CPython还为开发者实现了一个有趣的特性，使用Python可以轻松调用C代码
开发者有三种方法可以在自己的Python代码中来调用C编写的函数-ctypes，SWIG，Python/C API。每种方式也都有各自的利弊。
首先，我们要明确为什么要在Python中调用C？
常见原因如下： - 你要提升代码的运行速度，而且你知道C要比Python快50倍以上 - C语言中有很多传统类库，而且有些正是你想要的，但你又不想用Python去重写它们 - 想对从内存到文件接口这样的底层资源进行访问 - 不需要理由，就是想这样做
CTypes
Python中的ctypes模块可能是Python调用C方法中最简单的一种。ctypes模块提供了和C语言兼容的数据类型和函数来加载dll文件，因此在调用时不需对源文件做任何的修改。也正是如此奠定了这种方法的简单性。 示例如下 实现两数求和的C代码，保存为add.c //sample C file to add 2 numbers - int and floats #include <stdio.h> int add_int(int, int); float add_float(float, float); int add_int(int num1, int num2){ return num1 + num2; } float add_float(float num1, float num2){ return num1 + num2; } 接下来将C文件编译为.so文件(windows下为DLL)。下面操作会生成adder.so文件 #For Linux $ gcc -shared -Wl,-soname,adder -o adder.so -fPIC add.c #For Mac $ gcc -shared -Wl,-install_name,adder.so -o adder.so -fPIC add.c 现在在你的Python代码中来调用它 from ctypes import * #load the shared object file adder = CDLL('./adder.so') #Find sum of integers res_int = adder.add_int(4,5) print "Sum of 4 and 5 = " + str(res_int) #Find sum of floats a = c_float(5.5) b = c_float(4.1) add_float = adder.add_float add_float.restype = c_float print "Sum of 5.5 and 4.1 = ", str(add_float(a, b)) 输出如下 Sum of 4 and 5 = 9 Sum of 5.5 and 4.1 = 9.60000038147 在这个例子中，C文件是自解释的，它包含两个函数，分别实现了整形求和和浮点型求和。 在Python文件中，一开始先导入ctypes模块，然后使用CDLL函数来加载我们创建的库文件。这样我们就可以通过变量adder来使用C类库中的函数了。当adder.add_int()被调用时，内部将发起一个对C函数add_int的调用。ctypes接口允许我们在调用C函数时使用原生Python中默认的字符串型和整型。 而对于其他类似布尔型和浮点型这样的类型，必须要使用正确的ctype类型才可以。如向adder.add_float()函数传参时, 我们要先将Python中的十进制值转化为c_float类型，然后才能传送给C函数。这种方法虽然简单，清晰，但是却很受限。例如，并不能在C中对对象进行操作。
SWIG
SWIG是Simplified Wrapper and Interface Generator的缩写。是Python中调用C代码的另一种方法。在这个方法中，开发人员必须编写一个额外的接口文件来作为SWIG(终端工具)的入口。 Python开发者一般不会采用这种方法，因为大多数情况它会带来不必要的复杂。而当你有一个C/C++代码库需要被多种语言调用时，这将是个非常不错的选择。 示例如下(来自SWIG官网) example.c文件中的C代码包含了不同的变量和函数 #include <time.h> double My_variable = 3.0; int fact(int n) { if (n <= 1) return 1; else return n*fact(n-1); } int my_mod(int x, int y) { return (x%y); } char *get_time() { time_t ltime; time(<ime); return ctime(<ime); } 编译它 unix % swig -python example.i unix % gcc -c example.c example_wrap.c -I/usr/local/include/python2.1 unix % ld -shared example.o example_wrap.o -o _example.so 最后，Python的输出 >>> import example >>> example.fact(5) 120 >>> example.my_mod(7,3) 1 >>> example.get_time() 'Sun Feb 11 23:01:07 1996' >>> 我们可以看到，使用SWIG确实达到了同样的效果，虽然下了更多的工夫，但如果你的目标是多语言还是很值得的。
Python/C API
Python/C API可能是被最广泛使用的方法。它不仅简单，而且可以在C代码中操作你的Python对象。 这种方法需要以特定的方式来编写C代码以供Python去调用它。所有的Python对象都被表示为一种叫做PyObject的结构体，并且Python.h头文件中提供了各种操作它的函数。例如，如果PyObject表示为PyListType(列表类型)时，那么我们便可以使用PyList_Size()函数来获取该结构的长度，类似Python中的len(list)函数。大部分对Python原生对象的基础函数和操作在Python.h头文件中都能找到。 示例 编写一个C扩展，添加所有元素到一个Python列表(所有元素都是数字) 来看一下我们要实现的效果，这里演示了用Python调用C扩展的代码 #Though it looks like an ordinary python import, the addList module is implemented in C import addList l = [1,2,3,4,5] print "Sum of List - " + str(l) + " = " + str(addList.add(l)) 上面的代码和普通的Python文件并没有什么分别，导入并使用了另一个叫做addList的Python模块。唯一差别就是这个模块并不是用Python编写的，而是C。 接下来我们看看如何用C编写addList模块，这可能看起来有点让人难以接受，但是一旦你了解了这之中的各种组成，你就可以一往无前了。 //Python.h has all the required function definitions to manipulate the Python objects #include <Python.h> //This is the function that is called from your python code static PyObject* addList_add(PyObject* self, PyObject* args){ PyObject * listObj; //The input arguments come as a tuple, we parse the args to get the various variables //In this case it's only one list variable, which will now be referenced by listObj if (! PyArg_ParseTuple( args, "O", &listObj )) return NULL; //length of the list long length = PyList_Size(listObj); //iterate over all the elements int i, sum =0; for (i = 0; i < length; i++) { //get an element out of the list - the element is also a python objects PyObject* temp = PyList_GetItem(listObj, i); //we know that object represents an integer - so convert it into C long long elem = PyInt_AsLong(temp); sum += elem; } //value returned back to python code - another python object //build value here converts the C long to a python integer return Py_BuildValue("i", sum); } //This is the docstring that corresponds to our 'add' function. static char addList_docs[] = "add( ): add all elements of the list "; /* This table contains the relavent info mapping - <function-name in python module>, <actual-function>, <type-of-args the function expects>, <docstring associated with the function> */ static PyMethodDef addList_funcs[] = { {"add", (PyCFunction)addList_add, METH_VARARGS, addList_docs}, {NULL, NULL, 0, NULL} }; /* addList is the module name, and this is the initialization block of the module. <desired module name>, <the-info-table>, <module's-docstring> */ PyMODINIT_FUNC initaddList(void){ Py_InitModule3("addList", addList_funcs, "Add all ze lists"); } 逐步解释 - Python.h头文件中包含了所有需要的类型(Python对象类型的表示)和函数定义(对Python对象的操作) - 接下来我们编写将要在Python调用的函数, 函数传统的命名方式由{模块名}_{函数名}组成，所以我们将其命名为addList_add - 然后填写想在模块内实现函数的相关信息表，每行一个函数，以空行作为结束 - 最后的模块初始化块签名为PyMODINIT_FUNC init{模块名}。 函数addList_add接受的参数类型为PyObject类型结构(同时也表示为元组类型，因为Python中万物皆为对象，所以我们先用PyObject来定义)。传入的参数则通过PyArg_ParseTuple()来解析。第一个参数是被解析的参数变量。第二个参数是一个字符串，告诉我们如何去解析元组中每一个元素。字符串的第n个字母正是代表着元组中第n个参数的类型。例如，"i"代表整形，"s"代表字符串类型, "O"则代表一个Python对象。接下来的参数都是你想要通过PyArg_ParseTuple()函数解析并保存的元素。这样参数的数量和模块中函数期待得到的参数数量就可以保持一致，并保证了位置的完整性。例如，我们想传入一个字符串，一个整数和一个Python列表，可以这样去写 int n; char *s; PyObject* list; PyArg_ParseTuple(args, "siO", &n, &s, &list); 在这种情况下，我们只需要提取一个列表对象，并将它存储在listObj变量中。然后用列表对象中的PyList_Size()函数来获取它的长度。就像Python中调用len(list)。 现在我们通过循环列表，使用PyList_GetItem(list, index)函数来获取每个元素。这将返回一个PyObject*对象。既然Python对象也能表示PyIntType，我们只要使用PyInt_AsLong(PyObj *)函数便可获得我们所需要的值。我们对每个元素都这样处理，最后再得到它们的总和。 总和将被转化为一个Python对象并通过Py_BuildValue()返回给Python代码，这里的i表示我们要返回一个Python整形对象。 现在我们已经编写完C模块了。将下列代码保存为setup.py #build the modules from distutils.core import setup, Extension setup(name='addList', version='1.0', ext_modules=[Extension('addList', ['adder.c'])]) 并且运行 python setup.py install 现在应该已经将我们的C文件编译安装到我们的Python模块中了。 在一番辛苦后，让我们来验证下我们的模块是否有效 #module that talks to the C code import addList l = [1,2,3,4,5] print "Sum of List - " + str(l) + " = " + str(addList.add(l)) 输出结果如下 Sum of List - [1, 2, 3, 4, 5] = 15 如你所见，我们已经使用Python.h API成功开发出了我们第一个Python C扩展。这种方法看似复杂，但你一旦习惯，它将变的非常有效。 Python调用C代码的另一种方式便是使用Cython让Python编译的更快。但是Cython和传统的Python比起来可以将它理解为另一种语言，所以我们就不在这里过多描述了。