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Pythonを爆速にする「Cython」チュートリアル: C++側の関数がオーバーロードを持つとき。

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##概要
C++ で書いているコードを、どうしてもPythonで呼べる形のライブラリにしたい。
ただ、そこにはCythonという大きな壁が立ちはだかっていた。

これは、Pythonを爆速にする「Cython」チュートリアル: C++のコードで定義したEnumクラスをPython のEnumにパースするやり方。 の続きになります。

コードは「ここのgithub」にあげてあるので、ぜひご覧ください。

前回は、C++で書かれたライブラリをCython化してPythonから使えるようにする際の、C++で宣言されたEnumクラスをPython側のEnumクラスに引き渡す、というところを解説しました。

今回は、C++側の関数がオーバーロードをしているとき(同じ関数名で、引数に異なるものが入るような構成のとき)の、Cython化の解説になります。

##状況説明

これまで書いてきたライブラリの、C++側に以下のような関数を作ります。
ここで、 print_vector関数は、引数に vector<int> 及びvector<double>を取ることのできる関数であり、このようなとき関数がオーバーロードされているといいます。

cpp_library/TestClass1.h

class TestClass1{
    private:
        TestClass2 property_test_class2;
        EnumForTestClass1 group;

    public:
        //〜省略
        static void print_vector(vector<int> x);
        static void print_vector(vector<double> x);

中身は以下のようにただvectorの中身をプリントする関数です。

cpp_library/TestClass1.cpp
void TestClass1::print_vector(vector<int> x){
    for(int i=0; i<x.size(); i++){
        cout << x[i] << " ";
    }
    cout << endl;

}

void TestClass1::print_vector(vector<double> x){
    for(int i=0; i<x.size(); i++){
        cout << x[i] << " ";
    }
    cout << endl;

}

###Cython化
このprint_vector関数をCythonから例のように呼ぶことを考えてみます。

cython/my_library.pxd
cdef extern from "../cpp_library/TestClass1.h" namespace "my_library":
    cdef cppclass TestClass1:
        # 〜省略
        void print_vector(vector[int] x)
        void print_vector(vector[double] x)    
cython/test_class1.pxd
cdef extern from "../cpp_library/TestClass1.h" namespace "my_library":
    cdef cppclass TestClass1:
        # 〜省略
        void print_vector(vector[int] x)
        void print_vector(vector[double] x)    

ここで、 cython/test_class1.pyxに中身を実装していくわけですが、

cython/test_class1.pyx
    @staticmethod
    def print_vector(list x):
        cdef TestClass1 testclass1
        return testclass1.print_vector(x)

としてpython setup.py install を実行しようとすると、

Error compiling Cython file:
------------------------------------------------------------
...
        return testclass1.test_vector_int_ref(x,y) 

    @staticmethod
    def print_vector(list x):
        cdef TestClass1 testclass1
        return testclass1.print_vector(x)
                                     ^
------------------------------------------------------------

cython/test_class1.pyx:51:38: no suitable method found

とエラーが出て怒られます。。考えてみれば当たり前なのですが、C++側の print_vector関数はオーバーロードされているため、
どの関数を参照しているかわからない、というわけです。
これを解決するため、キャストをして、どの関数をコールしているか明示することが必要になります。

そこで、cython/test_class1.pyx を以下のように書き直します。

cython/test_class1.pyx
    @staticmethod
    def print_vector(list x):
        cdef TestClass1 testclass1
        
        if isinstance(x[0], int):
            return testclass1.print_vector(<vector[int]>x)
        elif isinstance(x[0], float):
            return testclass1.print_vector(<vector[double]>x)
        else:
            raise Exception('TypeError')

これは、引数であるxをまずはlistと指定したあと、
その中身のタイプによってC++側のどの関数をコールするか指定しています。

実際にこのように書くと、python setup.py install でビルドできて、

test.py
import my_library as myl

if __name__ == "__main__":

    cl1 = myl.test()
    x = [1,2,3]
    y = [1.1, 2.2, 3.3]
    cl1.print_vector(x)
    cl1.print_vector(y)

を実行してテストすると、

(myenv) root@e96f489c2395:/from_local/cython_practice# python test.py 
1 2 3 
1.1 2.2 3.3 

とうまくC++側の関数をコールできていることが分かります。

まとめ

今回は、C++側の関数がオーバーロードをしているとき(同じ関数名で、引数に異なるものが入るような構成のとき)の、Cython化の解説をしました。

だいたい網羅してきた気がする、、あとどのようなことがC++によく書くでしょうか?
次何を書こうか現段階では決まっていないので、ネタが決まり次第次も書こうと思います。

今回はこのへんで。

おわり。

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