Python非平凡C++；延伸 我有相当大的C++库，它支持多个子库，我需要把整个事情变成一个Python扩展。我使用distutils是因为它需要跨平台，但如果有更好的工具，我愿意接受建议 有没有一种方法可以让ditutul首先编译子库，并在创建主库的时候将它们链接到？ < p>我在产品中用一个大的C++库做这个。有几种工具可以帮助您自动化编写绑定的任务：最流行的是，它已经存在了一段时间，在许多项目中使用，并且通常工作得非常好 P.>对SWIG最大的反对（在我看来）是SWIG本身的C++代码库真的相当粗糙，使它温和。它是在STL之前编写的，并且有自己的半动态类型系统，现在已经很旧了。这不会有多大关系，除非你不得不陷入困境并对核心进行一些修改（我曾经尝试添加doxygen->docstring转换），但如果你这样做了，祝你好运！人们还说SWIG生成的代码没有那么高效，这可能是真的，但对我来说，我从来没有发现SWIG调用本身足以成为一个瓶颈来担心它 如果SWIG不浮出你的船，你可以使用其他工具：如果你已经在C++代码中使用了Boost库，那么它也很受欢迎。缺点是编译时它很重，因为它几乎都是基于C++模板的。

这两个工具都要求您预先做一些工作，以便定义将要公开的内容以及如何公开。对于SWIG，你提供了类似C++标题的界面文件，但被删除了，并用一些额外的指令来告诉SWIG如何翻译复杂的类型等等。编写这些界面可能很繁琐，所以你可能想看看一些帮助你自动生成它们的东西。 该包的作者实际上编写了另一个扩展，您可能会喜欢：。这个包做两件事：它可以自动生成绑定定义，然后将这些定义提供给boost.python来生成python绑定：基本上，它是大多数人的完整解决方案。如果没有特别特殊或困难的需求需要满足，您可能希望从那里开始

其他一些可能被证明是有用的参考问题：

您还可以找到一个方便的Python绑定生成工具。正如Alex在评论中指出的，它现在已经相当古老了，但至少让你对风景有了一些了解

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在如何驱动构建方面，您可能想看看一个更高级的构建工具，它可以区分：如果您想坚持使用Python，我强烈建议您将其作为一个框架（其他人会告诉您这是一条路，但请相信我，它非常慢：我已经去过那里，回来过了！）…这需要一些学习，但是当你把你的脑袋转过来的时候，它是非常强大的。而且，由于它是纯Python，因此它将与构建过程中使用的任何其他Python代码完美集成（例如，您最终使用的是Py++）.

请注意，您引用为“this Comparison”的CERN报告已经有6年多的历史了，因此必须谨慎对待（！）。特别是SIP，在这些年里已经有了很大的发展，所以今天它非常值得考虑。