Sol2库中实现跨语言信号槽系统的模板技巧
2025-06-13 17:48:25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
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
unified-cache-managementUnified Cache Manager(推理记忆数据管理器),是一款以KV Cache为中心的推理加速套件,其融合了多类型缓存加速算法工具,分级管理并持久化推理过程中产生的KV Cache记忆数据,扩大推理上下文窗口,以实现高吞吐、低时延的推理体验,降低每Token推理成本。Python03
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
HunyuanWorld-Mirror混元3D世界重建模型,支持多模态先验注入和多任务统一输出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
Spark-Scilit-X1-13B科大讯飞Spark Scilit-X1-13B基于最新一代科大讯飞基础模型,并针对源自科学文献的多项核心任务进行了训练。作为一款专为学术研究场景打造的大型语言模型,它在论文辅助阅读、学术翻译、英语润色和评论生成等方面均表现出色,旨在为研究人员、教师和学生提供高效、精准的智能辅助。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- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile014
Spark-Chemistry-X1-13B科大讯飞星火化学-X1-13B (iFLYTEK Spark Chemistry-X1-13B) 是一款专为化学领域优化的大语言模型。它由星火-X1 (Spark-X1) 基础模型微调而来,在化学知识问答、分子性质预测、化学名称转换和科学推理方面展现出强大的能力,同时保持了强大的通用语言理解与生成能力。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
最新内容推荐
昆仑通态MCGS与台达VFD-M变频器通讯程序详解:工业自动化控制完美解决方案 海康威视DS-7800N-K1固件升级包全面解析:提升安防设备性能的关键资源 高效汇编代码注入器:跨平台x86/x64架构的终极解决方案 STDF-View解析查看软件:半导体测试数据分析的终极工具指南 Python案例资源下载 - 从入门到精通的完整项目代码合集 TJSONObject完整解析教程:Delphi开发者必备的JSON处理指南 32位ECC纠错Verilog代码:提升FPGA系统可靠性的关键技术方案 海能达HP680CPS-V2.0.01.004chs写频软件:专业对讲机配置管理利器 STM32到GD32项目移植完全指南:从兼容性到实战技巧 ReportMachine.v7.0D5-XE10:Delphi报表生成利器深度解析与实战指南
项目优选
收起
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
294
2.62 K
暂无简介
Dart
585
127
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++
606
185
deepin linux kernel
C
24
7
🎉 (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
1.05 K
610
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
358
2.29 K
🍒 Cherry Studio 是一款支持多个 LLM 提供商的桌面客户端
TypeScript
760
72
Ascend Extension for PyTorch
Python
124
149
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
122
424
仓颉编程语言运行时与标准库。
Cangjie
130
437