作者：Jho Jerry
链接：http://www.zhihu.com/question/23003213/answer/56121859
来源：知乎
链接：http://www.zhihu.com/question/23003213/answer/56121859
来源：知乎
以下讨论中，Python指它的标准实现，即CPython（虽然不是很严格）
本文分4个部分
1 C/C++ 调用 Python（基础篇）
Python 本身就是一个C库。你所看到的可执行体python只不过是个stub。真正的python实体在动态链接库里实现，在Windows平台上，这个文件位于 %SystemRoot%\System32\python27.dll。
你也可以在自己的程序中调用Python，看起来非常容易：
在Windows平台下，打开Visual Studio命令提示符，编译命令为
在Linux下编译命令为
在Mac OS X 下的编译命令同上
产生可执行文件后，直接运行，结果为输出
Python库函数PyRun_SimpleString可以执行字符串形式的Python代码。
虽然非常简单，但这段代码除了能用C语言动态生成一些Python代码之外，并没有什么用处。我们需要的是C语言的数据结构能够和Python交互。
下面举个例子，比如说，有一天我们用Python写了一个功能特别强大的函数：
接下来要把它包装成C语言的函数。我们期待的C语言的对应函数应该是这样的：
首先，复用Python模块得做‘import’，这里也不例外。所以我们把great_function放到一个module里，比如说，这个module名字叫 great_module.py
接下来就要用C来调用Python了，完整的代码如下：
从上述代码可以窥见Python内部运行的方式：
2 Python 调用 C/C++（基础篇）
这种做法称为Python扩展。
比如说，我们有一个功能强大的C函数：
期望在Python里这样使用：
考虑最简单的情况。我们把功能强大的函数放入C文件 great_module.c 中。
除了功能强大的函数great_function外，这个文件中还有以下部分：
用以上的方法实现C/C++与Python的混合编程，需要对Python的内部实现有相当的了解。接下来介绍当前较为成熟的技术Cython和SWIG。
3 C/C++ 调用 Python（使用Cython）
在前面的小节中谈到，Python的数据类型和C的数据类型貌似是有某种“一一对应”的关系的，此外，由于Python（确切的说是CPython）本身是由C语言实现的，故Python数据类型之间的函数运算也必然与C语言有对应关系。那么，有没有可能“自动”的做替换，把Python代码直接变成C代码呢？答案是肯定的，这就是Cython主要解决的问题。
安装Cython非常简单。Python 2.7.9以上的版本已经自带easy_install：
在Windows环境下依然需要Visual Studio，由于安装的过程需要编译Cython的源代码，故上述命令需要在Visual Studio命令提示符下完成。一会儿使用Cython的时候，也需要在Visual Studio命令提示符下进行操作，这一点和第一部分的要求是一样的。
继续以例子说明：
这其中有非Python关键字cdef和public。这些关键字属于Cython。由于我们需要在C语言中使用“编译好的Python代码”，所以得让great_function从外面变得可见，方法就是以“public”修饰。而cdef类似于Python的def，只有使用cdef才可以使用Cython的关键字public。
这个函数中其他的部分与正常的Python代码是一样的。
接下来编译 great_module.pyx
得到great_module.h和great_module.c。打开great_module.h可以找到这样一句声明：
写一个main使用great_function。注意great_function并不规定a是何种类型，它的功能只是提取a的第index的成员而已，故使用great_function的时候，a可以传入Python String，也可以传入tuple之类的其他可迭代类型。仍然使用之前提到的类型转换函数PyXXX_FromYYY和PyXXX_AsYYY。
编译命令和第一部分相同：
在Windows下编译命令为
在Linux下编译命令为
这个例子中我们使用了Python的动态类型特性。如果你想指定类型，可以利用Cython的静态类型关键字。例子如下：
cython编译后得到的.h里，great_function的声明是这样的：
很开心对不对！
这样的话，我们的main函数已经几乎看不到Python的痕迹了：
在这一部分的最后我们给一个看似实用的应用（仅限于Windows）：
还是利用刚才的great_module.pyx，准备一个dllmain.c：
在Visual Studio命令提示符下编译：
会得到一个dllmain.dll。我们在Excel里面使用它，没错，传说中的
Excel与Python混合编程：
参考资料：Cython的官方文档，质量非常高：
Welcome to Cython’s Documentation
4 Python调用C/C++（使用SWIG）
用C/C++对脚本语言的功能扩展是非常常见的事情，Python也不例外。除了SWIG，市面上还有若干用于Python扩展的工具包，比较知名的还有Boost.Python、SIP等，此外，Cython由于可以直接集成C/C++代码，并方便的生成Python模块，故也可以完成扩展Python的任务。
答主在这里选用SWIG的一个重要原因是，它不仅可以用于Python，也可以用于其他语言。如今SWIG已经支持C/C++的好基友Java，主流脚本语言Python、Perl、Ruby、PHP、JavaScript、tcl、Lua，还有Go、C#，以及R。SWIG是基于配置的，也就是说，原则上一套配置改变不同的编译方法就能适用各种语言（当然，这是理想情况了……）
SWIG的安装方便，有Windows的预编译包，解压即用，绿色健康。主流Linux通常集成swig的包，也可以下载源代码自己编译，SWIG非常小巧，通常安装不会出什么问题。
用SWIG扩展Python，你需要有一个待扩展的C/C++库。这个库有可能是你自己写的，也有可能是某个项目提供的。这里举一个不浮夸的例子：希望在Python中用到SSE4指令集的CRC32指令。
首先打开指令集的文档： https://software.intel.com/en-us/node/514245
可以看到有6个函数。分析6个函数的原型，其参数和返回值都是简单的整数。于是书写SWIG的配置文件（为了简化起见，未包含2个64位函数）：
接下来使用SWIG将这个配置文件编译为所谓Python Module Wrapper
得到一个 mymodule_wrap.c和一个mymodule.py。把它编译为Python扩展：
注意输出文件名前面要加一个下划线。
现在可以立即在Python下使用这个module了：
回顾这个配置文件分为3个部分：
Windows下编译：
在Python交互模式下测试：
也就是说C++的class会直接映射到Python class
SWIG非常强大，对于Python接口而言，简单类型，甚至指针，都无需人工干涉即可自动转换，而复杂类型，尤其是自定义类型，SWIG提供了typemap供转换。而一旦使用了typemap，配置文件将不再在各个语言当中通用。
参考资料：
SWIG的官方文档，质量比较高。 SWIG Users Manual
有个对应的中文版官网，很多年没有更新了。
写在最后：
由于CPython自身的结构设计合理，使得Python的C/C++扩展非常容易。如果打算快速完成任务，Cython（C/C++调用Python）和SWIG（Python调用C/C++）是很不错的选择。但是，一旦涉及到比较复杂的转换任务，无论是继续使用Cython还是SWIG，仍然需要学习Python源代码。
本文使用的开发环境：
Python 2.7.10
Cython 0.22
SWIG 3.0.6
Windows 10 x64 RTM
CentOS 7.1 AMD 64
Mac OSX 10.10.4
文中所述原理与具体环境适用性强。
文章所述代码均用于演示，缺乏必备的异常检查
本文分4个部分
- C/C++ 调用 Python （基础篇）— 仅讨论Python官方提供的实现方式
- Python 调用 C/C++ （基础篇）— 仅讨论Python官方提供的实现方式
- C/C++ 调用 Python （高级篇）— 使用 Cython
- Python 调用 C/C++ （高级篇）— 使用 SWIG
1 C/C++ 调用 Python（基础篇）
Python 本身就是一个C库。你所看到的可执行体python只不过是个stub。真正的python实体在动态链接库里实现，在Windows平台上，这个文件位于 %SystemRoot%\System32\python27.dll。
你也可以在自己的程序中调用Python，看起来非常容易：
-
//my_python.c
-
#include <Python.h>
-
-
int
main
(
int
argc
,
char
*
argv
[])
-
{
-
Py_SetProgramName
(
argv
[
0
]);
-
Py_Initialize
();
-
PyRun_SimpleString
(
"print 'Hello Python!'
\n
"
);
-
Py_Finalize
();
-
return
0
;
-
}
cl my_python.c -IC:\Python27\include C:\Python27\libs\python27.lib
gcc my_python.c -o my_python -I/usr/include/python2.7/ -lpython2.7
产生可执行文件后，直接运行，结果为输出
Hello Python!
虽然非常简单，但这段代码除了能用C语言动态生成一些Python代码之外，并没有什么用处。我们需要的是C语言的数据结构能够和Python交互。
下面举个例子，比如说，有一天我们用Python写了一个功能特别强大的函数：
-
def
great_function
(
a
):
-
return
a
+
1
接下来要把它包装成C语言的函数。我们期待的C语言的对应函数应该是这样的：
-
int
great_function_from_python
(
int
a
)
{
-
int
res
;
-
// some magic
-
return
res
;
-
}
首先，复用Python模块得做‘import’，这里也不例外。所以我们把great_function放到一个module里，比如说，这个module名字叫 great_module.py
接下来就要用C来调用Python了，完整的代码如下：
-
#include <Python.h>
-
-
int
great_function_from_python
(
int
a
)
{
-
int
res
;
-
PyObject
*
pModule
,
*
pFunc
;
-
PyObject
*
pArgs
,
*
pValue
;
-
-
/* import */
-
pModule
=
PyImport_Import
(
PyString_FromString
(
"great_module"
));
-
-
/* great_module.great_function */
-
pFunc
=
PyObject_GetAttrString
(
pModule
,
"great_function"
);
-
-
/* build args */
-
pArgs
=
PyTuple_New
(
1
);
-
PyTuple_SetItem
(
pArgs
,
0
,
PyInt_FromLong
(
a
));
-
-
/* call */
-
pValue
=
PyObject_CallObject
(
pFunc
,
pArgs
);
-
-
res
=
PyInt_AsLong
(
pValue
);
-
return
res
;
-
}
- 所有Python元素，module、function、tuple、string等等，实际上都是PyObject。C语言里操纵它们，一律使用PyObject *。
- Python的类型与C语言类型可以相互转换。Python类型XXX转换为C语言类型YYY要使用PyXXX_AsYYY函数；C类型YYY转换为Python类型XXX要使用PyXXX_FromYYY函数。
- 也可以创建Python类型的变量，使用PyXXX_New可以创建类型为XXX的变量。
- 若a是Tuple，则a[i] = b对应于 PyTuple_SetItem(a,i,b)，有理由相信还有一个函数PyTuple_GetItem完成取得某一项的值。
- 不仅Python语言很优雅，Python的库函数API也非常优雅。
现在我们得到了一个C语言的函数了，可以写一个main测试它
-
#include <Python.h>
-
-
int
great_function_from_python
(
int
a
);
-
-
int
main
(
int
argc
,
char
*
argv
[])
{
-
Py_Initialize
();
-
printf
(
"%d"
,
great_function_from_python
(
2
));
-
Py_Finalize
();
-
}
编译的方式就用本节开头使用的方法。
在Linux/Mac OSX运行此示例之前，可能先需要设置环境变量：
bash:
export PYTHONPATH=.:$PYTHONPATH
csh:
setenv PYTHONPATH .:$PYTHONPATH
2 Python 调用 C/C++（基础篇）
这种做法称为Python扩展。
比如说，我们有一个功能强大的C函数：
-
int great_function(int a) {
-
return a + 1;
-
}
-
>>> from great_module import great_function
-
>>> great_function(2)
-
3
-
#include <Python.h>
-
-
int
great_function
(
int
a
)
{
-
return
a
+
1
;
-
}
-
-
static
PyObject
*
_great_function
(
PyObject
*
self
,
PyObject
*
args
)
-
{
-
int
_a
;
-
int
res
;
-
-
if
(
!
PyArg_ParseTuple
(
args
,
"i"
,
&
_a
))
-
return
NULL
;
-
res
=
great_function
(
_a
);
-
return
PyLong_FromLong
(
res
);
-
}
-
-
static
PyMethodDef
GreateModuleMethods
[]
=
{
-
{
-
"great_function"
,
-
_great_function
,
-
METH_VARARGS
,
-
""
-
},
-
{
NULL
,
NULL
,
0
,
NULL
}
-
};
-
-
PyMODINIT_FUNC
initgreat_module
(
void
)
{
-
(
void
)
Py_InitModule
(
"great_module"
,
GreateModuleMethods
);
-
}
- 包裹函数_great_function。它负责将Python的参数转化为C的参数（PyArg_ParseTuple），调用实际的great_function，并处理great_function的返回值，最终返回给Python环境。
- 导出表GreateModuleMethods。它负责告诉Python这个模块里有哪些函数可以被Python调用。导出表的名字可以随便起，每一项有4个参数：第一个参数是提供给Python环境的函数名称，第二个参数是_great_function，即包裹函数。第三个参数的含义是参数变长，第四个参数是一个说明性的字符串。导出表总是以{NULL, NULL, 0, NULL}结束。
- 导出函数initgreat_module。这个的名字不是任取的，是你的module名称添加前缀init。导出函数中将模块名称与导出表进行连接。
在Windows下面，在Visual Studio命令提示符下编译这个文件的命令是
cl /LD great_module.c /o great_module.pyd -IC:\Python27\include C:\Python27\libs\python27.lib
/LD 即生成动态链接库。编译成功后在当前目录可以得到 great_module.pyd（实际上是dll）。这个pyd可以在Python环境下直接当作module使用。
在Linux下面，则用gcc编译：
gcc -fPIC -shared great_module.c -o great_module.so -I/usr/include/python2.7/ -lpython2.7
在当前目录下得到great_module.so，同理可以在Python中直接使用。
本部分参考资料
- 《Python源码剖析-深度探索动态语言核心技术》是系统介绍CPython实现以及运行原理的优秀教程。
- Python 官方文档的这一章详细介绍了C/C++与Python的双向互动Extending and Embedding the Python Interpreter
- 关于编译环境，本文所述方法仅为出示原理所用。规范的方式如下：3. Building C and C++ Extensions with distutils
- 作为字典使用的官方参考文档 Python/C API Reference Manual
用以上的方法实现C/C++与Python的混合编程，需要对Python的内部实现有相当的了解。接下来介绍当前较为成熟的技术Cython和SWIG。
3 C/C++ 调用 Python（使用Cython）
在前面的小节中谈到，Python的数据类型和C的数据类型貌似是有某种“一一对应”的关系的，此外，由于Python（确切的说是CPython）本身是由C语言实现的，故Python数据类型之间的函数运算也必然与C语言有对应关系。那么，有没有可能“自动”的做替换，把Python代码直接变成C代码呢？答案是肯定的，这就是Cython主要解决的问题。
安装Cython非常简单。Python 2.7.9以上的版本已经自带easy_install：
easy_install -U cython
继续以例子说明：
-
#great_module.pyx
-
cdef
public
great_function
(
a
,
index
):
-
return
a
[
index
]
这个函数中其他的部分与正常的Python代码是一样的。
接下来编译 great_module.pyx
cython great_module.pyx
-
__PYX_EXTERN_C
DL_IMPORT
(
PyObject
)
*
great_function
(
PyObject
*
,
PyObject
*
)
-
-
//main.c
-
#include <Python.h>
-
#include "great_module.h"
-
-
int
main
(
int
argc
,
char
*
argv
[])
{
-
PyObject
*
tuple
;
-
Py_Initialize
();
-
initgreat_module
();
-
printf
(
"%s
\n
"
,
PyString_AsString
(
-
great_function
(
-
PyString_FromString
(
"hello"
),
-
PyInt_FromLong
(
1
)
-
)
-
));
-
tuple
=
Py_BuildValue
(
"(iis)"
,
1
,
2
,
"three"
);
-
printf
(
"%d
\n
"
,
PyInt_AsLong
(
-
great_function
(
-
tuple
,
-
PyInt_FromLong
(
1
)
-
)
-
));
-
printf
(
"%s
\n
"
,
PyString_AsString
(
-
great_function
(
-
tuple
,
-
PyInt_FromLong
(
2
)
-
)
-
));
-
Py_Finalize
();
-
}
在Windows下编译命令为
cl main.c great_module.c -IC:\Python27\include C:\Python27\libs\python27.lib
gcc main.c great_module.c -o main -I/usr/include/python2.7/ -lpython2.7
-
#great_module.pyx
-
cdef
public
char
great_function
(
const
char
*
a
,
int
index
):
-
return
a
[
index
]
__PYX_EXTERN_C DL_IMPORT(char) great_function(char const *, int);
这样的话，我们的main函数已经几乎看不到Python的痕迹了：
-
//main.c
-
#include <Python.h>
-
#include "great_module.h"
-
-
int
main
(
int
argc
,
char
*
argv
[])
{
-
Py_Initialize
();
-
initgreat_module
();
-
printf
(
"%c"
,
great_function
(
"Hello"
,
2
));
-
Py_Finalize
();
-
}
还是利用刚才的great_module.pyx，准备一个dllmain.c：
-
#include <Python.h>
-
#include <Windows.h>
-
#include "great_module.h"
-
-
extern
__declspec
(
dllexport
)
int
__stdcall
_great_function
(
const
char
*
a
,
int
b
)
{
-
return
great_function
(
a
,
b
);
-
}
-
-
BOOL
WINAPI
DllMain
(
HINSTANCE
hinstDLL
,
DWORD
fdwReason
,
LPVOID
lpReserved
)
{
-
switch
(
fdwReason
)
{
-
case
DLL_PROCESS_ATTACH
:
-
Py_Initialize
();
-
initgreat_module
();
-
break
;
-
case
DLL_PROCESS_DETACH
:
-
Py_Finalize
();
-
break
;
-
}
-
return
TRUE
;
-
}
cl /LD dllmain.c great_module.c -IC:\Python27\include C:\Python27\libs\python27.lib
参考资料：Cython的官方文档，质量非常高：
Welcome to Cython’s Documentation
4 Python调用C/C++（使用SWIG）
用C/C++对脚本语言的功能扩展是非常常见的事情，Python也不例外。除了SWIG，市面上还有若干用于Python扩展的工具包，比较知名的还有Boost.Python、SIP等，此外，Cython由于可以直接集成C/C++代码，并方便的生成Python模块，故也可以完成扩展Python的任务。
答主在这里选用SWIG的一个重要原因是，它不仅可以用于Python，也可以用于其他语言。如今SWIG已经支持C/C++的好基友Java，主流脚本语言Python、Perl、Ruby、PHP、JavaScript、tcl、Lua，还有Go、C#，以及R。SWIG是基于配置的，也就是说，原则上一套配置改变不同的编译方法就能适用各种语言（当然，这是理想情况了……）
SWIG的安装方便，有Windows的预编译包，解压即用，绿色健康。主流Linux通常集成swig的包，也可以下载源代码自己编译，SWIG非常小巧，通常安装不会出什么问题。
用SWIG扩展Python，你需要有一个待扩展的C/C++库。这个库有可能是你自己写的，也有可能是某个项目提供的。这里举一个不浮夸的例子：希望在Python中用到SSE4指令集的CRC32指令。
首先打开指令集的文档： https://software.intel.com/en-us/node/514245
可以看到有6个函数。分析6个函数的原型，其参数和返回值都是简单的整数。于是书写SWIG的配置文件（为了简化起见，未包含2个64位函数）：
-
/* File: mymodule.i */
-
%module mymodule
-
-
%{
-
#include "nmmintrin.h"
-
%}
-
-
int _mm_popcnt_u32(unsigned int v);
-
unsigned int _mm_crc32_u8 (unsigned int crc, unsigned char v);
-
unsigned int _mm_crc32_u16(unsigned int crc, unsigned short v);
-
unsigned int _mm_crc32_u32(unsigned int crc, unsigned int v);
swig -python mymodule.i
得到一个 mymodule_wrap.c和一个mymodule.py。把它编译为Python扩展：
Windows：
cl /LD mymodule_wrap.c /o _mymodule.pyd -IC:\Python27\include C:\Python27\libs\python27.lib
Linux：
gcc -fPIC -shared mymodule_wrap.c -o _mymodule.so -I/usr/include/python2.7/ -lpython2.7
现在可以立即在Python下使用这个module了：
-
>>> import mymodule
-
>>> mymodule._mm_popcnt_u32(10)
-
2
回顾这个配置文件分为3个部分：
- 定义module名称mymodule，通常，module名称要和文件名保持一致。
- %{ %} 包裹的部分是C语言的代码，这段代码会原封不动的复制到mymodule_wrap.c
- 欲导出的函数签名列表。直接从头文件里复制过来即可。
还记得本文第2节的那个great_function吗？有了SWIG，事情就会变得如此简单：
-
/* great_module.i */
-
%module great_module
-
%{
-
int great_function(int a) {
-
return a + 1;
-
}
-
%}
-
int great_function(int a);
换句话说，SWIG自动完成了诸如Python类型转换、module初始化、导出代码表生成的诸多工作。
对于C++，SWIG也可以应对。例如以下代码有C++类的定义：
-
//great_class.h
-
#ifndef GREAT_CLASS
-
#define GREAT_CLASS
-
class
Great
{
-
private
:
-
int
s
;
-
public
:
-
void
setWall
(
int
_s
)
{
s
=
_s
;};
-
int
getWall
()
{
return
s
;};
-
};
-
#endif
// GREAT_CLASS
对应的SWIG配置文件
-
/* great_class.i */
-
%module great_class
-
%{
-
#include "great_class.h"
-
%}
-
%include "great_class.h"
这里不再重新敲一遍class的定义了，直接使用SWIG的%include指令
SWIG编译时要加-c++这个选项，生成的扩展名为cxx
swig -c++ -python great_class.i
cl /LD great_class_wrap.cxx /o _great_class.pyd -IC:\Python27\include C:\Python27\libs\python27.lib
Linux，使用C++的编译器
g++ -fPIC -shared great_class_wrap.cxx -o _great_class.so -I/usr/include/python2.7/ -lpython2.7
-
>>> import great_class
-
>>> c = great_class.Great()
-
>>> c.setWall(5)
-
>>> c.getWall()
-
5
SWIG非常强大，对于Python接口而言，简单类型，甚至指针，都无需人工干涉即可自动转换，而复杂类型，尤其是自定义类型，SWIG提供了typemap供转换。而一旦使用了typemap，配置文件将不再在各个语言当中通用。
参考资料：
SWIG的官方文档，质量比较高。 SWIG Users Manual
有个对应的中文版官网，很多年没有更新了。
写在最后：
由于CPython自身的结构设计合理，使得Python的C/C++扩展非常容易。如果打算快速完成任务，Cython（C/C++调用Python）和SWIG（Python调用C/C++）是很不错的选择。但是，一旦涉及到比较复杂的转换任务，无论是继续使用Cython还是SWIG，仍然需要学习Python源代码。
本文使用的开发环境：
Python 2.7.10
Cython 0.22
SWIG 3.0.6
Windows 10 x64 RTM
CentOS 7.1 AMD 64
Mac OSX 10.10.4
文中所述原理与具体环境适用性强。
文章所述代码均用于演示，缺乏必备的异常检查
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