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C/C++对Python的调用层次可以分为三个层次, (1) 高层次的调用, (2)纯Python调用, (3) Python方法的扩展(也就使向Python输出调用函数). 这里我主要讨论(1)和(2)两种方法.
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1 高层次的调用
这是最简单的一种在C/C++中调用Python的方法. 它直接的调用Python提供的C调用接口函数, 这些函数主要有: PyRun_SimpleString(), PyRun_SimpleStringFlags(), PyRun_SimpleFile(), PyRun_SimpleFileEx()和PyRun_SimpleFileExFlags()几个. 函数的具体用法参考Python的文档.
这里举个例子来说明这种层次的用法:
由这个例子可见, 在C/C++中调用Python的内容非常简单, 只要构造一个简单的Python调用字符串.这里要注意的就是, Python调用串语句之间要用'/n'来分开, 且语句之间不能有空格, 如上面的Python字符串不能写成: "import sys/n print sys.path" , 否则要出错的.
// c/c++ 中 Python 调用必须的头文件
#include Python.h
//
int main(int argc, char* argv[])
{
// 初始化Python解析环境
Py_Initialize();
// 构造Python执行脚本
char szPyScript[128];
sprintf(szPyScript, "import sys/nprint sys.path");
if(PyRun_SimpleString(szPyScript) != 0)
{
sprintf(stderr, "execute /'%s/'failed!", szPyScript);
return -1;
}
// 清除Python解析环境
Py_Finalize();
}
//
//
以上的例子也表明了在C/C++中调用Python的基本结构, 就是
(1) 先初始化Python环境然: Py_Initialize()
(2) 具体对Python的操作
(3) 清除Python环境
更复杂的一个使用高层调用的例子, 这个例子用PyRun_SimpleFile的例子.
这里值得注意是, 在Window中:
(1) 链接debug版本的时候会自动链接PythonXX(_d).lib库, PythonXX_d安装时是没有安装的, 所以要显示的指定链接PythonXX.lib库, 不知道VC6.0为什么还会去找PythonXX_d.lib, 在vs7.0不会.
(2) 编译时要以 /MD(多线程DLL) 选项编译(不论时debug版本还时release版本都一样).
以上我在VC7.0中可以正确的运行, 在VC6.0这样还不行, 可能和我使用的版本有关系(我用的版本是:Python24.lib). 有知道的请赐教!!
// c/c++ 中 Python 调用必须的头文件
#include Python.h
//
int main(int argc, char* argv[])
{
// 初始化Python解析环境
Py_Initialize();
//
char szFile[] = "PyFile.py";
//sprintf(szPathFile, "%s//%s", szPath, szFile);
FILE* fp = fopen(szFile, "r");
if(PyRun_SimpleFile(fp, szFile) != 0)
{
fclose(fp);
sprintf(stderr, "PyRun_SimpleFile(%s) failed!", saFile);
return -1;
}
fclose(fp);
// 清除Python解析环境
Py_Finalize();
}
2 纯Python调用
一些python常用函数包：
1、Urllib3
Urllib3是一个 Python 的 HTTP 客户端，它拥有 Python 标准库中缺少的许多功能：
线程安全
连接池
客户端 SSL/TLS 验证
使用分段编码上传文件
用来重试请求和处理 HTTP 重定向的助手
支持 gzip 和 deflate 编码
HTTP 和 SOCKS 的代理支持
2、Six
six 是一个是 Python 2 和 3 的兼容性库。这个项目旨在支持可同时运行在 Python 2 和 3 上的代码库。它提供了许多可简化 Python 2 和 3 之间语法差异的函数。
3、botocore、boto3、s3transfer、awscli
Botocore是 AWS 的底层接口。Botocore是 Boto3 库（#22）的基础，后者让你可以使用 Amazon S3 和 Amazon EC2 一类的服务。Botocore 还是 AWS-CLI 的基础，后者为 AWS 提供统一的命令行界面。
S3transfer（#7）是用于管理 Amazon S3 传输的 Python 库。它正在积极开发中，其介绍页面不推荐人们现在使用，或者至少等版本固定下来再用，因为其 API 可能发生变化，在次要版本之间都可能更改。Boto3、AWS-CLI和其他许多项目都依赖s3transfer。
4、Pip
pip是“Pip Installs Packages”的首字母递归缩写。
pip很容易使用。要安装一个包只需pip install package name即可，而删除包只需pip uninstall package name即可。
最大优点之一是它可以获取包列表，通常以requirements.txt文件的形式获取。该文件能选择包含所需版本的详细规范。大多数 Python 项目都包含这样的文件。
如果结合使用pip与virtualenv（列表中的 #57），就可以创建可预测的隔离环境，同时不会干扰底层系统，反之亦然。
5、Python-dateutil
python-dateutil模块提供了对标准datetime模块的强大扩展。我的经验是，常规的Python datetime缺少哪些功能，python-dateutil就能补足那一块。
6、Requests
Requests建立在我们的 #1 库——urllib3基础上。它让 Web 请求变得非常简单。相比urllib3来说，很多人更喜欢这个包。而且使用它的最终用户可能也比urllib3更多。后者更偏底层，并且考虑到它对内部的控制级别，它一般是作为其他项目的依赖项。
7、Certifi
近年来，几乎所有网站都转向 SSL，你可以通过地址栏中的小锁符号来识别它。加了小锁意味着与该站点的通信是安全和加密的，能防止窃听行为。
8、Idna
根据其 PyPI 页面，idna提供了“对 RFC5891 中指定的应用程序中国际化域名（IDNA）协议的支持。”
IDNA的核心是两个函数：ToASCII和ToUnicode。ToASCII会将国际 Unicode 域转换为 ASCII 字符串。ToUnicode则逆转该过程。在IDNA包中，这些函数称为idna.encode()和idna.decode()
9、PyYAML
YAML是一种数据序列化格式。它的设计宗旨是让人类和计算机都能很容易地阅读代码——人类很容易读写它的内容，计算机也可以解析它。
PyYAML是 Python 的YAML解析器和发射器，这意味着它可以读写YAML。它会把任何 Python 对象写成YAML：列表、字典，甚至是类实例都包括在内。
10、Pyasn1
像上面的IDNA一样，这个项目也非常有用：
ASN.1 类型和 DER/BER/CER 编码（X.208）的纯 Python 实现
所幸这个已有数十年历史的标准有很多信息可用。ASN.1是 Abstract Syntax Notation One 的缩写，它就像是数据序列化的教父。它来自电信行业。也许你知道协议缓冲区或 Apache Thrift？这就是它们的 1984 年版本。
11、Docutils
Docutils是一个模块化系统，用来将纯文本文档处理为很多有用的格式，例如 HTML、XML 和 LaTeX 等。Docutils能读取reStructuredText格式的纯文本文档，这种格式是类似于 MarkDown 的易读标记语法。
12、Chardet
你可以用chardet模块来检测文件或数据流的字符集。比如说，需要分析大量随机文本时，这会很有用。但你也可以在处理远程下载的数据，但不知道用的是什么字符集时使用它。
13、RSA
rsa包是一个纯 Python 的 RSA 实现。它支持：
加密和解密
签名和验证签名
根据 PKCS#1 1.5 版生成密钥
它既可以用作 Python 库，也能在命令行中使用。
14、Jmespath
JMESPath，发音为“James path”，使 Python 中的 JSON 更容易使用。它允许你声明性地指定如何从 JSON 文档中提取元素。
15、Setuptools
它是用于创建 Python 包的工具。不过，其文档很糟糕。它没有清晰描述它的用途，并且文档中包含无效链接。最好的信息源是这个站点，特别是这个创建 Python 包的指南。
16、Pytz
像dateutils一样，这个库可帮助你处理日期和时间。有时候，时区处理起来可能很麻烦。幸好有这样的包，可以让事情变得简单些。
17、Futures
从 Python 3.2 开始，python 提供current.futures模块，可帮助你实现异步执行。futures 包是该库适用于 Python 2 的 backport。它不适用于 Python3 用户，因为 Python 3 原生提供了该模块。
18、Colorama
使用 Colorama，你可以为终端添加一些颜色：
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大概有三种常用方法：
1使用ctypes模块来调用C写的共享库，比如：
[python] view plain copy print?
#测试ctypes调用linux动态库的能力
from ctypes import *
lib = CDLL("libc.so.6")
printf = lib.printf
printf("Hello World\n")
#查找动态库
from ctypes.util import find_library
print find_library('c')
output = CDLL(find_library("c")).printf
output("测试成功！\n")
但是用它来调用C++写的so就不太合适，因为编译时c++函数名修饰会给你的函数取一个特殊的字符串，你不能在你的python代码里直接使用此函数名，除非你使用的是修饰后的函数名。（在linux下你可以用nm来查看so中的函数名）
2用C来写python的扩展模块，这个没怎么用过，以后使用时再记录在此。
3用C++来写python扩展模块：
我是使用Boost.Python来写扩展的，先上工作中的代码片段：
[python] view plain copy print?
#include boost/python.hpp //包含boost.python头文件
#include cstdio
#include string
using namespace boost::python;//引入命令空间
class lshw //定义一个类
{
public:
lshw();
virtual ~lshw();
void scan_device();
string get_xml();
private:
hwNode *computer;
};
lshw::lshw()
{
computer = new hwNode("computer", hw::system);
}
lshw::~lshw()
{
if (computer)
delete computer;
}
void lshw::scan_device()
{
enable("output:numeric");
disable("output:sanitize");
scan_system(*computer);
}
string lshw::get_xml()
{
return computer-asXML();
}
void hello()
{
std::cout "Hello World!" std::endl;
}
BOOST_PYTHON_MODULE(lshw)
{
class_lshw, boost::noncopyable ("lshw", "This is a lshw project python extend", init())//导出类中的方法
.def("scan_device", lshw::scan_device)
.def("get_xml", lshw::get_xml)
;
def("hello",hello);//导出方法
}
使用boost.python其实结构很简单，你只要写很少的boost.python的代码，你可以把大部分的精力放在C++功能代码上，花很少的精力就可以把它扩展成python的模块。下面是我在Ubuntu11.10上的编译过程：
首先安装boost.python：
sudo apt-get install libboost-python1.46.1
再来编译生成so共享库文件：
g++ -shared -fPIC lshw.cc -o lshw.so -lboost_python
使用：
[python] view plain copy print?
import lshw
hw = lshw.lshw()
lshw.hello()
hw.scan_device()
xml = self.hw.get_xml()
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）本文分4个部分C/C++调用Python（基础篇）—仅讨论Python官方提供的实现方式Python调用C/C++（基础篇）—仅讨论Python官方提供的实现方式C/C++调用Python（高级篇）—使用CythonPython调用C/C++（高级篇）—使用SWIG练习本文中的例子，需要搭建Python扩发环境。具体细节见搭建Python扩发环境-蛇之魅惑-知乎专栏1C/C++调用Python（基础篇）Python本身就是一个C库。你所看到的可执行体python只不过是个stub。真正的python实体在动态链接库里实现，在Windows平台上，这个文件位于%SystemRoot%\System32\python27.dll。