This is a global variable

m.def("get_data", []{ return &data; }, nb::rv_policy::reference)

所以一修改哦吼就好了！

4. 本地安裝與本地上傳 pip

本地的話，建議看一下 dztimer repo 所有的代碼，以便漏掉了某個環節

首先是本地可能需要venv去隔離開環境，比如提示我先安裝這個py3.8環境：

sudo apt install python3.8-venv

然后在對應 dztimer 文件目錄下運行：

python3 -m pip install --upgrade build
python3 -m build

打印信息如下，也就是你得到了一個dist文件夾下有庫的二進制包了

接下來是了解怎么從本地push上去。管理pip install的是pypi這個組織，然后旗下可以先走testpypi

步驟是：1. 注冊賬號，2. 驗證郵箱，3. 轉到api-tokens創建API，4. 設置為整個賬戶，5. 保存到本機上方便上傳

接下來，我們需要上傳我們的release。為此，我們必須使用上傳工具來上傳我們的包。PyPI 官方上傳工具是twine，所以讓我們安裝 twine 并在該dist/目錄下上傳我們的發行版檔案。

拿到API token后 set up your $HOME/.pypirc file like this:

[testpypi]
  username = __token__
  password = pypi-AgENd???

然后文件目錄下終端輸入：

python3 -m pip install --upgrade twine
python3 -m twine upload --repository testpypi dist/*

然后就是提交上去啦如下就可以看到公開的一個link

現在可以換個環境下載一下這個包進行使用：

python3 -m pip install --index-url https://test.pypi.org/simple/ --no-deps dztimer

但是需要注意的是你可以看到編譯的只有當前環境的py38和 manylinux，所以還需要走到下一步也就是使用github action的功能來對所有系統所有版本進行編譯并上傳

5. 自動提交到pip庫內

這樣的話你的包就可以直接pip install 了！想想都覺得成就感（當然是有意義的哈別push了一堆example hahaha）【reference link】

但是通常來說我們會使用github去自動完成這個步驟，那么需要了解：

github repo下的 secrets 添加
github action的工作流程官方文檔

- name: Publish package to TestPyPI
  uses: pypa/gh-action-pypi-publish@release/v1
  with:
    password: ${{ secrets.TEST_PYPI_API_TOKEN }}
    repository-url: https://test.pypi.org/legacy/

example 參考文檔

主要注意的是多平臺的支持就需要滿足很多coding的嚴格限制，比如寫這篇的時候 ubuntu迅速通過并push 然而多平臺 window macos一直報錯

C++版本要約束好在CMakeLists.txt，特別是使用的庫是17的新功能
頭文件不要拉，比如 array 頭文件在ubuntu落了不報錯正常運行但是其他兩個就不行
模板類的一系列都要指定好不能想著讓系統自己figure out

以上，更多可以看 https://github.com/KTH-RPL/dztimer 這個repo的心路歷程… commit都沒刪

TestPyPI是一個PyPI的分支類似于大家專門先在這里測試一下然后確認好了再走到PyPI，兩者唯一的區別就是你token給哪個平臺的其余都是一模一樣的操作

finally 歡迎大家star 并嘗試 python dztimer 希望是一個好用的timing方案

贈人點贊手有余香 ??；正向回饋才能更好開放記錄 hhh

總結

以上是生活随笔為你收集整理的【教程】cpp转python Nanobind 实践加速轻量版 pythonbind11的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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