将C（或C+；+；）与Python接口有哪些不同的选项？
我知道有很多方法可以将C函数接口到Python中。。。它们各自的最佳用途是什么？为什么我应该使用给定的方法而不是其他方法？当我需要在Python和C之间选择绑定时，应该考虑什么 我知道关于这个的一些讨论，但它们似乎都不完整将C（或C+；+；）与Python接口有哪些不同的选项？,python,c,interfacing,Python,C,Interfacing,我知道有很多方法可以将C函数接口到Python中。。。它们各自的最佳用途是什么？为什么我应该使用给定的方法而不是其他方法？当我需要在Python和C之间选择绑定时，应该考虑什么 我知道关于这个的一些讨论，但它们似乎都不完整 我知道关于StackOverflow的一些问题也是相关的。例如： 这只是对您问题的一部分的简短回答，但是： ctypes可能是最好的选择，因为您有一个预先存在的C库，希望与Python一起使用 当您想用C编写利用Python方面的东西，或者想用C编写Python
ctypes当然，这两种方法可能会在您的问题中所链接的SO问题的一些答案中详细阐述。我没有使用所有这些方法，尽管我在某一点或另一点上对它们进行了调查 pythoncapi：用于编写编译成Python模块的C代码，该模块可以在Python中导入。或者编写一个Python模块，充当与某些C库接口的“粘合”代码 scipy.weave：允许您在python代码中插入一些C代码，如果您使用NumPy和scipy进行数值计算，请查看以下内容。C代码可以是字符串，例如weave.inline（'printf（“%s”，foo'） ctypes：一个python模块，允许您从python代码中调用C代码。基本上，您可以导入共享库，然后调用它的API。需要做一些工作来整理这些调用中的数据。如果您正在考虑使用您或其他人编写的现有C库，我将从这里开始 pyrex/cython：允许您编写Python代码（使用一些特殊语法），生成C代码（可以作为Python模块导入），显然，运行速度比通过Python解释器运行更快。这有点像“Python C API”路由，只是它为您生成C代码。如果您有一些代码块是您的瓶颈并且速度非常慢，那么这将非常有用。使用cython重写该函数，并从调用代码导入它 SWIG：为C/C++库生成包装器代码。您应该得到一个可以导入和使用的python模块 Boost.Python：这是我所知最少的一个。在我看来，它类似于SWIG，尽管您自己编写包装层，但在Boost宏/函数的大量帮助下
Psyco：将python代码的速度提高一点，我在这方面的运气从来没有这么好。我不会浪费你的时间。分析代码，找出瓶颈，并使用上述技术之一加快速度。-1。这个问题太宽泛了。@Steven Rumbalski:我不同意。这是一个很好的问题，尽管我想我很想听听用户实际尝试了什么。@Platinum Azure:我在-1上含糊其辞了一些，但最终决定这个问题的好答案必须非常长且详细。“这在很大程度上也是主观的。”史蒂文·伦巴尔斯基，我同意——我觉得这是“我下一步应该学什么语言”问题的一个稍微狭隘的版本@Charles Brunet，我认为你应该编辑这个以反映你的具体需求。你想做什么？对于这个问题，有太多的选择，我不同意。如果您知道需要一个到python的c绑定，但是您不知道需要了解的绑定是什么，那么您怎么能问一个更具体的问题呢？我最近尝试了SWIG和ctypes，ctypes结果不是那么令人头痛。你可以编译你的C/C++作为共享库，然后从Python脚本导入和调用函数。但是，