Python C Matlab

การสร้าง Shared Library ใน MATLAB: คู่มือทีละขั้นตอน

ในฐานนักวิจัยและนักพัฒนา เรามักต้องการแบ่งปันผลงานของเรากับผู้อื่น ไม่ว่าจะเป็นโมเดลการจำลองที่ชาญฉลาดหรืออัลกอริธึมที่น่าสนใจ ความสามารถในการบรรจุและแจกจ่ายโค้ด MATLAB ของคุณอย่างมีประสิทธิภาพนั้นเป็นสิ่งสำคัญ วิธีที่มีประสิทธิภาพหนึ่งในการทำเช่นนี้คือการสร้าง shared library ใน MATLAB สิ่งนี้ช่วยให้ผู้อื่นเข้าถึงการจำลองของคุณได้ โดยไม่คำนึงถึงภาษาโปรแกรมที่พวกเขาใช้ ในโพสต์นี้ เราจะอธิบายวิธีการสร้าง shared library ใน MATLAB ที่สามารถเรียกใช้จาก Python โดยเฉพาะในแอพพลิเคชัน Django

เข้าใจความต้องการ

ก่อนที่เราจะดำดิ่งสู่รายละเอียดทางเทคนิค ให้เราระบุสิ่งที่คุณพยายามจะทำ:

  • สร้างชุดฟังก์ชันที่สะอาด จากการจำลองของ MATLAB ของคุณ
  • คอมไพล์ฟังก์ชันเหล่านี้เป็น C library เพื่อเพิ่มการเข้าถึง
  • ใช้ SWIG (Simplified Wrapper and Interface Generator) เพื่อสร้าง Python wrapper สำหรับ C library ของคุณ
  • รวมไลบรารีที่ถูกห่อไว้เข้ากับ Django application

โดยมีเป้าหมายเหล่านี้ไว้ในใจ มาติดตามกระบวนการกันเถอะ

ขั้นตอนที่ 1: ทำความสะอาดโค้ด MATLAB ของคุณ

ก่อนที่จะดำเนินการ คุณควรตรวจสอบให้แน่ใจว่าโค้ด MATLAB ของคุณได้รับการปรับให้เหมาะสมและจัดระเบียบ:

  • รีแฟ็กเตอร์การจำลอง: แยกการจำลองของคุณออกเป็นฟังก์ชันที่เล็กลงและจัดการได้ง่าย การทำให้เป็นโมดูลเช่นนี้ทำให้สะดวกต่อการคอมไพล์เป็นไลบรารี
  • การทดสอบ: ทดสอบฟังก์ชันแต่ละตัวอย่างละเอียดเพื่อยืนยันว่าทำงานตามที่คาดหวัง

ขั้นตอนที่ 2: สร้าง C Shared Library ใน MATLAB

MATLAB มีวิธีการในการคอมไพล์ฟังก์ชันเป็น shared library ในตัว นี่คือวิธีการทำ:

  1. เปิด MATLAB
  2. เขียนฟังก์ชันของคุณ: ให้แน่ใจว่าฟังก์ชัน MATLAB ของคุณถูกนิยามอย่างถูกต้องเนื่องจากจะถูกคอมไพล์เป็นไลบรารี
  3. ใช้คำสั่ง codegen: คำสั่งนี้จะคอมไพล์โค้ด MATLAB ของคุณเป็นโค้ด C ตัวอย่าง: 
    codegen myFunction -args {inputArgument1, inputArgument2}
  4. คอมไพล์: หลังจากที่สร้างโค้ด C แล้ว ให้คอมไพล์มันเป็น Dynamic Link Library (DLL) โดยใช้เครื่องมือที่มีอยู่ใน MATLAB

ขั้นตอนที่ 3: ใช้ SWIG สำหรับ Python Wrapper

ตอนนี้คุณได้คอมไพล์โค้ด MATLAB เป็น shared library แล้ว ขั้นตอนถัดไปคือการสร้าง wrapper ที่ช่วยให้ Python เชื่อมต่อกับไลบรารีนี้

  1. ติดตั้ง SWIG: หากคุณยังไม่ได้ติดตั้งให้ทำการติดตั้ง SWIG บนระบบของคุณ
  2. สร้างไฟล์ Interface: เขียนไฟล์ SWIG interface ที่อธิบายฟังก์ชันในไลบรารีของคุณ
  3. เรียกใช้ SWIG: ใช้ SWIG เพื่อสร้างโค้ด wrapper: 
    swig -python -c++ myLibrary.i
  4. คอมไพล์ Wrapper: คอมไพล์โค้ด C++ ที่สร้างขึ้นโดยเชื่อมโยงกับ MATLAB shared library ขั้นตอนนี้ทำให้โค้ด Python ของคุณสามารถเข้าถึงฟังก์ชัน MATLAB ผ่าน shared library

ขั้นตอนที่ 4: การรวมกับ Django

เมื่อคุณได้สร้าง Python wrapper สำหรับ MATLAB library สำเร็จแล้ว ก็ถึงเวลาในการรวมเข้ากับแอพพลิเคชัน Django ของคุณ

  1. ติดตั้งไลบรารีของคุณ: ตรวจสอบให้แน่ใจว่า shared library และ Python wrapper ที่คอมไพล์แล้วเข้าถึงได้ในสภาพแวดล้อมของ Django ของคุณ

  2. นำเข้าในมุมมอง Django: คุณสามารถนำเข้าไลบรารีในมุมมอง Django และเรียกฟังก์ชันที่จำเป็นได้:

    from myLibrary import myFunction

  3. สร้าง Views และ Templates: ตั้งค่ามุมมอง Django ของคุณเพื่อส่งข้อมูลไปยังฟังก์ชันในไลบรารีและแสดงผลลัพธ์

สรุป

โดยการทำตามขั้นตอนเหล่านี้ คุณจะสามารถสร้าง共享 library ใน MATLAB ห่อมันสำหรับ Python โดยใช้ SWIG และรวมเข้าไปในแอพพลิเคชัน Django ได้อย่างสำเร็จ

ข้อควรระวังที่อาจเกิดขึ้น

แม้ว่าแผนที่แสดงไว้ข้างต้นจะถูกต้อง แต่ควรระมัดระวังเกี่ยวกับต่อไปนี้:

  • ปัญหาความเข้ากันได้: ตรวจสอบให้แน่ใจว่าโค้ด MATLAB และฟังก์ชันต่างๆ เข้ากันได้กับ C interface
  • การดีบัก: การดีบักอาจท้าทายมากขึ้นหลังจากการคอมไพล์ ทดสอบอย่างละเอียดที่แต่ละขั้นตอน
  • เส้นทางไลบรารี: ตรวจสอบให้แน่ใจว่าเส้นทางไลบรารีของคุณถูกตั้งค่าอย่างถูกต้องในสภาพแวดล้อมของคุณเพื่อป้องกันข้อผิดพลาดระหว่างการทำงาน

ไม่ว่าคุณจะกำลังแจกจ่ายการจำลองหรือรวมอัลกอริธึมที่ซับซ้อนเข้ากับแอพพลิเคชันเว็บ การสร้าง shared library ด้วย MATLAB เป็นวิธีที่ทรงพลัง ขอให้สนุกกับการเขียนโค้ด!