Python与C的交互

摘要: 梳理 Python 与 C 的交互方法

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用 Python 开发项目的好处是语法简单，很多东西已经封装好了，可以直接拿来用，比如实现同样一个功能，用 Python 比 C/C++ 的代码量少很多。但因为 Python 没有编译过程，直接逐行执行，慢很多，因此很多对速度要求很高的场合，需要用 C/C++ 来写。

更多时候，我们既想要 Python 的简洁，又不像损失太多的性能，例如性能和速度要求不高的地方用 Python 写，关键的运算部分用 C/C++ 写，这在科学计算或数据分析中是一个非常普遍的需求。这就需要 Python 与 C 的交互了。

要实现这种 Python 和 C 的交互，主要有三种方式：

• Python 扩展：在 Python 程序中调用 C/C++ 编写的库
• Python 嵌入：在 C/C++ 程序中调用 Python 程序
• Python 调用：Python 和 C 间以程序级别互相调用

这里推荐一份参考文档：扩展和嵌入 Python 解释器。

该文档描述了如何使用 C 或 C++ 编写模块以使用新模块来扩展 Python 解释器的功能。这些模块不仅可以定义新的函数，还可以定义新的对象类型及其方法。

该文档还描述了如何将 Python 解释器嵌入到另一个应用程序中，以用作扩展语言。

最后，它展示了如何编译和链接扩展模块，以便它们可以动态地（在运行时）加载到解释器中，如果底层操作系统支持此特性的话。

Python 扩展

Python 扩展是在 Python 程序中调用 C/C++ 编写的库。目的是提升关键代码的性能、引入 C 语言成熟的库。以 Python 为主程序，通过 .dll/.so 调用 C 语言的代码，主要的方法有：

• Cython：可以使用 C 数据类型的 Python 编程，参考 Python性能优化-Cython-1、Python性能优化-Cython-2。
• SWIG：将 C 转变为 Python 模块的接口编译工具，参考 SWIG入门。
• ctypes：调用 .dll/.so 的标准库，参考 Python性能优化-优化每一个细节。

Python 嵌入

Python 嵌入是指在 C/C++ 中调用 Python 程序。目的是引入 Python 中成熟的库。以 C/C++ 为主程序，用 Python API，通过源文件使用 Python 代码。

参考文章：将Python嵌入C++。

Python 调用

Python 调用是指 Python 和 C 间以程序级别互相调用，目的是模块间功能共用。Python 和 C++ 都是主程序，通过子进程或线程的方式调用。

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