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Erstellung einer Shared Library in MATLAB: Eine Schritt-für-Schritt-Anleitung

Als Forscher und Entwickler müssen wir oft unsere Arbeit mit anderen teilen. Ob es sich um ein cleveres Simulationsmodell oder einen faszinierenden Algorithmus handelt, es ist entscheidend, Ihren MATLAB-Code effizient verpacken und verteilen zu können. Eine effektive Methode dafür ist die Erstellung einer Shared Library in MATLAB. Dies ermöglicht es anderen, auf Ihre Simulation zuzugreifen, unabhängig von der Programmiersprache, die sie verwenden. In diesem Beitrag werden wir erläutern, wie man eine Shared Library in MATLAB erstellt, die aus Python aufgerufen werden kann, insbesondere innerhalb einer Django-Anwendung.

Verständnis der Anforderungen

Bevor wir in die technischen Details eintauchen, lassen Sie uns umreißen, was Sie zu erreichen versuchen:

  • Erstellung eines sauberen Satzes von Funktionen aus Ihrer MATLAB-Simulation.
  • Kompilierung dieser Funktionen in eine C-Bibliothek, um die Zugänglichkeit zu erhöhen.
  • Verwendung von SWIG (Simplified Wrapper and Interface Generator), um einen Python-Wrapper für Ihre C-Bibliothek zu erstellen.
  • Integration der umhüllten Bibliothek in eine Django-Anwendung.

Mit diesen Zielen im Hinterkopf, lassen Sie uns den Prozess durchgehen.

Schritt 1: Optimieren Sie Ihren MATLAB-Code

Bevor Sie fortfahren, sollten Sie sicherstellen, dass Ihr MATLAB-Code optimiert und organisiert ist:

  • Refactor die Simulation: Teilen Sie Ihre Simulation in kleinere, handhabbare Funktionen auf. Diese Modularität erleichtert die Kompilierung in eine Bibliothek.
  • Tests: Testen Sie jede Funktion gründlich, um sicherzustellen, dass sie wie erwartet funktioniert.

Schritt 2: Erstellen einer C Shared Library in MATLAB

MATLAB bietet einen integrierten Weg, um Funktionen in eine Shared Library zu kompilieren. Hier erfahren Sie, wie Sie dies tun können:

  1. Öffnen Sie MATLAB.
  2. Schreiben Sie Ihre Funktionen: Stellen Sie sicher, dass Ihre MATLAB-Funktionen ordnungsgemäß definiert sind, da sie in die Bibliothek kompiliert werden.
  3. Verwenden Sie den Befehl codegen: Dieser Befehl kompiliert Ihren MATLAB-Code in C-Code. Beispiel: 
    codegen myFunction -args {inputArgument1, inputArgument2}
  4. Kompilieren: Nach der Generierung des C-Codes kompilieren Sie ihn in eine Dynamic Link Library (DLL) mit den bereitgestellten Werkzeugen in MATLAB.

Schritt 3: Verwendung von SWIG für den Python-Wrapper

Jetzt, da Sie Ihren MATLAB-Code in eine Shared Library kompiliert haben, ist der nächste Schritt, einen Wrapper zu erstellen, der es Python ermöglicht, mit dieser Bibliothek zu interagieren.

  1. SWIG installieren: Wenn Sie es noch nicht getan haben, stellen Sie sicher, dass SWIG auf Ihrem System installiert ist.
  2. Erstellen Sie eine Schnittstellendatei: Schreiben Sie eine SWIG-Schnittstellendatei, die die Funktionen in Ihrer Bibliothek beschreibt.
  3. Führen Sie SWIG aus: Verwenden Sie SWIG, um den Wrapper-Code zu generieren: 
    swig -python -c++ myLibrary.i
  4. Kompilieren Sie den Wrapper: Kompilieren Sie den generierten C++-Code und verlinken Sie ihn mit der MATLAB Shared Library. Dieser Schritt stellt sicher, dass Ihr Python-Code auf die MATLAB-Funktionalitäten über die Shared Library zugreifen kann.

Schritt 4: Integration mit Django

Sobald Sie erfolgreich den Python-Wrapper für Ihre MATLAB-Bibliothek erstellt haben, ist es an der Zeit, dies in Ihre Django-Anwendung zu integrieren.

  1. Installieren Sie Ihre Bibliothek: Stellen Sie sicher, dass Ihre kompilierte Shared Library und der Python-Wrapper in Ihrer Django-Umgebung zugänglich sind.

  2. Importieren in Django-Views: Sie können Ihre Bibliothek jetzt in Django-Views importieren und die erforderlichen Funktionen aufrufen:

    from myLibrary import myFunction

  3. Erstellen Sie Views und Templates: Richten Sie Ihre Django-Views ein, um Daten an die Bibliotheksfunktionen zu übergeben und die Ergebnisse anzuzeigen.

Fazit

Durch Befolgung dieser Schritte werden Sie erfolgreich eine Shared Library in MATLAB erstellen, sie mit SWIG für Python umhüllen und in eine Django-Anwendung integrieren.

Mögliche Fallstricke

Während der oben beschriebene Plan solide ist, sollten Sie auf Folgendes achten:

  • Kompatibilitätsprobleme: Stellen Sie sicher, dass der MATLAB-Code und seine Funktionen mit der C-Schnittstelle kompatibel sind.
  • Debugging: Debugging kann nach der Kompilierung schwieriger sein. Testen Sie gründlich in jeder Phase.
  • Bibliothekspfad: Stellen Sie sicher, dass Ihre Bibliothekspfade in Ihrer Umgebung korrekt festgelegt sind, um Laufzeitfehler zu vermeiden.

Egal, ob Sie eine Simulation verteilen oder komplexe Algorithmen in eine Webanwendung integrieren, die Erstellung einer Shared Library mit MATLAB ist ein leistungsstarker Ansatz. Viel Spaß beim Programmieren!