1、C/C++调用Python（基础篇）
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写在最后：
由于CPython自身的结构设计合理，使得Python的C/C++扩展非常容易。如果打算快速完成任务，Cython(C/C++调用Python)和SWIG(Python调用C/C++)是很不错的选择。但是，一旦涉及到比较复杂的转换任务，无论是继续使用Cython还是SWIG，仍然需要学习Python源代码。
在Mac OS X 下的编译命令同上
产生可执行文件后，直接运行，结果为输出
Hello Python!
Python库函数PyRun_SimpleString可以执行字符串形式的Python代码。虽然非常简单，但这段代码除了能用C语言动态生成一些Python代码之外，并没有什么用处。我们需要的是C语言的数据结构能够和Python交互。
下面举个例子，比如说，有一天我们用Python写了一个功能特别强大的函数：
从上述代码可以窥见Python内部运行的方式：
所有Python元素，module、function、tuple、string等等，实际上都是PyObject。C语言里操纵它们，一律使用PyObject *。
Python的类型与C语言类型可以相互转换。Python类型XXX转换为C语言类型YYY要使用PyXXXAsYYY函数;C类型YYY转换为Python类型XXX要使用PyXXXFromYYY函数。
在Linux/Mac OSX运行此示例之前，可能先需要设置环境变量：
bash:
export PYTHONPATH=.:$PYTHONPATH
csh:
setenv PYTHONPATH.:$PYTHONPATH
2 Python 调用 C/C++(基础篇)
这种做法称为Python扩展。
比如说，我们有一个功能强大的C函数
除了功能强大的函数great_function外，这个文件中还有以下部分：
在Windows下面，在Visual Studio命令提示符下编译这个文件的命令是
本部分参考资料
《Python源码剖析-深度探索动态语言核心技术》是系统介绍CPython实现以及运行原理的优秀教程。
Python 官方文档的这一章详细介绍了C/C++与Python的双向互动Extending and Embedding the Python Interpreter _ _
关于编译环境，本文所述方法仅为出示原理所用。规范的方式如下：3. Building C and C++ Extensions with distutils _ _
作为字典使用的官方参考文档Python/C API Reference Manual _ _
3、C/C++调用Python（使用Cython）
这其中有非Python关键字cdef和public。这些关键字属于Cython。由于我们需要在C语言中使用“编译好的Python代码”，所以得让great_function从外面变得可见，方法就以“public”修饰。而cdef类似于Python的def，只有使用cdef才可以使用Cython的关键字public。
这个函数中其他的部分与正常的Python代码是一样的。
接下来编译 great_module.pyx
编译命令和第一部分相同：
在Windows下编译命令为
在Visual Studio命令提示符下编译：
cl/LD dllmain.cgreat_module.c-IC:Python27includeC:Python27libspython27.lib
会得到一个dllmain.dll。我们在Excel里面使用它，没错，传说中的Excel与Python混合编程：
参考资料：Cython的官方文档
4、Python调用C/C++（使用SWIG）
写在最后：
由于CPython自身的结构设计合理，使得Python的C/C++扩展非常容易。如果打算快速完成任务，Cython(C/C++调用Python)和SWIG(Python调用C/C++)是很不错的选择。但是，一旦涉及到比较复杂的转换任务，无论是继续使用Cython还是SWIG，仍然需要学习Python源代码。
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