前言

编程语言的选择不可否认的是，人工智能慢慢成为我们日常生活中不可或缺的一部分，同时，也有越来越多的技术从业者（码农）想要选择或者转行到这个行业，那么AI行业应该选择哪一门编程语言呢？如何选择一门语言，主要看这门语言在行业内的生态何如。在AI行业，Python有着它不可取代的重要地位。目前世界上最流行的深度学习框架，如谷歌的TensorFlow、FaceBook的PyTorch以及开源社区的Keras神经网络库等，都是用Python实现的，Microsoft的CNTK也完全支持Python。并且Python语言本身也擅长进行科学计算和数据分析，支持各种数学运算。目前在AI行业，任何语言都不能够撼动Python的地位。是否掌握了Python就能够畅游AI的海洋了呢？当然不够！深度学习往往需要规模密度较大的计算，通常还需要一些硬件的支持，比如GPU。由于语言特性的限制，Python（解释型语言）对比C++（编译型语言）在执行性能上有着数量级的劣势，与此同时，对于硬件接口（比如GPU）的支持，Python也显得力不从心，但这些却是C++的特长。在要求高效执行的程序架构中，我们都会看到C++一展身手，比如智能机器人的路径规划、机械手臂运动控制以及目前最流行的计算机视觉库OpenCV的底层实现，都会使用到C++语言。在机器学习、深度学习算法方面，C++才是核心，而Python通常是核心之上的一层封装。在AI行业，Python和C++各自有各自的应用场景，相辅相成，缺一不可。即使抛开行业不论，Python与C++本身也是当前最火的编程语言，以下是TIOBE公布的2022年12月编程语言排行榜，Python、C/C++稳居前三甲。

混合编程

在AI领域的实际的开发工作中，综合考虑代码开发效率以及执行效率，程序架构通常是由C++完成核心算法模块，而程序逻辑部分则由Python编写。那么，Python模块与C++模块如何通信呢？这就不得不提到一个概念“混合编程”，所谓混合编程，实际上就是不同编程语言之前的相互调用，在这里，我们主要讨论Python调用C++。通常C++编写的模块会被封装成库文件供其他模块调用，对于Linux系统是.so或者.a，对于Windows系统则是.dll或者.lib。而Python（专指CPython）调用C/C++库的主要手段有：ctypes，SWIG，Cython，pybind11。pybind11是一个轻量级的只包含一组头文件的C++库，可实现C++11和Python之间的无缝操作，主要还是聚焦于Python调用C++。相对于其他混合编程方式pybind11有着轻量级、使用简单、支持面广等众多优势，本文也将着重介绍pybind11的基本使用。

pybind11的基本使用

pybind11源码开放在github，license为BSD，截止2022年底已发布17个release版本，当前最新版本为Version2.10.2，github上star数量超过12k。pybind11是一个轻量级的只包含一组头文件的C++库，可实现C++11和Python之间的无缝操作，主要还是聚焦于Python调用C++。相对于其他混合编程方式pybind11有着轻量级、使用简单、支持面广等众多优势，本文也将着重介绍pybind11的基本使用。

下面通过一个简单的使用demo，用来介绍pybind11的基本使用，demo的作用是验证numpy图像矩阵在Python与C++之间的相互传输。环境如下：操作系统：Ubuntu-20.04。Cmake版本：3.16.3。Python版本：3.8。

需要注意的地方

GIL问题

在程序设计中，将计算密集型的模块放到C++程序中，利用C++多线程的优势能极大地提高程序的执行性能。在pybind11中，想要达到以上效果，需要程序员做一些额外的工作。在程序中当执行流从Python侧进入C++侧时，GIL总是持有的，如果C++侧代码长时间运行，且不释放GIL，则Python侧会长时间阻塞。因此，通过Python调用C++时，若C++侧代码执行时间较长，且存在Python侧多线程需求，建议在C++代码入口处释放GIL。