代码入门网1.python怎么作为c语言的扩展
Python是一种面向对象的解释型计算机程序设计语言，由荷兰人Guido van Rossum于1989年发明，第一个公开发行版发行于1991年。
Python是纯粹的自由软件， 源代码和解释器CPython遵循 GPL(GNU General Public License)协议[1] 。Python语法简洁清晰，特色之一是强制用空白符（white space）作为语句缩进。
Python具有丰富和强大的库。它常被昵称为胶水语言，能够把用其他语言制作的各种模块（尤其是C/C++）很轻松地联结在一起。
常见的一种应用情形是，使用Python快速生成程序的原型（有时甚至是程序的最终界面），然后对其中[2] 有特别要求的部分，用更合适的语言改写，比如3D游戏中的图形渲染模块，性能要求特别高，就可以用C/C++重写，而后封装为Python可以调用的扩展类库。需要注意的是在您使用扩展类库时可能需要考虑平台问题，某些可能不提供跨平台的实现。
在python中扩展c语言模块可以总结为以下几步：1.首先，编写包含py接口的c源文件，称为wrap.c。这一步可以使用swig带过。
例如：swig -python foo.i2.接着，对wrap.c进行编译，生成XX.so。这一步可以使用 distutils带过。
如果要用 distutils的话，则需要首先编写一个py脚本。示例：setup(name = 'example', version = '1.0', ext_modules = [Extension('example', ['wrap.c','example.c'])]） 注意：句子中的list不仅不要包含wrap源文件，还要包含函数的原始源文件3.上一步的so文件便是最终可以使用的库文件，把该文件放入py的lib中或者当前目录，即可导入c语言扩展模块进行使用。
如果之前用过swig，还要把相应的so文件移入模块文件夹中并在文件名前加上_。示例： cp printf.so /usr/lib64/python2.7/site-packages/_printf.so。
2.Python的C语言扩展
C-Python，或者CPython，指C实现的Python虚拟机的基础API。最通用的Python就是是基于C实现的，它的底层API称为C-Python API，所有Python代码的最终变成这些API以及数据结构的调用，才有了Python世界的精彩。
Cython，准确说Cython是单独的一门语言，专门用来写在Python里面import用的扩展库。实际上Cython的语法基本上跟Python一致，而Cython有专门的“编译器”先将 Cython代码转变成C（自动加入了一大堆的C-Python API），然后使用C编译器编译出最终的Python可调用的模块。
GIL:Global Interpreter Lock，是Python虚拟机的多线程机制的核心机制，翻译为：全局解释器锁。其实Python线程是操作系统级别的线程，在不同平台有不同的底层实现（如win下就用win32_thread, posix下就用pthread等），Python解释器为了使所有对象的操作是线程安全的，使用了一个全局锁（GIL）来同步所有的线程，所以造成“一个时刻只有一个Python线程运行”的伪线程假象。GIL是个颗粒度很大的锁，它的实现跟性能问题多年来也引起过争议，但到今天它还是经受起了考验，即使它让Python在多核平台下CPU得不到最大发挥。
3.python扩展的c代码在哪里写
在哪里写都可以啊，重要的是编译过程。
给你介绍下编译过程吧。在windows和linux下面，对C扩展的编译方法是不一样的，我们先来看windows版的。
我们用C实现一个简单的加法。首先新建一个文件add.c，代码如下：#include
几乎所有的参数都是PyObject类型，在python，每个东西都是object。 static PyObject* add(PyObject* self, PyObject* args) { int x=0 ; int y=0; int z=0; if (! PyArg_ParseTuple(args, "i|i", &x, &y)) return NULL； /*第一个参数是self，这个是python用的， 每个函数都要有。
我们暂时不管。args是一个参数列表。
她把所有的参数都整合成一个string。所以 我们需要从这个string里来解析我们的参数。
PyArg_ParseTuple来完成这个任务。第一个参数是args， 就是我们要转换的参数。
第二个是格式符号。 “s”代表是个string。
从args里提取一个参数就写"s"， 两个的话就写"s|s"， 如果是一个string，一个int，就写"s|i"， 和printf差不多。第三个 参数就是提取出来的参数放置的真正位置。
必须传递这个参数的地址。对于add， 他将提取两个参数。
分别是x和y。*/ z=x+y; return Py_BuildValue("i", z)； /*调用完之后我们需要返回结果。
这个结果是c的type或者是我们自己定义的类型。必须把他转换成PyObject， 让python认识。
这个用Py_BuildValue 来完成。他是PyArg_ParseTuple的逆过程。
他的第一个参数和PyArg_ParseTuple的第二个参数一样， 是个格式化符号。第三个参数 是我们需要转换的参数。
Py_BuildValue会把所有的返回只组装成一个tutple给python。*/ } static PyMethodDef addMethods[] = { {"add", add, METH_VARARGS, "Execute a shell command."}, {NULL, NULL, 0, NULL} }； /*这个是一个c的结构。
他来完成一个映射。 我们需要把我们扩展的函数都映射到这个表里。
表的第一个字段是python真正认识的。是python 里的方法名字。
第二个字段是python里的这个方法名字的具体实现的函数名。 在python里调用add， 真正执行的是用c写的add函数。
第三个字段是METH_VARARGS， 他告诉python,add是调用c函数来实现的。第四个字段是这个函数的说明。
如果你在python里来help这个函数，将显示这个说明。相当于在python里的函数的文档说明。
*/ PyMODINIT_FUNC initadd() { Py_InitModule("add", addMethods)； } /*注意，这个函数的名字不能改动。 必须是init+模块名字。
我们的模块名字是add。所以这个函数是initadd（)。
这样python在导入add 的模块时候，才会找到这个函数，并调用。这个函数调用Py_InitModule来将模块名字和映射表结合在一起。
他表示，add这个模块使用addMethods这个映射表。python应该这样导入我们的module的.*/新建一个setup.py，内容如下：from distutils.core import setup, Extension module1 = Extension('add', sources = ['add.c']) setup (name = 'PackageName', version = '1.0', description = 'This is a demo package', ext_modules= [module1])组建：（由于我的机器上装了mingw，所以指定了mingw32。
默认的编译器是vs2008。参考：python setup.py build --compiler=mingw32 执行后会在当前目录生成一个build目录及文件：build\lib.win32-2.6\add.pyd 将add.pyd拷贝到当前目录，并写一个测试文件test.py，代码如下：import add print add.add(3,4) 执行一下，输出为7 OK，基本上就是如此了。
在linux下的话，会有少许不同.即直接用makefile将add.c编译成.so,python可以直接import,makefile代码如下：PYLIB = /usr/bin PYINC = /usr/include/python2.6 all: add.c gcc add.c -g -I$(PYINC) -shared -L$(PYLIB) -lpython2.6 -o add.so clean: rm -f add.so用同样的测试代码，可以测试通过。
4.如何编译C++文件为Python扩展模块
这个在python的帮助里就有。例子代码也完整。参考”Extending and Embedding the Python Interpreter“， 还有"Python/C API Reference Manual". 后面还有一段说明。
The API is equally usable from C++, but for brevity it is generally referred to
as the Python/C API。
不过有两个建议：
最好用C语言，而不是用C++。这主要是保持兼容性，方便使用ctypes, C++略复杂些。
另外就是建议你使用cython，这样挺容易就生成python 的ext，所以不用再为C++编译python ext发愁。
如果想在C++里调用python也容易。初始化一个interpreter，就和python一样用。通过返回变量获得结果。
另外C++与python程序数据交换还可以采用共享内存，其中有一个是基于numpy的共享内存方案挺成熟的。
5.如何使Python嵌入C++应用程序
Python容易扩展和嵌入。Python提供的许多标准模块支持C或者C++接口。Python和C可以一起工作，它可以嵌入到C或者C++的应用程序当中，因此可用Python语言为应用程序提供脚本接口，由于支持跨语言开发。
可用Python设计概念化应用程序，并逐步移植到C，使用前不必用C重写应用程序。（Jython使Python可以和Java一起工作，使开发者可以在Python里面调Java的包，也可以在Java里面使用Python的对象。还有更妙的，由于Jython的解释器完全用Java编写，因此可以在支持Java的任何平台上部署Python程序，甚至WEB浏览器也可以直接运行Python脚本。）
提出问题在某个C++应用程序中，我们用一组插件来实现一些具有统一接口的功能，我们使用Python来代替动态链接库形式的插件，这样可以方便地根据需求的变化改写脚本代码，而不是必须重新编译链接二进制的动态链接库。Python强大的功能足以胜任，但是有一些操作系统特定的功能需要用C++来实现，再由Python调用。所以，最基础地，我们需要做到：
1. 把Python嵌入到C++应用程序中，在C++程序中调用Python函数和获得变量的值；
2. 用C++为Python编写扩展模块（动态链接库），在Python程序中调用C++开发的扩展功能函数。
6.如何使Python嵌入C++应用程序
Python容易扩展和嵌入。
Python提供的许多标准模块支持C或者C++接口。Python和C可以一起工作，它可以嵌入到C或者C++的应用程序当中，因此可用Python语言为应用程序提供脚本接口，由于支持跨语言开发。
可用Python设计概念化应用程序，并逐步移植到C，使用前不必用C重写应用程序。（Jython使Python可以和Java一起工作，使开发者可以在Python里面调Java的包，也可以在Java里面使用Python的对象。
还有更妙的，由于Jython的解释器完全用Java编写，因此可以在支持Java的任何平台上部署Python程序，甚至WEB浏览器也可以直接运行Python脚本。）提出问题在某个C++应用程序中，我们用一组插件来实现一些具有统一接口的功能，我们使用Python来代替动态链接库形式的插件，这样可以方便地根据需求的变化改写脚本代码，而不是必须重新编译链接二进制的动态链接库。
Python强大的功能足以胜任，但是有一些操作系统特定的功能需要用C++来实现，再由Python调用。所以，最基础地，我们需要做到：1. 把Python嵌入到C++应用程序中，在C++程序中调用Python函数和获得变量的值； 2. 用C++为Python编写扩展模块（动态链接库），在Python程序中调用C++开发的扩展功能函数。
7.如何编译C++文件为Python扩展模块
这个在python的帮助里就有。
例子代码也完整。参考”Extending and Embedding the Python Interpreter“， 还有"Python/C API Reference Manual". 后面还有一段说明。
The API is equally usable from C++, but for brevity it is generally referred to as the Python/C API。不过有两个建议：最好用C语言，而不是用C++。
这主要是保持兼容性，方便使用ctypes, C++略复杂些。另外就是建议你使用cython，这样挺容易就生成python 的ext，所以不用再为C++编译python ext发愁。
如果想在C++里调用python也容易。初始化一个interpreter，就和python一样用。
通过返回变量获得结果。另外C++与python程序数据交换还可以采用共享内存，其中有一个是基于numpy的共享内存方案挺成熟的。