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属于混合编程的问题。较全面的介绍一下，不仅限于题主提出的问题。

以下讨论中，Python指它的标准实现，即CPython（虽然不是很严格）

练习本文中的例子，需要搭建Python扩展开发环境。具体细节见

你也可以在自己的程序中调用Python，看起来非常容易：

在Linux下编译命令为

产生可执行文件后，直接运行，结果为输出

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：

接下来要把它包装成C语言的函数。我们期待的C语言的对应函数应该是这样的：

接下来就要用C来调用Python了，完整的代码如下：

从上述代码可以窥见Python内部运行的方式：

• 也可以创建Python类型的变量，使用PyXXX_New可以创建类型为XXX的变量。
• 不仅Python语言很优雅，Python的库函数API也非常优雅。

现在我们得到了一个C语言的函数了，可以写一个main测试它

编译的方式就用本节开头使用的方法。

在Linux/Mac OSX运行此示例之前，可能先需要设置环境变量：

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：

期望在Python里这样使用：

考虑最简单的情况。我们把功能强大的函数放入C文件 great_module.c 中。

除了功能强大的函数great_function外，这个文件中还有以下部分：

• 导出表GreateModuleMethods。它负责告诉Python这个模块里有哪些函数可以被Python调用。导出表的名字可以随便起，每一项有4个参数：第一个参数是提供给Python环境的函数名称，第二个参数是_great_function，即包裹函数。第三个参数的含义是参数变长，第四个参数是一个说明性的字符串。导出表总是以{NULL,
• 导出函数initgreat_module。这个的名字不是任取的，是你的module名称添加前缀init。导出函数中将模块名称与导出表进行连接。

在Windows下面，在Visual Studio命令提示符下编译这个文件的命令是

/LD 即生成动态链接库。编译成功后在当前目录可以得到 great_module.pyd（实际上是dll）。这个pyd可以在Python环境下直接当作module使用。

在Linux下面，则用gcc编译：

• 《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
• 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：
• 作为字典使用的官方参考文档

用以上的方法实现C/C++与Python的混合编程，需要对Python的内部实现有相当的了解。接下来介绍当前较为成熟的技术Cython和SWIG。

在前面的小节中谈到，Python的数据类型和C的数据类型貌似是有某种“一一对应”的关系的，此外，由于Python（确切的说是CPython）本身是由C语言实现的，故Python数据类型之间的函数运算也必然与C语言有对应关系。那么，有没有可能“自动”的做替换，把Python代码直接变成C代码呢？答案是肯定的，这就是Cython主要解决的问题。

在Windows环境下依然需要Visual Studio，由于安装的过程需要编译Cython的源代码，故上述命令需要在Visual Studio命令提示符下完成。一会儿使用Cython的时候，也需要在Visual Studio命令提示符下进行操作，这一点和第一部分的要求是一样的。

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，方法就是以“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。

编译命令和第一部分相同：

在Linux下编译命令为

这个例子中我们使用了Python的动态类型特性。如果你想指定类型，可以利用Cython的静态类型关键字。例子如下：

这样的话，我们的main函数已经几乎看不到Python的痕迹了：

在这一部分的最后我们给一个看似实用的应用（仅限于Windows）：

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，质量非常高：

用C/C++对脚本语言的功能扩展是非常常见的事情，Python也不例外。除了SWIG，市面上还有若干用于Python扩展的工具包，比较知名的还有Boost.Python、SIP等，此外，Cython由于可以直接集成C/C++代码，并方便的生成Python模块，故也可以完成扩展Python的任务。

答主在这里选用SWIG的一个重要原因是，它不仅可以用于Python，也可以用于其他语言。如今SWIG已经支持C/C++的好基友Java，主流脚本语言Python、Perl、Ruby、PHP、JavaScript、tcl、Lua，还有Go、C#，以及R。SWIG是基于配置的，也就是说，原则上一套配置改变不同的编译方法就能适用各种语言（当然，这是理想情况了……）

SWIG的安装方便，有Windows的预编译包，解压即用，绿色健康。主流Linux通常集成swig的包，也可以下载源代码自己编译，SWIG非常小巧，通常安装不会出什么问题。

用SWIG扩展Python，你需要有一个待扩展的C/C++库。这个库有可能是你自己写的，也有可能是某个项目提供的。这里举一个不浮夸的例子：希望在Python中用到SSE4指令集的CRC32指令。

首先打开指令集的文档：

可以看到有6个函数。分析6个函数的原型，其参数和返回值都是简单的整数。于是书写SWIG的配置文件（为了简化起见，未包含2个64位函数）：

注意输出文件名前面要加一个下划线。

现在可以立即在Python下使用这个module了：

回顾这个配置文件分为3个部分：

1. %{ %} 包裹的部分是C语言的代码，这段代码会原封不动的复制到mymodule_wrap.c
2. 欲导出的函数签名列表。直接从头文件里复制过来即可。

还记得本文第2节的那个great_function吗？有了SWIG，事情就会变得如此简单：

换句话说，SWIG自动完成了诸如Python类型转换、module初始化、导出代码表生成的诸多工作。

对于C++，SWIG也可以应对。例如以下代码有C++类的定义：

对应的SWIG配置文件

这里不再重新敲一遍class的定义了，直接使用SWIG的%include指令

SWIG编译时要加-c++这个选项，生成的扩展名为cxx

在Python交互模式下测试：

SWIG非常强大，对于Python接口而言，简单类型，甚至指针，都无需人工干涉即可自动转换，而复杂类型，尤其是自定义类型，SWIG提供了typemap供转换。而一旦使用了typemap，配置文件将不再在各个语言当中通用。

SWIG的官方文档，质量比较高。

有个对应的中文版官网，很多年没有更新了。

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。

文中所述原理与具体环境适用性强。

文章所述代码均用于演示，缺乏必备的异常检查

虽然 Python 语言让编程变得更加简单，但它最初的设计目的是在拥有足够的处理、内存和外设资源的个人电脑及其他机器上运行。而对于面临较严格的资源和接口限制的嵌入式系统，针对微控制器优化的版本 MicroPython 日益受到欢迎。甚至开源社区也一直在针对特定的微控制器和开发板来修改 MicroPython，以支持严谨的微控制器开发工作。

最初的 Arduino 开发板及其诸多后续产品都是深受用户欢迎的微控制器开发板，适用于创客、业余爱好和学生项目，以及嵌入式原型。但是，Arduino IDE 和编程语言基于 C++，这是一种功能强大但又复杂的编译语言，语法怪异，标点规则僵化，令众多新手程序员望而生畏。

Python 是一种更新的编程语言。它是面向对象的解释型交互语言，将出色的编程功能与极其清晰的语法集于一体。该语言以可写性和可读性以及简化的语法而著称。这些特性结合在一起，可减少编程错误的数量，简化代码重复使用，从而加快软件开发速度。

该语言的解释型特性可为程序员提供即时反馈，鼓励他们进行试验和快速学习。出于这些原因，Python 现在成为众多学生和创客学习的首选编程语言。

但 Python 有一个缺憾，其设计目的是在个人电脑和大型机器上运行，这些设备拥有足够的 RAM、大量存储空间和完整用户界面，还配备了键盘、大型显示器和鼠标。它并不用作嵌入式编程语言。但是，Python 3 编程语言有一个名为 MicroPython 的精简高效版本，它经过专门创建和优化，可在微控制器的受限资源中运行。

开源社区认识到 MicroPython 作为嵌入式编程语言的前景，一直在针对特定的微控制器和开发板来修改 MicroPython，以支持严谨的微控制器开发工作。例如，Adafruit 开发了符合自身需求的 MicroPython，名为 CircuitPython。CircuitPython 旨在简化低成本微控制器板上编程任务的试验和学习过程，它是针对 Adafruit 开发板上的微控制器和硬件资源而量身定制。CircuitPython 预安装在 Adafruit 的几款开发板上，也可安装在其他开发板上。

鉴于 Arduino IDE 的强劲发展势头和普及，而且市场上有很多 Arduino 开发板，我们有理由要问：为什么需要专用版本的 Python 来进行嵌入式开发？通过对两种语言进行比较，我们可以知道答案。

C++ 是旧版 C 语言的扩展，提供面向对象的扩展。即便有了这些扩展，C++ 代码还是有些晦涩难懂，因为它保留了 C 语法，这种语法最初是由贝尔实验室的 Kernigan 和 Ritchie 在上世纪 60 年代末和 70 年代初创建。C 语言原先的目的是要容易地映射到目标处理器的机器指令。该语言更加偏重于机器的需求，而非程序员的需求，这一点在其语法中体现得格外明显。由于商用微处理器直到 1971 年才出现，因此 C 语言最初是针对小型计算机而开发。上世纪 80 年代，微处理器的 C 编译器逐渐演进为有用工具。C 语言一直是编译型语言，C++ 也同样如此。

丹麦计算机科学家 Bjarne Stroustrup 在 1979 年开始开发 C++。他撰写的第一本有关该语言的教科书在 1985 年问世，而 C++ 直到 1998 年才成为标准编程语言。与 C 语言相同，Stroustrup 的 C++ 语言最初也是面向大型计算机。2003 年开发的 Arduino IDE（集成开发环境）使得 C++ 适用于微控制器。

Python 也是面向对象的语言。它由荷兰程序员 Guido van Rossumin 开发，最初在 1991 年发布。Python 的语法设计重点强调代码对于人的可读性 — 这是 Python 和 C++ 之间的一个关键差异。可写性与可读性密切相关，这是 Python 的另一大特点。可写性意味着 Python 受到程序员的广泛赞誉，它让程序员能够更快速地编写应用程序，这样可以鼓励试验，缩短原型设计和开发周期。

第二个主要差异在于 Python 是一种解释型语言，这一点与 Basic 编程语言非常相似。后者最初出现在上世纪 60 年代，针对小型计算机而开发，之后随着微型计算机的引入，在 70 年代真正得以蓬勃发展。与 Basic 相同，Python 的解释型特性摒弃了用于编译编程语言的编辑/编译/下载/运行开发周期，从而鼓励试验和学习。但与 Basic 不同的是，Python 是一种更高级别的面向对象的现代语言，它融合了自最初开发 Basic 以来半个世纪内，我们在计算机科学领域取得的进步成果。

例如，Python 的变量无需在使用之前进行声明和指定类型。程序员无需担忧某个变量应该是整数还是浮点数。Python 解释器可以解决该问题，并在运行时做出适当的选择。

C++ 和 Python 之间的另外两个差异是字符串处理和标点。很多程序员发现 C++ 中的字符串处理不仅麻烦，而且令人困惑。Python 的字符串处理则要简单得多，让人很容易想到 Basic 的深受大家喜爱的简单字符串处理功能，它长期以来都被视为 Basic 的一大优点。

同样，C 和 C++ 语言的标点 — 特别是大括号 ({})— 对于新手甚至是经验丰富的程序员来说，都是另一块会经常遇到的绊脚石。程序员总是感觉程序中似乎有奇数个大括号，这意味着他们必须深入检查代码，找到缺失的大括号所应该放置的位置。Python 没有繁琐的标点，但确实使用了缩进，增加了 Python 代码的可读性。

与 C 和 C++ 相同，Python 最初的设计目的也是在大型计算机上运行。因此，该语言需要过多的资源来用于微控制器编程。澳大利亚程序员兼物理学家 Damien George 因此开发了一个名为 MicroPython 的 Python 版本，可在微控制器更有限的资源上运行。Arduino 开发板是 MicroPython 的早期硬件目标。

MicroPython 的交互特性集中体现在它的命令界面上，该界面的正式名称为 REPL（读取-求值-输出-循环）窗口，通常通过串行连接（将主机 PC 连接到微控制器开发板）运行。REPL 界面与上世纪 70 年代和 80 年代的 Basic 命令行界面非常相似。该界面接受用户输入（单个表达式或语句），对其进行计算，然后通过 REPL 窗口将结果返回给用户，或者执行嵌入在语句中的命令。

使用 REPL 界面，可以查询变量、切换 I/O 行，或将字符串发送到相连的外设。命令行经过解析后，一旦按下 Enter 键，便会立即执行。这是解释型语言的特性。

MicroPython 的这种特性有利于探索性的编程和调试，也是使得 MicroPython 语言易于使用的诸多方面之一，无论对于初学者还是经验丰富的程序员都是如此。与 Arduino IDE 的传统“编辑-编译-运行-调试”周期相比，REPL 用户界面有助于缩短开发周期。即使经验丰富的程序员也能够使用 MicroPython 的 REPL 用户界面，以交互方式来试验新类型的外设，并因此从中受益。

每个微控制器都有一系列独特的外设，各开发板也不例外。这些外设需要支持库，对于 Arduino IDE 和 MicroPython 来说也是如此。此外，还有很多附加的外设，例如 Adafruit 的 1655 NeoPixel 可寻址 RGB LED，它们也需要库支持。

为了提供更高程度的支持，Adafruit 开发了自己的 MicroPython 版本，名称为 CircuitPython，旨在满足该公司的一些廉价微控制器开发板的特定需求。该公司还将来自庞大 Arduino 集合的很多外设库转换为 CircuitPython 库，为 CircuitPython 提供大量的外设支持库，而且还在不断增加。

Adafruit 设计了一系列微控制器开发板，以特意支持 CircuitPython，其中包括：

3501 Gemma M0 的尺寸大约与 25 美分硬币相同，可从其 USB 端口或单独电池端口供电（图 3）。

微控制器。这三款开发板所基于的两种微控制器都在芯片上集成了低功耗蓝牙 (BLE) 技术，并提供适当的软件支持。

Adafruit 已采用一种独特的方法，将 CircuitPython 装载到直接支持该语言的开发板上。将上述开发板中的其中一块插入主机 PC 的 USB 端口，该开发板将显示为 PC 的磁盘驱动器。该磁盘驱动器的根目录显示关键的 CircuitPython 文件，包括解释器和用户程序，以及一个包含库文件的文件夹。这种布置让主机 PC 能够使用现有文件系统和驱动程序，轻松地访问开发板。

主机 PC 上的 CircuitPython 用户界面需要可下载的免费开源编辑器和 REPL 界面。Adafruit 推荐使用名为 Mu 的开源应用程序，如图 6 所示。Mu 屏幕分为代码窗口和 REPL 控制及监控窗口，程序员可在前一个窗口中进行编辑，在后一个窗口中控制开发板的 CircuitPython 解释器。

在代码窗口中键入程序，然后单击 Mu 的“保存”按钮，即可将代码保存在 Adafruit 的 CircuitPython 开发板上，该板位于 SAMD21 微控制器的大型片上闪存中。所有 CircuitPython 代码都位于微控制器闪存中的开发板上。请记住，CircuitPython 开发板看起来就像 PC 的一个磁盘驱动器，因此从操作系统的视角来看，这属于常见操作。

Python 语言为程序员带来了诸多益处，包括交互式的编程、试验和调试。它提供简化且更人性化的语法，无需进行变量声明和类型指定，也没有繁琐的标点。MicroPython 是 Python 3 的另一个版本，它让我们能够使用 Python 进行微控制器编程。

作为一名it从业者和计算机专业教育者，让我来回答这个问题。

首先，编程语言本身与应用场景有着密切的关系。通常，不同的开发场景会使用不同的编程语言，所以编程语言种类繁多，总共有600种左右。有几十种比较常见的编程语言，其中Java、Python和PHP是比较常见的编程语言。

编程语言之间没有直接关系，但在相同的技术架构下，多种编程语言可以协作。例如，人工智能平台可以使用java开发，但是在开发特定的应用程序时，可以使用python语言。

从应用场景的角度来看，Java和python属于全场景编程语言，可以应用在很多开发场景中，如web开发、大数据开发、移动互联网开发、物联网开发等。目前，在大数据和人工智能领域，Python的应用更为广泛。随着大数据和人工智能的发展，Python语言在未来的发展前景十分广阔。

PHP语言的主要应用场景是web开发。虽然应用场景比较单一，但是由于PHP语言在web开发领域的高份额，使得web开发领域有大量的PHP程序员。虽然目前移动开发已经取得了快速的发展，开发规模比较大，但是PHP仍然是比较重要的编程语言之一。对于基础薄弱的初学者来说，从PHP开始也是一个不错的选择。

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