python作為一種通用的編程語言，一般而言，是能夠滿足邏輯實現的需求的。只是在日常使用過程中，除了實現一些邏輯之外，
至少還有兩個方面的需求是可能需要尋求其他語言幫助的，第一個是提升運行效率，第二個是複用已有C/C++代碼。python比較接近自然語言這一特性確實對使用者而言很不錯，但是這帶來了一個不良後果--運行速度慢。有時還需要藉助多進程的方式提升運算速度，但是無論如何，python本身速度慢這件事確實改變不了，也就意味著硬件資源的利用率低。而C/C++的運行速度上的優勢讓我們比較願意尋求某種方式在python中調用C/C++的程序。此外，如果並不是白手起家，而是已有大量C/C++代碼實現的核心功能，那麼使用python重新實現一遍是不划算的。這時將這些C/C++代碼編譯成python可調用的庫將非常具有吸引力。本文將使用三種方式將一個簡單的C程序邏輯封裝成python中可調用的形式，以展示python使用C/C++擴展功能的一般方式。分別是：動態共享庫調用、C擴展以及swig工具。本文的所有演示在MacOS 10.14.6操作系統中完成，Linux操作系統下應該比較容易復現，Windows可能會比較麻煩一點。1. 動態共享庫調用
將C/C++代碼編譯成動態共享庫然後在python中調用是一種比較直觀的方式。在MacOS和Linux中是生成後綴為so的文件，在windows系統成是生成後綴為dll的文件。
第一步：
首先展示一下這個簡單功能的C程序代碼。
核心功能函數
第二步：
這裡，我們使用gcc編譯器將源代碼編譯成動態共享庫。查看編譯產出，發現按照預期生成了so文件。
編譯動態共享庫
第三步：
接著，就可以在python中加載生成的so文件，然後調用對應的功能函數。不過還是有一點需要說明，即數據類型。使用過C/C++的同學都知道，C/C++是強類型的靜態語言，也就是說在執行功能函數的時候，常常必須要保證傳參的數據類型完全一致，否則程序容易崩潰。python提供了一個庫ctypes來解決調用C/C++程序時的類型問題。通常，我們需要使用ctypes中提供的數據類型和轉換接口，將python中的數據轉換成C/C++程序中的數據類型，然後調用對應的功能函數。複雜的函數參數對於這種調用方式而言是災難性的，因此這種方式一般適用於python與C/C++交互接口簡單的情形。
python調用動態共享庫
2. C擴展
為了解決上文中調用動態共享庫所面臨的問題，還可以使用C擴展的方式完成在python中調用C/C++程序的需求。這種方式使用了python本身提供的一組C/C++語言交互接口API，這樣所做成的擴展程序並不需要像動態共享庫那樣顯式加載文件，而是像一般的python模塊那樣導入即可。編程風格更加pythonic，能夠實現的交互接口也更加複雜。
第一步：
下面就展示一下使用C擴展的方式需要提供的C程序源代碼。
C擴展源碼
第二步：
C代碼中除了本次演示功能的核心之外，最主要的就是定義調用接口。正是由於在C代碼中實現了一個複雜解析過程，python中調用過程就可以非常簡單，與一般的python程序調用毫無差別。 C代碼編寫完成後還需要編寫一個對應的setup.py文件，以便於編譯。下面展示這個setup.py文件。
setup.py編譯描述文件
第三步：
C代碼和setup.py文件準備完畢之後就可以進行編譯了。下面展示編譯的指令，並顯示編譯產出的文件。
編譯C擴展
第四步：
可以看到，編譯產出順利生成，接下來就可以在python中調用了。由於C擴展的so文件並不在當前的搜索目錄下，因此需要修改一下sys.path這個變量。除了執行核心的功能函數之外，還可以查看模塊的文檔，如果需要也可以設置對應的版本號。這樣就與一般的python模塊一致了，用起來也比較順手。
python調用C擴展
3. Swig工具
從上文的C擴展可以看出，C/C++的源碼中需要包含python交互的解析，因此顯得非常複雜。而這個過程似乎是形式化的，那麼有沒有什麼工具可以輔助完成這個過程呢？這就是這裡提到的swig工具。當然，好可以用boost中的wrap接口，但是boost本身比較沉重，在發佈和共享時不太方便。
第一步：
下面我們先看一下實現所需功能的C/C++源代碼。
功能源碼文件內容
第二步：
然後，需要定義一個後綴為i的描述文件，用於swig工具處理源代碼。由於本文所演示的功能中需要使用int類型的數組，所以在描述文件中也添加了一個相關的定義，就可以在python中定義int數組，便於調用。
swig描述文件
第三步：
使用swig指令調用上面所編寫的描述文件，就可以生成針對源碼的wrap接口代碼。從以下的演示可以看出，這條指令生成了swig_example.py和swig_example_wrap.c兩個文件。
swig生成接口代碼
第四步：
接下來的步驟就跟上文中的C擴展步驟一致了，編寫setup.py文件，然後編譯。下面展示一個詳細一點的setup.py文件，其中可以指定很多與模塊相關的信息，便於形成標準的python第三方庫。
setup.py編譯描述文件
第五步：
編譯生成對應的so文件之後，就可以在python程序中調用了。
編譯swig產生的接口和源碼文件
第六步：
同樣的，需要先設置以下搜索路徑，以便於找到該模塊。這裡遇到的一個問題是需要保持python調用C/C++函數的傳入參數與程序中定義的參數類型一致。由於本文所演示的例子中使用了int類型的指針，那麼在描述文件中定義的intp就派上了用場。下面演示了參數轉換和調用的過程。
從這個調用來看，似乎並不簡單，其原因是參數類型的轉換代碼較多，而且還是隻能服務於單一的數據類型轉換。但這並不是一個大問題。通常在設計C/C++程序時，會提供大量簡單易用的類型轉換的接口，在python中也會封裝一些接口，從而避免在實際調用過程中頻繁編寫代碼進行轉換。在封裝完類型轉換接口之後，其調用形式與C/C++源碼中定義的是一致的，因此我們並不需要專門地閱讀swig所生成的代碼，只需要掌握一點swig描述配置即可。
調用swig方式的C擴展
到此，使用C/C++擴展python就討論完畢。上面所描述的三種方法各有利弊，一般而言，交互接口簡單的就直接使用動態共享庫完成，如果調用接口比較複雜那麼可以使用C擴展的方式完成，如果需要封裝的C代碼比較複雜，那麼可以考慮使用swig工具實現，然後配合一些類型轉換接口。從實際的開發經驗來看，擴展python還是屬於比較高階的用法，一般的日常開發中是很少用到的。在圖像處理領域，由於過去曾經積累了大量的C/C++代碼，而且對計算效率的要求比較高，相對而言可能需要使用擴展python的地方稍多一點。本文的notebook版本文件在github的cnbluegeek/notebook倉庫中共享，歡迎感興趣的朋友前往下載。
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