cpp 绑定方案大比拼

目前有 Pybind11 / Boost.Python / SWIG 这几个主流高效绑定方案的对比和推荐：

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🔥 高效 C++ 到 Python 绑定工具推荐

工具	性能特点	编译速度	二进制大小	运行效率	易用性	是否推荐
nanobind	极速绑定库	✅ 快	✅ 小	✅ 高	⚠️ 中等	✅ 推荐
cppyy	JIT + Cling	⚠️ 动态绑定	⚠️ 无编译	⚠️ 略慢	✅ 高	✅ 原型开发推荐
litgen	自动化绑定生成器	⚠️ 依赖 srcML	✅ 自动生成	✅ 中等	✅ 高	✅ 自动生成推荐
Cython (C++ 模式)	混合语言	⚠️ 较慢	⚠️ 大	✅ 高	⚠️ 中等	⚠️ 一般
SWIG	跨语言绑定	⚠️ 较慢	⚠️ 大	⚠️ 中等	⚠️ 低	⚠️ 不推荐
Boost.Python	古老经典	❌ 很慢	❌ 很大	⚠️ 低	⚠️ 低	❌ 不推荐

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🚀 推荐首选：nanobind

✅ 优势总结：

• 编译速度快：比 Pybind11 快 4x
• 二进制小：比 Pybind11 小 5x
• 运行效率高：比 Pybind11 快 10x
• 零依赖：仅需 Python 和 C++17 编译器
• 支持 STL 容器：vector、map、tuple 等
• 支持 NumPy 数组：nb::ndarray
• 支持类型标注：.pyi 文件生成（stubgen）

🧩 示例代码：

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