倒是这两天我也在看这方面的问题~
一般编写Python C/C++ Module，或者为C/C++ lib编写Wrapper，我所看到的有以下几
种方式：
1. 直接使用C Python提供的API
2. SWIG
3. Boost.Python
4. Pyrex

首先直接使用Python C API是很不方便的。上面几位高人已经谈过了SWIG和
Boost.Python，我就不多说了，只是个人感觉易用性而言Boost.Python > SWIG，但
SWIG功能强大，支持的也只不只是Python一种脚本语言。以上这两种方式对C++的支持
都比较友好。
这里着重推荐一下Pyrex
(http://www.cosc.canterbury.ac.nz/~greg/python/Pyrex/)。
Pyrex可以说是扩展Python的一大创新，她使用Python like的语法来编写Python的C
Module，自动翻译成C语言代码，进而编译获取C代码的高效率。而且，配合Python的
Distutils，使得构建过程简单到了只需要setup.py的程度。我觉得其简化python扩展
的编写方式，已经和Boost.python,SWIG不在一个意义级别上了。

这里贴一段来自pyrex的示例，用于搜索质数：
# primes.pyx
#
#  Calculate prime numbers
#

def primes(int kmax):
           cdef int n, k, i
           cdef int p[1000]
           result = []
           if kmax > 1000:
                   kmax = 1000
           k = 0
           n = 2
           while k < kmax:
                   i = 0
                   while i < k and n % p[i]  0:
                           i = i + 1
                   if i == k:
                           p[k] = n
                           k = k + 1
                           result.append(n)
                   n = n + 1
           return result

将其pyrexc编译后得到一个c文件，然后编译之后就是一个python module了~ 按照他
的逻辑，我还对照相应的写了一个Python脚本：
#!/usr/bin/env python
# primespy.py

def primes(kmax):
           result = []
           if kmax > 1000:
                   kmax = 1000
           k = 0
           n = 2
           while k < kmax:
                   i = 0
                   while i< k and n % result[i] != 0:
                           i += 1
                   if i == k:
                           result.append(n)
                           k += 1
                   n+=1
           return result

两者的代码行数基本一样,来看一下运行结果:
In [23]: tpyx = timeit.Timer(stmt='primes.primes(1000)', setup='import
primes')

In [24]: tpy = timeit.Timer(stmt='primespy.primes(1000)', setup='import
primespy')

In [25]: tpyx.timeit(100)
Out[25]: 1.2969999313354492

In [26]: tpy.timeit(100)
Out[26]: 30.266000032424927

速度提高了30倍之多！

pyrex的优势是编写简单，不必处理多余的细节，而且也不需要为这种简单付出效率的
代价。劣势在于目前的pyrex对C++的只是仍然不是很好，还在继续开发之中。至于对
C++到地支持差到什么程度，我还没有进一步测试过，还希望看到各位的高见。

总结是，如果是针对C的Python扩展，或者lib Wrapper，Pyrex可以说是最方便的选
择。如果涉及到C++的扩展，可
能目前boost.python还是最好的选择了。

补：目前正在看Boost.python，SWIG其实并没有细看过，呵呵，只是看了一些intro性
质文章，就开始大发厥词了，希望大家补充指正。


On Wed, 31 May 2006 09:08:14 +0800, 刘鑫
<march.liu at gmail.com> wrote:

> Boost和SWIG的Python接口都是对Python API进行的封装。
>
> 2006/5/30, CHAOS <chaoszhuo at gmail.com>:
>>
>> 本人正在学 怎么把C和Python的代码结合起来。有些问题请教一下。
>>
>> 我发现有些库 如
>> Boost和SWIG，提供嵌套的功能，同时，Python的文档也有专门的大段叙述。我刚 
>> 开始研究。想问问这三者究竟是什么关系？到底什么才是正途？
>>
>> 谢！
>>
>> Chaos
>>
>> _______________________________________________
>> python-chinese
>> Post: send python-chinese at lists.python.cn
>> Subscribe: send subscribe to python-chinese-request at lists.python.cn
>> Unsubscribe: send unsubscribe to  python-chinese-request at lists.python.cn
>> Detail Info: http://python.cn/mailman/listinfo/python-chinese
>>
>>
>
>



-- 
Using Opera's revolutionary e-mail client: http://www.opera.com/mail/