python調用CC++的方法各有什麼優勢，哪個最好？

01-29

python調用CC++有不少辦法，比如swig，boost，ctypes，還有python提供的調用C的API.....
大家平時都習慣用哪種方法呢，或者還有哪些更好的辦法，這些辦法各有怎樣的優勢呢？

不要求性能ctypes或者cffi，需要性能cython或者手寫module，其它都是邪路。最好的方法是全部寫成ctypes，或者cffi，送上線跑，有空再把最慢的一兩個介面換成cython

cython最好，其次是原生介面

cython的優勢在於它生成一大坨代碼的性能竟然和手寫的c代碼性能差不多，真是日了狗了

最方便的是ctypes，C/C++代碼直接編成動態庫載入，但是傳遞參數的時候有些坑要注意，效率略低，不過肯定比Python高不少。

性能最好的是手寫module，能獲得幾乎不低於C的執行效率，缺點是不支持面向對象（這個可以自己包裝）。對執行效率有要求的基本上都會用C寫再封裝，numpy等module的速度還是沒的說的。

cython結合Python和C的優點，把Python或cython代碼轉為C代碼編譯成moulle，速度比Python快，寫代碼比C語言方便尤其是面向對象方面的。對於不是對效率有非常苛刻要求的cython可以說是不二選擇。

boost.python庫可以非常方便的實現Python與C++的雙向互動，沒有用過不好說。

我用的是swig。如果你已經有一個c/c++的library，把export給python用的c函數聲明放到一個頭文件里，再寫一個swig.i的配置文件就行了。配置文件的作用就是讓swig幫你生成wrap code，wrap code負責讓python調用你的c/c++函數時可以像調用普通python那樣，比如c/c++函數要一個array，那麼python就直接傳一個python list給它，返回也是，如果c/c++函數要一個struct*，那麼python可以直接傳給它一個python class object給它。不過，這得需要你能改c/c++這頭的源代碼，因為生成的wrap文件要c/c++的項目一起build，最終生成一個pyd作為python module被python使用。缺點就是寫swig.i配置文件時得去學習它的用法，不過配置文件還是很簡單的。

boost支持numpy了

c程序用原生介面寫，其次cython。

c++11的話，用pybind11

我之前工作中一直用pybind11，對C++11的支持很好，API比較簡單並且更新也很快，它很多東西跟boost很像。沒有深入用過其他幾種所以也沒有很多發言權，提供多一個選項供大神們討論哈