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Python與C/C++交互的方案有多種，如Python C API，SWIG，SIP，ctypes，cpython，cffi，boost.python等。
Python只是一個語言規范，有很多具體實現，CPython是標準Python，由C編寫，Python腳本被編譯成CPython字節碼，然后由虛擬機解釋執行，垃圾回收使用引用計數，Python與C/C++混合編程本質是基于CPython解釋器。其它的Python實現包括Jython、IronPython、PyPy、Pyston，Jython是Java編寫的，使用JVM的垃圾回收，可以與Java混合編程，IronPython面向.NET平臺。
Python擴展模塊可以用Python編寫，也可以用C/C++編譯型的語言來寫擴展。Python可擴展性具有為語言增加新功能、具有可定制性、代碼可以實現復用等優點。
（1）提升計算能力
Python擴展模塊使用C/C++編寫，其計算性能也是C/C++同級別的，其跨語言通信接口上的性能損失小到忽略不計，所以能夠提供非常好的性能支持，典型如用于科學計算的Numpy包，其底層調用了第三方的數學計算庫，其性能也是同級別的。
（2）使用多核心計算能力
Python擴展模塊通過對GIL的控制，可以使用CPU的多核心計算能力，而不會受限于純Python程序的單核心限制，結合多線程可以定制使用多個核心。
（3）系統組件隔離和模塊化
通過把每個C/C++函數提供給Python接口，使得函數之間不共享任何狀態，實現了良好的組件隔離，有助于開發和測試。同時由于參數全部通過Python傳遞，易于打印和中斷，可調試性有很大的提高。
（4）使用第三方庫
對于不支持Python的第三方庫，需要開發者自己編寫擴展模塊實現系統對接。但現代流行的大型庫，很多都有官方的Python擴展模塊，使得應用質量有了較大提高，典型如OpenCV和PyCUDA。
CPython是C語言實現的Python解釋器，是Python語言的官方實現，是使用最廣泛的Python解釋器。
C/C++實現Python擴展模塊的流程如下：
（1）包含頭文件Python.h
（2）C/C++模塊實現
（3）定義C/C++函數的Python接口映射表
（4）初始化函數
（5）初始化模塊
（6）setup.py編寫
（7）擴展模塊編譯安裝
Python.h頭文件包含用于將C/C++模塊hook到CPython解析器的CPython API，而且必須將Python.h頭文件寫在任何標準頭文件前，因為Python.h頭文件可能定義了一些影響標準頭文件的預處理宏。
Python.h文件定義了所有的Python C API，Python C API的方法與變量前綴為Py_和Py，在代碼中盡量不要使用此前綴，避免混亂。
Python.h文件中，Python對象API命名為`PyObject、內存管理函數API命名為PyMen_、數值(包括整數和浮點數的運算等)API命名為PyNumber*、浮點數API命名為PyFloat、整數API命名為PyLong_、序列API命令為PySequence*、列表API命名為PyList、元組API命名為PyTuple_、字典API命名為PyDict*、集合API命名為PySet、可迭代對象API命名為PyIter_、字符串API命名為PyUnicode*、函數參數API命名為PyArg、函數API命名為PyFunction_、文件對象API命名為PyFile_*`。
C語言沒有bool類型，Python C API的bool類型定義在asdl.h中，形式如下：typedef enum {false, true} bool;，即false=0，true=1。
實現一個加法和乘法操作的模塊，加法和乘法操作方法如下：
static double add(double a, double b)
{
return a + b;
}
static double mul(double a, double b)
{
return a * b;
}Python C 擴展的函數定義一般如下：
static PyObject *MyFunction( PyObject *self, PyObject *args );
static PyObject *MyFunctionWithKeywords(PyObject *self, PyObject *args, PyObject *kw);
static PyObject *MyFunctionWithNoArgs( PyObject *self );Python C擴展模塊中的函數是靜態函數，名字是任意的，但通常命名為modulename_functionname的形式，返回PyObject類型的指針。如果函數不想返回一個值，Python定義了一個宏Py_RETURN_NONE，等價于在腳本層返回None。
C/C++函數的包裝如下：
static PyObject* operator_add(PyObject *self, PyObject *args)
{
float a, b;
if(!PyArg_ParseTuple(args, "ff", &a, &b))
{
return NULL;
}
float result = add(a, b);
return Py_BuildValue("f", result);
}
static PyObject* operator_mul(PyObject *self, PyObject *args)
{
float a, b;
if(!PyArg_ParseTuple(args, "ff", &a, &b))
{
return NULL;
}
float result = mul(a, b);
return Py_BuildValue("f", result);
}Python接口映射表是PyMethodDef結構的數組，PyMethodDef結構體定義如下：
struct PyMethodDef {
char *ml_name;
PyCFunction ml_meth;
int ml_flags;
char *ml_doc;
};ml_name:暴露給Python程序的函數名。
ml_meth: 函數的指針，即函數定義的地方。
ml_flags: 函數簽名方式，一般是METH_VARARGS；如果想傳入關鍵字參數，可以與MET_KEYWORDS進行或運算；如果不接受任何參數，可以給其賦值為METH_NOARGS。
ml_doc: 函數的文檔字符串，可以直接給其賦值為NULL。
Python接口映射表必須以一個由NULL和0組成的結構體進行結尾，示例如下：
static PyMethodDef operator_methods[] = {
{ "add", (PyCFunction)operator_add, METH_VARARGS, "operator add" },
{ "mul", (PyCFunction)operator_mul, METH_VARARGS, "operator mul" },
{ NULL, NULL, 0, NULL }
};擴展模塊的初始化函數會在模塊被導入時被CPython解析器調用。初始化函數需要從構建的庫中導出，因此Python頭文件里定義了PyMODINIT_FUNC來進行導出工作，因此需要在定義初始化函數時使用。
PyMODINIT_FUNC initModuleName() {
Py_InitModule3(ModuleName, module_methods, "docstring...");
}py_InitModule3函數原型如下：PyObject* Py_InitModule3(char *name, PyMethodDef *methods, char *doc)
module_name: 被導出的模塊名；
module_methods: 模塊的方法映射表；
docstring: 模塊的注釋；
返回值：返回一個新的模塊對象
Py_InitModule函數原型如下：PyObject* Py_InitModule(char *name, PyMethodDef *methods)
name：模塊名稱
methods：模塊函數描述表
返回值：返回一個新的模塊對象
operator模塊的初始化如下：
PyMODINIT_FUNC initoperator()
{
Py_InitModule3("operator", operator_methods);
}
operator.c文件如下:
#include <Python.h>
/***************************
* C++語言函數定義
***************************/
static double add(double a, double b)
{
return a + b;
}
static double mul(double a, double b)
{
return a * b;
}
/*****************************
* C++語言函數的包裝
*****************************/
static PyObject* operator_add(PyObject *self, PyObject *args)
{
float a, b;
if(!PyArg_ParseTuple(args, "ff", &a, &b))
{
return NULL;
}
float result = add(a, b);
return Py_BuildValue("f", result);
}
static PyObject* operator_mul(PyObject *self, PyObject *args)
{
float a, b;
if(!PyArg_ParseTuple(args, "ff", &a, &b))
{
return NULL;
}
float result = mul(a, b);
return Py_BuildValue("f", result);
}
static PyMethodDef operator_methods[] = {
{ "add", (PyCFunction)operator_add, METH_VARARGS, "operator add" },
{ "mul", (PyCFunction)operator_mul, METH_VARARGS, "operator mul" },
{ NULL, NULL, 0, NULL }
};
PyMODINIT_FUNC initoperator()
{
Py_InitModule3("operator", operator_methods);
}setup.py腳本是用于構建擴展模塊的配置，通常包含如下實用功能：
（1）提供了更完善的編譯參數，比如編譯時特定的宏定義，編譯器參數等
（2）引用其它第三方庫
（3）區分不同平臺的編譯，對Linux和Mac有所區分
（4）提供更加完善的元信息
setup.py腳本如下：
# !/usr/bin/env python
from distutils.core import setup, Extension
setup(name='operator', ext_modules=[Extension('operator', sources=['operator.c'])])編譯模塊：python setup.py build
安裝模塊：python setup.py install
Python擴展模塊將會安裝在當前虛擬環境下。python setup.py build_ext --inplace
--inplace表示在源碼處生成模塊文件
import operator
if __name__ == '__main__':
result = operator.add(1, 9)
print(result)
result = operator.mul(100, 1)
print(result)
# output:
# 10
# 100GIL是限制Python使用多核的直接原因，根本原因是Python解釋器內部有一些全局變量，如異常處理等，但由于有很多Python API和第三方模塊在使用GIL全局變量，使得GIL的改進一直得不到進展。
在Python擴展模塊層面是可以釋放GIL的，使得CPU控制權交還給Python，而當前C/C++代碼也可以繼續執行。但任何Python API的調用都必須在GIL控制下進行，因此在執行密集計算的任務前釋放GIL，完成計算后，重新申請GIL，再進行返回值和異常處理。
第一種方法如下：
static PyObject *fun(PyObject *self, PyObject *args)
{
//.... ? ?
PyThreadState *_save; ? ?
_save=PyEval_SaveThread(); ? ?
block(); ? ?
PyEval_RestoreThread(_save);
//... }
}第二種方法如下：
Py_BEGIN_ALLOW_THREADS;
//可能阻塞的操作
Py_END_ALLOW_THREADS;使用多核計算的方法是，把任務拆分成多個小份，每個小份都放在一個線程中運行。線程里調用擴展模塊中的計算函數，計算函數在實際計算時釋放GIL。
當一個函數失敗時，CPython解釋器約定會返回一個錯誤值（NULL）并設置3個全局靜態變量，分別對應Python的sys.exec_type, sys.exec_value和sys.exec_traceback。最先檢測到異常的函數應該報告并設置全局變量，其它調用函數只是返回異常值。
Python C API定義了一些函數來設置并檢查各種異常：
(1)PyErr_SetString(PyObject* type, const char* message)
type是一個預定義的對象，例如PyExc_ZeroDivisionError，C字符串用于說明異常出現的原因。
(2)PyErr_SetObject(PyObject* type, PyObject* value)
type異常類型，value為異常值
(3)PyErr_Occurred()
用來檢查是否設置了一個異常
(4)如果要忽略一個異常而不傳遞給解析器，可以調用PyErr_Clear()函數
(5)所有直接調用malloc()或者realloc()函數失敗時，必須要調用PyErr_NoMemory()，并且返回失敗標志
常見異常類型如下：
PyExc_ZeroDivisionError ：被0除 ? ?
PyExc_IOError ：IO錯誤 ? ?
PyExc_TypeError ：類型錯誤，如參數類型不對 ? ?
PyExc_ValueError ：值的范圍錯誤 ? ?
PyExc_RuntimeError ：運行時錯誤 ? ?
PyExc_OSError ：各種與OS交互時的錯誤
Py_BuildValue函數可以用于創建PyObject對象，其函數聲明如下：
Python提供了一系列的函數用于C++與Python數據類型的相互轉化，相應函數的格式為PyXXX_AsXXX 或者PyXXX_FromXXX，一般帶有As的函數是將Python對象轉化為C++數據類型的，而帶有From的函數是將C++對象轉化為Python，Py的XXX表示的是Python中的數據類型。PyUnicode_AsWideCharString?將Python中的字符串轉化為C++中寬字符，而?PyUnicode_FromWideChar?是將C++的字符串轉化為Python中的字符串。Python3廢除了Python2中的普通的字符串，將所有字符串都當做Unicode，所以使用Python3時需要將所有字符串轉化為Unicode。
#include <Python.h>
#include <stdio.h>
int main() {
// 初始化Python環境
Py_Initialize();
// 有符號整型
PyObject* py_ival1 = Py_BuildValue("i", -890);
PyObject* py_ival2 = PyLong_FromLong(-890);
int ival1 = PyLong_AsLong(py_ival1);
int ival2 = PyLong_AsLong(py_ival2);
printf("ival1 = %d, ival2 = %d\n", ival1, ival2);
// ival1 = -890, ival2 = -890
// 無符號整型
PyObject* py_uval1 = Py_BuildValue("I", 123456789);
PyObject* py_uval2 = PyLong_FromUnsignedLong(123456789);
unsigned int uval1 = PyLong_AsUnsignedLong(py_uval1);
unsigned int uval2 = PyLong_AsUnsignedLong(py_uval2);
printf("uval1 = %d, uval2 = %d\n", uval1, uval2);
// uval1 = 123456789, uval2 = 123456789
// 長整型
PyObject* py_lval1 = Py_BuildValue("L", 456784567845678);
PyObject* py_lval2 = PyLong_FromLongLong(456784567845678);
long long lval1 = PyLong_AsLongLong(py_lval1);
long long lval2 = PyLong_AsLongLong(py_lval2);
printf("lval1 = %lld, lval2 = %lld\n", lval1, lval2);
// lval1 = 456784567845678, lval2 = 456784567845678
// 浮點類型
PyObject* py_fval1 = Py_BuildValue("f", 3.1415);
PyObject* py_fval2 = PyFloat_FromDouble(3.1415);
double fval1 = PyFloat_AsDouble(py_fval1);
double fval2 = PyFloat_AsDouble(py_fval2);
printf("fval1 = %f, fval2 = %f\n", fval1, fval2);
// fval1 = 3.141500, fval2 = 3.141500
// 布爾類型
PyObject* py_bval1 = Py_BuildValue("b", false);
PyObject* py_bval2 = PyBool_FromLong(true);
int bval1 = PyLong_AsLong(py_bval1);
int bval2 = PyLong_AsLong(py_bval2);
printf("bval1 = %d, bval2 = %d\n", bval1, bval2);
// bval1 = 0, bval2 = 1
// 字符串類型
PyObject* py_sval1 = Py_BuildValue("s", "hello world");
PyObject* py_sval2 = PyUnicode_FromString("hello world");
// 將unicode轉換為utf8
PyObject* py_utf1 = PyUnicode_AsUTF8String(py_sval1);
PyObject* py_utf2 = PyUnicode_AsUTF8String(py_sval2);
// 將utf8轉換為const char*
char* sval1 = PyBytes_AsString(py_utf1);
char* sval2 = PyBytes_AsString(py_utf2);
printf("sval1 = %s, sval2 = %s\n", sval1, sval2);
// sval1 = hello world, sval2 = hello world
// 退出Python環境
Py_Finalize();
return 0;
}G++編譯：g++ -I/home/user/anaconda3/include/python3.7m -c pycobject.c
鏈接：g++ -o main pycobject.o -L/usr/local/lib -lpython3.7 -lrt -lpthread -lutil -ldl
PyObject* PyTuple_New(Py_ssize_t len)
創建一個Python元組對象，必須設置長度，如果設置長度為0，則元組對象是一個空元組。int PyTuple_Check(PyObject *p)
判斷是否是一個元組對象Py_ssize_t PyTuple_Size(PyObject *p)
獲取元組的大小PyObject* PyTuple_GetItem(PyObject* p, Py_ssize_t pos)
獲取元組內指定下標的值PyObject* PyTuple_GetSlice(PyObject* p, Py_ssize_t low, Py_ssize_t high)
獲取分片數據 p[lwo, higt]
int PyTuple_SetItem(PyObject* p, Py_ssize_t pos, PyObject* o)
設置元組指定下標的值int _PyTuple_Resize(PyObject *p, Py_ssize_t newsize)
改變元組的大小
#include <Python.h>
#include <stdio.h>
int main() {
// 初始化Python環境
Py_Initialize();
PyObject* tuple = PyTuple_New(3);
PyObject* item0 = Py_BuildValue("i", 123);
PyTuple_SetItem(tuple, 0, item0);
PyObject* item1 = Py_BuildValue("s", "hello");
PyTuple_SetItem(tuple, 1, item1);
PyObject* item2 = Py_BuildValue("f", 23.98f);
PyTuple_SetItem(tuple, 2, item2);
PyObject* py_data = PyTuple_GetItem(tuple, 0);
int value = PyLong_AsLong(py_data);
printf("value = %d\n", value);
// value = 123
// 退出Python環境
Py_Finalize();
return 0;
}PyObject* PyDict_New()
創建一個Python字典對象，成功返回新空字典，失敗返回NULL。int PyDict_Check(PyObject *p)
判斷對象是不是一個字典void PyDict_Clear(PyObject *p)
清空Python字典對象的數據int PyDict_Contains(PyObject* p, PyObject* key)
判斷字典內是否存在一個鍵值數據PyObject* PyDict_Copy(PyObject* p)
拷貝一個字典的數據，產生一個新的Python字典對象int PyDict_SetItem(PyObject* p, PyObject* key, PyObject *val)
給Python字典對象設置新的鍵值數據int PyDict_SetItemString(PyObject* p, const char key, PyObject *val)
給Python字典對象設置新的鍵值數據int PyDict_DelItem(PyObject* p, PyObject* key)
刪除Python鍵值數據int PyDict_DelItemString(PyObject* p, const char key)
刪除Python鍵值數據PyObject* PyDict_GetItem(PyObject* p, PyObject *key)
獲取Python字典對象的鍵的值PyObject* PyDict_GetItemString(PyObject* p, const char *key)
獲取Python字典對象的鍵的值PyObject* PyDict_SetDefault(PyObject* p, PyObject* key, PyObject* default)
設置Python字典對象的默認值，當獲取的Key不存在的時候則返回當前的默認數據 PyObject* PyDict_Items(PyObject* p)
返回一個Python字典對象所有數據的PyListObjectPyObject* PyDict_Keys(PyObject* p)
返回一個Python字典對象的所有KeyPyObject* PyDict_Values(PyObject* p)
返回一個Python字典對象的所有Value數據Py_ssize_t PyDict_Size(PyObject *p)
獲取Python字典的大小 len(dict)int PyDict_Next(PyObject* p, Py_ssize_t ppos, PyObject* pkey, PyObject* pvalue)
遍歷獲取Python字典對象的所有數據，
#include <Python.h>
#include <stdio.h>
int main() {
// 初始化Python環境
Py_Initialize();
PyObject* dict = PyDict_New();
PyObject* key1 = Py_BuildValue("s", "age");
PyObject* value1 = Py_BuildValue("i", 30);
PyDict_SetItem(dict, key1, value1);
PyObject* py_data = PyDict_GetItemString(dict, "age");
int value = PyLong_AsLong(py_data);
printf("value = %d\n", value);
// value = 30
// 退出Python環境
Py_Finalize();
return 0;
}PyObject* PyList_New(Py_ssize_t len)
創建一個列表，成功返回新列表，失敗返回NULLint PyList_Check(PyObject *p)
判斷是否是一個Python List（列表）Py_ssize_t PyList_Size(PyObject *list)
獲取列表元素的個數 len(list)PyObject* PyList_GetItem(PyObject* list, Py_ssize_t index)
從列表里面獲取一個元素，計數器不會加1int PyList_SetItem(PyObject* list, Py_ssize_t index, PyObject* item)
設置別表指定位置的值，下標的所在的位置必須是有值的，并且是有效的int PyList_Insert(PyObject* list, Py_ssize_t index, PyObject* item)
在列表指定位置插入值 int PyList_Append(PyObject* list, PyObject* item)
在列表尾部追加值 PyObject* PyList_GetSlice(PyObject* list, Py_ssize_t low, Py_ssize_t high)
獲取列表里面一段切片數據，一段指定范圍的數據 list[low:higt]int PyList_SetSlice(PyObject* list, Py_ssize_t low, Py_ssize_t high, PyObject* itemlist)
設置列表分片數據，指定列表范圍的數據 list[low:higt] = itemlistint PyList_Sort(PyObject *list)
對列表數據進行排序int PyList_Reverse(PyObject *list)
把列表里面的所有數據反轉PyObject* PyList_AsTuple(PyObject* list)
將Python列表轉為Python元組 tuple(list)
#include <Python.h>
#include <stdio.h>
int main() {
// 初始化Python環境
Py_Initialize();
PyObject* list = PyList_New(5);
PyObject* item0 = Py_BuildValue("i", 123);
PyList_SetItem(list, 0, item0);
PyObject* item1 = Py_BuildValue("s", "hello");
PyList_SetItem(list, 1, item1);
PyObject* item2 = Py_BuildValue("f", 23.98f);
PyList_SetItem(list, 2, item2);
PyObject* py_data = PyList_GetItem(list, 0);
int value = PyLong_AsLong(py_data);
printf("value = %d\n", value);
// value = 123
// 退出Python環境
Py_Finalize();
return 0;
}Python腳本調用擴展模塊的函數時，傳入的參數會存在PyObject* args所指向的PyObject對象中，參數的提取使用PyArg_ParseTuple() 和 PyArg_ParseTupleAndKeywords()函數進行解析 。int PyArg_ParseTuple(PyObject* arg, char* format, ...);
參數 arg 是一個tuple對象，包含Python傳遞來的參數， format 參數必須是格式化字符串。int PyArg_ParseTupleAndKeywords(PyObject* arg, PyObject* kwdict, char* format, char* kwlist[],...);
參數 arg 是一個tuple對象，包含Python傳遞過來的參數，參數 kwdict 是關鍵字字典，用于接受運行時傳來的關鍵字參數。參數 kwlist 是一個NULL結尾的字符串，定義了可以接受的參數名，并從左到右與format中各個變量對應。如果執行成功 PyArg_ParseTupleAndKeywords() 會返回true，否則返回false并拋出異常。
format參數是一個字符串，通常每個字符代表一種類型；剩下的參數是與format相對應的各個變量的地址，返回值是一個整型，解析成功返回1，解析出錯返回0。
無參函數的參數提取：ok = PyArg_ParseTuple(args, "");
參數為一個字符串的函數的參數提取：ok = PyArg_ParseTuple(args, "s", &s);
參數為兩個長整型與一個字符串的函數的參數提取：ok = PyArg_ParseTuple(args, "lls", &k, &l, &s);
參數至少有一個字符串，可以另外有一個字符串或整型的函數的參數提取：ok = PyArg_ParseTuple(args, "s|si", &file, &mode, &bufsize);
參數為兩個元組的函數的參數提取：ok = PyArg_ParseTuple(args, "((ii)(ii))(ii)",&left, &top, &right, &bottom, &h, &v);
參數為一個PyObject對象，可以表示Python中的任意類型。ok = PyArg_ParseTuple(args, "O", &p);
void Py_Initialize()
初始化Python解釋器，在C++程序中使用其它Python C API前，必須初始化Python解釋器，如果調用失敗，將產生一個致命的錯誤。int PyRun_SimpleString( const char *command)
執行一段Python代碼。PyObject* PyImport_ImportModule( char *name)
導入一個Python模塊，參數name可以是.py文件的文件名。
`PyObject PyModule_GetDict( PyObject module)<br/>獲取模塊名稱空間下的字典對象<br/>PyObject PyRun_String( const char str, int start, PyObject globals, PyObject locals)<br/>執行一段Python代碼。<br/>int PyArg_Parse( PyObject args, char format, ...)<br/>解析Python數據為C的類型<br/>PyObject PyObject_GetAttrString( PyObject o, char attr_name)<br/>返回模塊對象o中的attr_name 屬性或函數<br/>PyObject Py_BuildValue( char format, ...)<br/>構建一個參數列表，把C類型轉換為Python對象，使Python可以使用C類型數據<br/>PyEval_CallObject(PyObject pfunc, PyObject pargs)<br/>pfunc是要調用的Python 函數，通常可用PyObject_GetAttrString()獲得；pargs是函數的參數列表，通常可用Py_BuildValue()構建<br/>void Py_Finalize()`
關閉Python解釋器，釋放解釋器所占用的資源。
調用Python模塊時需要首先包含Python.h頭文件，Python.h頭文件一般在安裝Python目錄中的 include文件中。
調用Python腳本前先調用Py_Initialize 函數來初始化Python環境，可以調用Py_IsInitialized來檢測Python環境是否初始化成功。
針對簡單的Python語句，可以直接調用?PyRun_SimpleString?函數來執行， 接收參數為Python語句的ANSI字符串，返回int型的值。如果為0表示執行成功，否則為失敗。
（1）加載Python模塊(自定義模塊)
加載Python模塊需要調用?PyImport_ImportModule?函數，傳入模塊名稱作為參數，模塊名稱即py文件名稱，不能帶.py后綴。返回一個Python對象的指針，在C++中表示為PyObject，即模塊對象的指針。
（2）獲取Python函數對象
調用?PyObject_GetAttrString?函數來加載對應的Python模塊中的方法，接收兩個參數，第一個參數是獲取到的對應模塊的指針，第二個參數是函數名稱的ANSI字符串。返回一個對應Python函數的對象指針。
（3）檢查Python函數對象可調用性
調用?PyCallable_Check可以檢測Python函數對象是否可以被調用，接收參數為Python函數對象指針，如果能被調用會返回true否則返回false。
（4）參數傳遞
Python中函數的參數以元組的方式傳入，需要先將要傳入的參數轉化為元組。
（5）Python函數調用
調用?PyObject_CallObject?函數來執行對應的Python函數，接收兩個參數，第一個參數Python函數對象的指針，第二個參數是需要傳入Python函數中的參數組成的元組。返回Python的元組對象。
（6）解析返回值
獲取到返回值（Python元組對象）后使用對應的函數將Python元組轉化為C++中的變量。
需要調用?Py_DECREF?來解除Python對象的引用，以便Python的垃圾回收器能正常的回收Python對象的內存。
Py_Finalize();
util.py腳本如下：
def add(a, b):
return a + b
def mul(a, b):
return a * b
def power(a, b):
return a ** bC++調用Python代碼如下：
#include <Python.h>
#include <stdio.h>
int main(int argc, char** argv)
{
// 初始化Python
Py_Initialize();
// 檢查初始化是否成功
if (!Py_IsInitialized())
{
return -1;
}
// 添加當前路徑
PyRun_SimpleString("import sys");
PyRun_SimpleString("sys.path.append('./')");
// 載入Python模塊
PyObject* pName = PyUnicode_FromString("util");
PyObject* pModule = PyImport_Import(pName);
if (!pModule)
{
printf("can't find util.py\n");
return -1;
}
PyObject* pDict = PyModule_GetDict(pModule);
if ( !pDict )
{
return -1;
}
PyObject* result;
int a = 0;
int b = 0;
PyObject* pFunc = PyDict_GetItemString(pDict, "add");
if ( !pFunc || !PyCallable_Check(pFunc) )
{
printf("can't find function add\n");
return -1;
}
// 參數進棧
PyObject* pArgs;
pArgs = PyTuple_New(2);
a = 3;
b = 4;
PyTuple_SetItem(pArgs, 0, Py_BuildValue("l",a));
PyTuple_SetItem(pArgs, 1, Py_BuildValue("l",b));
// 調用Python函數
result = PyObject_CallObject(pFunc, pArgs);
printf("%d add %d == %d\n", a, b, PyLong_AsLong(result));
pFunc = PyDict_GetItemString(pDict, "mul");
if ( !pFunc || !PyCallable_Check(pFunc) )
{
printf("can't find function mul\n");
return -1;
}
pArgs = PyTuple_New(2);
a = 2;
b = 3;
PyTuple_SetItem(pArgs, 0, Py_BuildValue("l",a));
PyTuple_SetItem(pArgs, 1, Py_BuildValue("l",b));
result = PyObject_CallObject(pFunc, pArgs);
printf("%d mul %d == %d\n", a, b, PyLong_AsLong(result));
pFunc = PyDict_GetItemString(pDict, "power");
if ( !pFunc || !PyCallable_Check(pFunc) ) {
printf("can't find function power\n");
getchar();
return -1;
}
pArgs = PyTuple_New(2);
a = 2;
b = 3;
PyTuple_SetItem(pArgs, 0, Py_BuildValue("l",a));
PyTuple_SetItem(pArgs, 1, Py_BuildValue("l",b));
result = PyObject_CallObject(pFunc, pArgs);
printf("%d power %d == %d\n", a, b, PyLong_AsLong(result));
Py_DECREF(pName);
Py_DECREF(pArgs);
Py_DECREF(pModule);
// 關閉Python
Py_Finalize();
return 0;
}G++編譯：g++ -I/home/user/anaconda3/include/python3.7m -c main.cpp
鏈接：g++ -o main main.o -L/usr/local/lib -lpython3.7m -lrt -lpthread -lutil -ldl
ctypes是Python的一個可以鏈接C/C++的庫，可以將C/C++函數編譯成動態鏈接庫，即window下的.dll文件或者是linux下的.so文件，通過使用cytpes可以直接調用動態連接庫的C/C++函數，加速代碼的運行速度。
ctypes的優點如下：
（1）不要修改動態庫的源碼
（2）只需要動態庫和頭文件
（3）使用比較簡單，而且目前大部分庫都兼容C/C++
import platform
from ctypes import *
if __name__ == '__main__':
if platform.system() == 'Windows':
libc = cdll.LoadLibrary('msvcrt.dll')
elif platform.system() == 'Linux':
libc = cdll.LoadLibrary('libc.so.6')
libc.printf(bytes('Hello world!\n', 'utf-8'))?ctypes作為連接Python和C的接口,，其對應的數據類型如下：
Python 中的類型，除了 None，int， long， Byte String，Unicode String 作為 C 函數的參數默認提供轉換外，其它類型都必須顯式提供轉換。None：對應 C 中的 NULL，int、long對應 C 中的 int，具體實現時會根據機器字長自動適配。
在python3中，Byte String對應 C 中的一個字符串指針char *，指向一塊內存區域，通常字符串前面需要加小b,? b"helloworld"；Unicode String對應 C 中一個寬字符串指針 wchar_t *，指向一塊內存區域，Python3中對應的是字符串，如"helloworld"。
編寫C語言函數add.c文件：
#include <stdlib.h>
int add(int a, int b)
{
return a + b;
}使用GCC編譯C語言文件：gcc -o libadd.so -shared -fPIC add.c
如果使用g++編譯生成C動態庫的代碼中的函數時，需要使用extern "C"來進行編譯。
Python調用C語言動態鏈接庫：
import ctypes
if __name__ == '__main__':
loader = ctypes.cdll.LoadLibrary
lib = loader("./libadd.so")
result = lib.add(1, 2)
print(result)
# output:
# 3需要extern "C"來輔助，也就是說還是只能調用C函數，不能直接調用方法，但是能解析C++方法。如果不用extern "C"，構建后的動態鏈接庫將沒有函數的符號表。
編寫C++語言函數add.cpp文件：
#include <stdlib.h>
#include <stdio.h>
#include <string.h>
using namespace std;
class Utils
{
public:
static void display(const char* name, int age)
{
printf("%s %d\n", name, age);
}
};
extern "C"{
void display(const char* name, int age)
{
Utils::display(name, age);
}
}G++編譯：g++ -o libadd.so -shared -fPIC add.cpp
Python調用C++語言動態鏈接庫：
import ctypes
if __name__ == '__main__':
loader = ctypes.cdll.LoadLibrary
lib = loader("./libadd.so")
name = bytes("Bauer", 'utf-8')
lib.display(name, 28)main.cpp文件：
#include <stdio.h>
void display()
{
printf("Hello CPython\n");
}
int main(int argc, const char* argv[])
{
display();
return 0;
}G++編譯：g++ -o main main.cpp
Python調用可執行程序：
import os
if __name__ == '__main__':
os.system("./main")SWIG（Simplified Wrapper and Interface Generator）是用來為腳本語言調用C和C++程序的軟件開發工具，實際上是一個編譯器，獲取C/C++的聲明和定義，用一個殼封裝起來，以便其它腳本語言訪問。SWIG 最大的好處就是將腳本語言的開發效率和 C/C++ 的運行效率有機的結合起來。
SWIG安裝：pip install swig
utils.h文件如下：
#include <stdio.h>
class utils
{
public:
static void display();
};utils.cpp文件如下：
#include "utils.h"
void utils::display()
{
printf("Hello SWIG\n");
}swig封裝需要一個.i后綴文件的封裝說明。%module <name>為封裝名稱，Python調用包名是<name>。
%{...%}內是附加的函數說明和頭文件，源文件以外的部分都要包括在內，包括頭文件和宏定義等。
utils.i文件如下：
%module utils
%{
/* Includes the header in the wrapper code */
#include "utils.h"
%}
/* Parse the header file to generate wrappers */
%include "utils.h"C++文件命令如下：swig -python -c++ utils.i
C文件命令如下：swig -python utils.i
swig會生成兩個不同的文件：utils_wrap.cxx（c源碼是utils_wrap.c）和python文件utils.py。
編寫setup.py文件：
from distutils.core import setup, Extension
utils_module = Extension('_utils', sources=['utils.cpp', 'utils_wrap.cxx'])
setup(name='utils', version='0.1', author="bauer", description="""Simple swig C++/Python example""",
ext_modules=[utils_module], py_modules=["utils"])可以使用include_dirs指定搜索的頭文件路徑，librarydirs指定搜索的庫路徑。
swig生成的擴展模塊對象名必須使用python模塊名并在前面加上下劃線`，通過swig生成的python文件是utils.py，模塊對象名必須是’_utils’,否則無法順利編譯。<br/>在當前目錄下編譯生成Python模塊：<br/>python setup.py build_ext --inplace<br/>當前目錄下生成模塊如下：<br/>_utils.cpython-37m-x86_64-linux-gnu.so`
import utils
if __name__ == '__main__':
utils.utils_display()
# output:
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