Sol2库中实现跨语言信号槽系统的模板技巧
2025-06-13 11:13:17作者:范垣楠Rhoda
在C++与Lua混合编程中,信号槽(Signal-Slot)模式是一种常见的解耦通信机制。本文将探讨如何利用Sol2库实现一个既能被C++使用又能被Lua调用的信号槽系统,并解决模板类在Lua绑定中的特殊挑战。
信号槽基础实现
首先我们来看一个基础的模板化信号槽实现:
template<class... TArgs>
class Signal {
using Handler = std::function<void(TArgs &...)>;
public:
void connect(Handler &&handler) {
handlers.push_back(handler);
}
void notify(TArgs... args) {
for (auto handler: handlers) {
handler(args...);
}
}
private:
std::vector<Handler> handlers;
};
这个实现简洁明了,但在与Lua交互时会遇到问题:模板参数在Lua端无法直接表达。
直接绑定方案及其局限
最简单的绑定方式是针对每种模板实例单独注册:
auto usertype = state.new_usertype<Signal<float, uint32_t>>("Signal", sol::no_constructor);
usertype["connect"] = &Signal<float, uint32_t>::connectLua;
这种方式虽然可行,但当项目中有大量不同类型的信号时,维护成本会急剧上升。
继承方案:分离接口与实现
更优雅的解决方案是引入一个非模板基类:
class SignalBase {
public:
virtual void connectLua(sol::protected_function fn) = 0;
};
template<class... TArgs>
class Signal : public SignalBase {
// ... 原有实现 ...
void connectLua(sol::protected_function fn) override {
luaHandlers.push_back(fn);
}
};
这种设计将Lua专用的接口提取到基类中,只需注册基类一次即可支持所有派生类。但需要注意类型转换问题:
state["mySignal"] = std::reference_wrapper<SignalBase>(signal);
Lambda代理方案
另一种思路是使用lambda捕获模板参数信息:
class SolSignal {
public:
template<class... TArgs>
SolSignal(Signal<TArgs...> &signal) {
mConnector = [&signal](sol::protected_function fn) {
return signal.connect([fn](TArgs &...args) {
fn(args...);
});
};
}
// ...
};
这种方案通过构造时捕获模板参数,运行时只需处理通用的sol::protected_function,实现了类型擦除。
性能与安全考量
在实际应用中,还需要考虑:
- 异常安全:Lua回调可能抛出异常,需要适当处理
- 生命周期管理:确保Lua函数在信号触发时仍然有效
- 性能优化:避免频繁的Lua/C++边界 crossing
总结
Sol2库为C++/Lua混合编程提供了强大支持。通过合理设计,我们可以:
- 使用继承分离接口与实现
- 利用lambda实现类型擦除
- 保持类型安全的同时提供灵活的Lua绑定
这些技术不仅适用于信号槽系统,也可推广到其他需要跨语言交互的模板类场景中。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
8
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
654
282
暂无简介
Dart
643
149
Ascend Extension for PyTorch
Python
203
219
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
130
861
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
248
317
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
158
214
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.13 K
631
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
本项目是CANN提供的是一款高效、可靠的Transformer加速库,基于华为Ascend AI处理器,提供Transformer定制化场景的高性能融合算子。
C++
77
100