你试过C语言和Python一起混合编程吗_光环大数据python培训

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C++嵌入Python，以及两者混用

C++嵌⼊Python，以及两者混⽤以前项⽬中是C++嵌⼊Python，开发起来很便利，逻辑业务可以放到python中进⾏开发，容易修改，以及功能扩展。

不过⾃⼰没有详细的研究过C++嵌⼊python的细节，这次详细的研究⼀下。

⾸先我们简单的使⽤C++调⽤⼀个Python的py脚本，然后通过Python使⽤C++中的对象和⽅法。

我们使⽤的Python是2.7.11 1. 使⽤C++使⽤python的功能，⽐如我们写⼀个show.py，代码如下： def show(name):return"hello " + name 这个python脚本实在是太简单了，不需要任何解释了。

然后简单的写⼀个C++函数，来简单的调⽤这个show.py中的函数show：#include <Python.h>#include <iostream>using namespace std;void python_test() {Py_SetPythonHome("D:/Python27");Py_Initialize();PyObject* pModule = PyImport_ImportModule("show");if (!pModule) {cout << "import python module test failed." << endl;return;}PyObject* pFunc = PyObject_GetAttrString(pModule, "show");if (!pFunc) {cout << "import python func failed." << endl;return;}PyObject* pParam = Py_BuildValue("(s)", "hahaha");PyObject* pResult = PyObject_CallObject(pFunc, pParam);if (pResult) {char* pBuf = NULL;int nBufSize = 0;//if (PyArg_ParseTuple(pResult, "si", &pBuf, &nBufSize))//{// cout << "buf=" << pBuf << endl;// cout << "buf size=" << nBufSize << endl;//}if (PyArg_Parse(pResult, "s", &pBuf)){cout << "buf=" << pBuf << endl;}}Py_DECREF(pParam);Py_DECREF(pResult);Py_Finalize();return;}int main() {python_test();} 这⾥需要注意⼏个地⽅：（1）⾸先Py_SetPythonHome("D:/Python27");这条语句是⽤来设置Python脚本的⽬录的，如果不设置这个⽬录，我们就不知道Python 去哪个⽬录去读取我们的脚本了（2） Py_BuildValue("(s)", "hahaha"); 即使这⾥只需要⼀个参数，也需要使⽤tuple这样的⽅式传递参数，否则python解析模块会报错，它内部做了参数类型判断。

python与C++混合编程

一、环境搭建1.安装python2.6（python3.xx版本编译失败，未找到原因）。

2.配置vs2008项目（python自带的python26.dll为release版本，所以vs2008项目也必须调整为release，但是通过设置也可以对release进行调试，如果需要debug版本可以从网上下载已有的python26_d.dll和python26_d.lib,也可以下载python源码自己编译。

）①C/C++ ----> 常规---> 附件库包含目录,加入python头文件目录，如下图：②连接器---> 常规--->附件库目录。

加入python库文件目录，如下图：③连接器---> 输入---> 附加依赖项。

加入python库文件名，如下图：二、代码实现1.C++调用python①高层次嵌入python（所谓的高层次嵌入主要是指程序与脚本间没有交互）#include <Python.h>{Py_Initialize(); /* Python解释器初始化*/PyRun_SimpleString("print 'hi,python!'"); /* 运行python字符串*/Py_Finalize(); /* 结束Python解释器，释放资源*/return 0;}②低层次嵌入pyton，可以交互。

但是只限python的基本类型数据（整型、浮点型、字符串、元组、列表和字典）。

C++代码：#include <stdio.h>#include <Python.h>int main(int argc, char* argv[]){PyObject *modulename, *module, *dic, *func, *args, *rel, *list;char *funcname1 = "sum";int i;Py_ssize_t s;printf("-==在C中嵌入Python==-\n");/* Python解释器的初始化*/Py_Initialize();if(!Py_IsInitialized()){printf("初始化失败!");return -1;}/* 导入Python模块,并检验是否正确导入*/modulename = Py_BuildValue("s", "pytest");/*pytest参数，为python脚本，此处的意思是导入当前路径下名称为pytest.py的python脚本文件*/module = PyImport_Import(modulename);if(!module){printf("导入pytest失败!");return -1;}/* 获得模块中函数并检验其有效性*/dic = PyModule_GetDict(module);if(!dic){printf("错误!\n");return -1;}/* 获得sum函数地址并验证*/func = PyDict_GetItemString(dic,funcname1);if(!PyCallable_Check(func)){printf("不能找到函数%s",funcname1);return -1;}/* 构建列表*/list = PyList_New(5);printf("使用Python中的sum函数求解下列数之和\n");for (i = 0; i < 5; i++){printf("%d\t",i);PyList_SetItem(list,i,Py_BuildValue("i",i));}printf("\n");/* 构建sum函数的参数元组*/args = PyTuple_New(1);PyTuple_SetItem(args,0,list);/* 调用sum函数*/PyObject_CallObject(func,args);/* 释放资源*/Py_DECREF(list);Py_DECREF(args);Py_DECREF(module);/* 结束Python解释器*/Py_Finalize();printf("按回车键退出程序:\n");getchar();return 0;}Python代码，pytest.py文件内容。

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北京光环国际北京光环国际的大数据培训怎么样_光环大数据培训北京光环国际_北京光环国际的大数据培训怎么样？北京光环国际认为，从各大高校开始开设大数据课程我们也不难看出，大数据的火爆程度还在加剧，现在参加北京光环国际的大数据培训，就业前景非常广阔。

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python与C、C++混编的四种方式（小结）

python与C、C++混编的四种⽅式（⼩结）混编的含义有两种，⼀种是在python⾥⾯写C⼀种是C⾥⾯写python本⽂主要是进⾏简化，⽅便使⽤。

#####################################################################################################第⼀种、Python调⽤C动态链接库（利⽤ctypes）pycall.c/***gcc -o libpycall.so -shared -fPIC pycall.c*/#include <stdio.h>#include <stdlib.h>int foo(int a, int b){printf("you input %d and %d\n", a, b);return a+b;}pycall.pyimport ctypesll = ctypes.cdll.LoadLibrarylib = ll("./libpycall.so")lib.foo(1, 3)print '***finish***'运⾏⽅法：gcc -o libpycall.so -shared -fPIC pycall.cpython pycall.py第2种、Python调⽤C++(类)动态链接库（利⽤ctypes）pycallclass.cpp#include <iostream>using namespace std;class TestLib{public:void display();void display(int a);};void TestLib::display() {cout<<"First display"<<endl;}void TestLib::display(int a) {cout<<"Second display:"<<a<<endl;}extern "C" {TestLib obj;void display() {obj.display();}void display_int() {obj.display(2);}}pycallclass.pyimport ctypesso = ctypes.cdll.LoadLibrarylib = so("./libpycallclass.so")lib.display()print 'display(100)'lib.display_int(100)运⾏⽅法：g++ -o libpycallclass.so -shared -fPIC pycallclass.cpppython pycallclass.py第3种、Python调⽤C和C++可执⾏程序main.cpp#include <iostream>using namespace std;int test(){int a = 10, b = 5;return a+b;}int main(){cout<<"---begin---"<<endl;int num = test();cout<<"num="<<num<<endl;cout<<"---end---"<<endl;}main.pyimport commandsimport osmain = "./testmain"if os.path.exists(main):rc, out = commands.getstatusoutput(main)print 'rc = %d, \nout = %s' % (rc, out)print '*'*10f = os.popen(main)data = f.readlines()f.close()print dataprint '*'*10os.system(main)运⾏⽅法（只有这种不是⽣成.so然后让python⽂件来调⽤）：g++ -o testmain main.cpppython main.py第4种、扩展Python（C++为Python编写扩展模块）（超级⿇烦的⼀种）Extest2.c#include <stdio.h>#include <stdlib.h>#include <string.h>int fac(int n){if (n < 2) return(1);return (n)*fac(n-1);}char *reverse(char *s){register char t,*p = s,*q = (s + (strlen(s) - 1));while (s && (p < q)){t = *p;*p++ = *q;}return(s);}int test(){char s[BUFSIZ];printf("4! == %d\n", fac(4));printf("8! == %d\n", fac(8));printf("12! == %d\n", fac(12));strcpy(s, "abcdef");printf("reversing 'abcdef', we get '%s'\n", \reverse(s));strcpy(s, "madam");printf("reversing 'madam', we get '%s'\n", \reverse(s));return 0;}#include "Python.h"static PyObject *Extest_fac(PyObject *self, PyObject *args){int num;if (!PyArg_ParseTuple(args, "i", &num))return NULL;return (PyObject*)Py_BuildValue("i", fac(num));}static PyObject *Extest_doppel(PyObject *self, PyObject *args){char *orig_str;char *dupe_str;PyObject* retval;if (!PyArg_ParseTuple(args, "s", &orig_str))return NULL;retval = (PyObject*)Py_BuildValue("ss", orig_str,dupe_str=reverse(strdup(orig_str)));free(dupe_str);return retval;}static PyObject *Extest_test(PyObject *self, PyObject *args){test();return (PyObject*)Py_BuildValue("");}static PyMethodDefExtestMethods[] ={{ "fac", Extest_fac, METH_VARARGS },{ "doppel", Extest_doppel, METH_VARARGS },{ "test", Extest_test, METH_VARARGS },{ NULL, NULL },};void initExtest(){Py_InitModule("Extest", ExtestMethods);}setup.py#!/usr/bin/env pythonfrom distutils.core import setup, ExtensionMOD = 'Extest'setup(name=MOD, ext_modules=[Extension(MOD, sources=['Extest2.c'])])运⾏⽅法：python setup.py buildcd build/lib.linux-x86_64-2.7进⼊python交互模式>>>import ExtestExtest.test()以上就是本⽂的全部内容，希望对⼤家的学习有所帮助，也希望⼤家多多⽀持。

C++python混合编程经验

这个问题是在我尝试利用pygraphviz嵌入我的C++代码绘制二叉树的时候发现的.找了半天资料,这里我把几种常用的C++调用PYTHON利用boost.python 的方法作一个总结,希望能让别人少走弯路,因为有些内容还找不到中文文档,虽然都不难但是开始摸索还是费时间的.我个人认为boost.python真的是非常的COOL,基本上不需要去学习那个看了就头大用着也不方便的python c api了,唯一的缺点是目前相关的资料太少,甚至官网上也解释不够详细.前面我写了一篇python嵌入c++的入门文章包括安装和环境配置,介绍了如何利用boost.python方便的传递C++代码中的参数,调用python函数.boost.python入门教程----python 嵌入c++这个boost.python官网上的tourial也有介绍.首先第一种常用方式是python::boost::exec#include <boost/python.hpp>using namespace boost::python;//引入python解释器Py_Initialize();//引入__main__ 作用域object main_module = import("__main__");object main_namespace = main_module.attr("__dict__");exec("print('Hello world!')", main_na mespace);//exec + python command string + 作用域∙第二种方法是利用boost::python::object对象第一种方法虽然很好但是不方便和C++交互数据,如传递C++中的数据作为参数给python函数,以及C++接受python执行函数后的返回值. 那么怎么用object调用python函数呢,很简单看下面的代码就了解了.我在simple.py中定义了函数def foo(int i = 3):return i + 2008这样一个简单的函数, 通过将simple.py利用boost::python::exec_file将其引入到__main__作用域,我们在__main__.__dict__也就是main_namespace中取到命名为foo的函数对象,并将其转换成boost::python::object使用. 这里我们给这个object同样命名为foo,调用foo(5)即调用python 函数foo(5)返回2013,注意在C++环境中要用extract<int>将这个值取到.object simple = exec_file("simple.py",main_namespace, main_namespace);object foo = main_namespace["foo"];int val = extract<int>(foo(5));cout << "Python has caculated foo as " << val << endl;∙和C++不同,python函数支持不定长参数和关键字参数,遇到这种情况如何调用呢?如果是简单的foo(a,b,c)这样的python函数按照上面的形式调用即可,但是象foo(*args), foo(**kargs),foo(*args,**kargs)foo(n,**kargs)诸如此类的函数怎么在C++中利用boost::python::object调用呢?恩,这是本文的重点,先看下什么是不定长参数和关键字参数.我直接copy一下赖勇浩博客上的解释吧,非常的清晰./lanphaday/archive/2009/05/08/4159346.aspx不定参数在C/C++ 中，不定参数可以算得上一节提高篇的课程。

Python和C++的混合编程（使用Boost编写Python的扩展包）

Python和C++的混合编程（使⽤Boost编写Python的扩展包）想要享受更轻松愉悦的编程，脚本语⾔是⾸选。

想要更敏捷⾼效，c++则⾼⼭仰⽌。

所以我⼀直试图在各种通⽤或者专⽤的脚本语⾔中将c++的优势融⼊其中。

原来贡献过⼀篇也是同样的⽬的。

得益于机器学习领域的发展，Python最近⼀直维持热度，但Python的速度，⽐node.js都差距不⼩，所以使⽤c++来提⾼⼀些速度更有必要。

编写Python的扩展模块已经有不少的不错的框架，但感觉上boost是最好⽤的⼀个。

环境准备本⽂的实验环境为mac电脑。

使⽤Linux环境通常也可以使⽤apt或者yum来安装配置对应的开发环境，请查看其它介绍⽂档。

在mac上准备环境很容易，⾸先要已经安装Xcode，并且安装了Xcode的命令⾏⼯具。

其次要安装Homebrew扩展包管理⼯具。

这部分是基础的开发环境，这⾥不做额外说明。

在命令⾏执⾏brew install boost-python3，⼀⾏命令就可以安装完成Python模块的开发环境。

（本例中完全使⽤Python3为例来说明，如果想制作Python2的扩展包，请根据需要修改相应的名称和版本号）。

简单⽰例从boost官⽹抄了⼀个简单的⽰例，包括了初始化、从Python传递参数给c++和从c++返回结果给Python的⼀个基本流程。

源代码⾮常短，请看下⾯：#include <string>#include <boost/python.hpp>using namespace std;using namespace boost::python;struct World{void set(string msg) { this->msg = msg; }string greet() { return msg; }string msg;};//特别注意下⾯的模块名hello同将来引⼊Python的模块名、编译完成的⽂件名，三者必须相同BOOST_PYTHON_MODULE(hello){class_<World>("World").def("greet", &World::greet).def("set", &World::set);}编译假设上⾯的c++代码保存为hello.cpp⽂件。

C02 利用Python实现大数据分析与数据挖掘技术培训(5天)

Python 已经成为数据分析和数据挖掘的首选语言，作为除了 Java、C/C++/C# 外最受欢迎的语言。

本课程基于 Python 工具来实现大数据的数据分析和数据挖掘项目。

基于业务问题，在数据挖掘标准过程指导下，采用 Python 分析工具，实现数据挖掘项目的每一步操作，从数据预处理、数据建模、数据可视化，到最终数据挖掘结束，匡助学员掌握 Python 用于数据挖掘，提升学员的数据化运营及数据挖掘的能力。

通过本课程的学习，达到如下目的：1、全面掌握 Python 语言以及其编程思想。

2、掌握常用扩展库的使用，特殊是数据挖掘相关库的使用。

3、学会使用 Python 完成数据挖掘项目整个过程。

4、掌握利用 Python 实现可视化呈现。

5、掌握数据挖掘常见算法在 Python 中的实现。

5 天时间(全部模块讲完需要 5 天时间，可以根据时间需求拆份内容模块)。

业务支持部、 IT 系统部、大数据系统开辟部、大数据分析中心、网络运维部等相关技术人员。

课程为实战课程，要求：1、每一个学员自备一台便携机(必须)。

2、便携机中事先安装好 Excel 2022 版本及以上。

3、便携机中事先安装好 Python 3.6 版本及以上。

注：讲师现场提供开源的安装程序、扩展库，以及现场分析的数据源。

语言基础 +挖掘模型 +案例演练+开辟实践+可视化呈现采用互动式教学，环绕业务问题，展开数据分析过程，全过程演练操作，让学员在分析、分享、讲授、总结、自我实践过程中获得能力提升。

目的：掌握基本的 Python 编程思想与编程语句，熟悉常用数据结构的操作1、Python 简介2、开辟环境搭建Python 的安装扩展库的安装3、掌握 Python 的简单数据类型字符串的使用及操作整数、浮点数4、掌握基本语句：if、while、for、print 等基本运算：函数定义、参数传递、返回值5、掌握复杂的数据类型：列表/元组列表操作：访问、添加、修改、删除、排序列表切片、复制等列表相关的函数、方法元组的应用6、复杂数据类型：字典创建、访问、修改、删除、遍历字典函数和方法7、复杂数据类型：集合8、掌握面向对象编程思想创建类、继承类模块9、函数定义、参数传递、返回值10、标准库与扩展库的导入11、异常处理:try-except 块演练：基本的 Python 编程语句目的：掌握数据集结构及基本处理方法，进一步巩固 Python 语言1、数据挖掘常用扩展库介绍Numpy 数组处理支持Scipy 矩阵计算模块Matplotlib 数据可视化工具库Pandas 数据分析和探索工具StatsModels 统计建模库Scikit-Learn 机器学习库Keras 深度学习(神经网络)库Gensim 文本挖掘库2、数据集读取与操作：读取、写入读写文本文件读写 CSV 文件读写 Excel 文件从数据库获取数据集3、数据集的核心数据结构(Pandas 数据结构)DataFrame 对象及处理方法Series 对象及处理方法演练：用 Python 实现数据的基本统计分析功能目的：掌握作图扩展库，实现数据可视化1、常用的 Python 作图库Matplotlib 库Pygal 库2、实现分类汇总演练：按性别统计用户人数演练：按产品+日期统计各产品销售金额3、各种图形的画法直方图饼图折线图散点图4、绘图的美化技巧演练：用 Python 库作图来实现产品销量分析，并可视化目的：掌握数据挖掘标准流程1、数据挖掘概述2、数据挖掘的标准流程(CRISP-DM)商业理解数据准备数据理解模型建立模型评估模型应用3、数据挖掘常用任务与算法案例：用大数据实现精准营销的项目过程目的：掌握数据预处理的基本环节，以及 Python 的实现1、数据预处理异常值处理： 3σ准则， IQR 准则缺失值插补：均值、拉格朗日插补数据筛选/抽样数据的离散化处理变量变换、变量派生2、数据的基本分析相关分析：原理、公式、应用方差分析：原理、公式、应用卡方分析：原理、公式、应用主成份分析：降维案例：用 Python 实现数据预处理及数据准备1、常见分类预测的模型与算法2、如何评估分类预测模型的质量查准率查全率ROC 曲线3、逻辑回归分析模型逻辑回归的原理逻辑回归建模的步骤逻辑回归结果解读案例：用 sklearn 库实现银行贷款违约预测4、决策树模型决策树分类的原理决策树的三个关键问题决策树算法与实现案例：电力窃漏用户自动识别5、人工神经网络模型(ANN)神经网络概述神经元工作原理常见神经网络算法(BP、LM、RBF、FNN 等) 案例：神经网络预测产品销量6、支持向量机(SVM)SVM 基本原理维灾难与核心函数案例：基于水质图象的水质评价7、贝叶斯分析条件概率常见贝叶斯网络1、常用数值预测的模型通用预测模型：回归模型季节性预测模型：相加、相乘模型新产品预测模型：珀尔曲线与龚铂兹曲线2、回归分析概念3、常见回归分析类别1、客户细分常用方法2、聚类分析(Clustering)聚类方法原理介绍及合用场景常用聚类分析算法聚类算法的评价案例：使用 SKLearn 实现 K 均值聚类案例：使用 TSNE 实现聚类可视化3、RFM 模型分析RFM 模型，更深入了解你的客户价值 RFM 模型与市场策略案例：航空公司客户价值分析1、关联规则概述2、常用关联规则算法3、时间序列分析案例：使用 apriori 库实现关联分析案例：中医证型关联规则挖掘1、电商用户行为分析及服务推荐2、基于基站定位数据的商圈分析。

在Qt（C++）中与Python混合编程

在Qt（C++）中与Python混合编程⼀、PythonQt库在Qt(C++)中与Python混合编程，可以使⽤PythonQt库。

⽹站⾸页：下载页⾯：只提供了源码下载，需⾃⾏编译。

版本要求：其⽹站building页⾯上的要求：Qt 4.8.1以上，Python2.6以上实际测试中得出的版本要求：Qt5.4以上，可以编译得到动态链接库（.so⽂件）；Python2.7.12，编译范例程序成功。

（备注：我的测试环境是操作系统 Ubuntu 16.04 64bit，PythonQt版本：3.2）⼆、编译与安装编译⽂档：这⾥以Linux（Ubuntu系）为例，介绍⼀下编译安装⽅法。

1. 安装Qt去Qt⽹站下载安装包，或者通过apt安装。

安装完毕后，在命令⾏中执⾏qmake -v，查看输出信息，确认Qt已安装好。

注意：如果使⽤apt或者synaptic安装Qt，那么需要⼿动安装Qt的⼀些模块，例如multimedia等。

以Qt5为例，其模块⼀般以libQt5为开头，可以⽤apt或synaptic搜索关键字安装。

如果缺少模块，则编译时会报错提⽰。

2. 安装Python⽤apt安装Python和Python-dev。

Linux⼀般预装Python。

sudo apt install python python-dev3. 编译将下载的源码解压。

进⼊解压⽬录，之后执⾏编译指令。

假设解压⽬录为PythonQtcd PythonQtqmakemake all编译可能需要花费⼏分钟，请耐⼼等待。

编译完成后，编译得到的库⽂件以及范例程序都在PythonQt/lib下。

此时运⾏范例程序可能失败，需要先安装刚编译好的库。

4. 安装所谓安装，是指让系统能够找到编译好的库⽂件。

实现的⽅式有多种，这⾥介绍通过链接的⽅式安装。

⾸先确认系统中的库⽂件默认⽬录是什么。

cd /etc/ld.so.conf.d/ls可能列出⼀些配置⽂件，⽂件名是对应的⽬录，⽐如x86_64-linux-gnu.conf。

c语言调用python程序

c语言调用python程序在C语言中调用Python程序是一项常见的需求。

C语言作为一种强大的编程语言，与Python一起配合使用，能够充分发挥两者的优势。

本文将介绍如何在C语言中调用Python程序，并给出具体示例。

一、在C语言中调用Python程序的基本原理在C语言中调用Python程序的基本原理是通过使用Python的扩展模块来实现的。

Python的扩展模块允许用户将Python代码打包成C编译的动态链接库，然后在C代码中进行调用。

这样做的好处是能够在C语言中直接使用Python的功能，同时也能够充分利用C语言的高效性能。

二、调用Python程序的步骤下面介绍在C语言中调用Python程序的具体步骤：1. 在C代码中包含Python解释器头文件首先，在C代码中需要包含Python解释器的头文件，以便能够使用Python的相关功能。

例如，在使用Python的函数和数据类型时，可以通过包含"Python.h"头文件来实现。

2. 初始化Python解释器在调用Python程序之前，需要先初始化Python解释器。

可以使用Py_Initialize()函数来实现。

该函数会初始化Python解释器，并创建一个解释器对象。

3. 载入Python程序在初始化Python解释器后，需要载入要调用的Python程序。

可以使用PyImport_ImportModule()函数来实现。

该函数会根据给定的模块名，载入对应的Python模块。

4. 调用Python函数载入Python程序后，可以使用PyModule_GetDict()函数来获取模块的字典对象。

通过字典对象可以获取到Python程序中定义的函数。

使用PyRun_String()函数可以执行Python代码并返回结果。

5. 关闭Python解释器在调用完Python程序后，需要调用Py_Finalize()函数来关闭Python解释器，释放相关资源。

Python中的混合编程

Python中的混合编程Python是一种高级编程语言，它被广泛应用于多个领域，如数据处理、机器学习、自然语言处理等。

由于Python的易学易用，越来越多的人选择使用Python进行编程。

Python中的混合编程指的是利用Python与其他编程语言进行结合，从而更加灵活地应用Python。

在本文中，我们将介绍Python中的混合编程，以及它的应用领域。

一、Python和其他编程语言的结合Python可以与其他编程语言进行结合，这种结合可以是通过Python模块调用其他编程语言的库来实现，也可以通过其他编程语言的扩展来实现。

常见的与Python结合的编程语言包括C、C++、Java 和R等。

1.C和Python的结合C是一种面向过程的编程语言，它具有高效的性能，可以处理大量数据。

Python可以调用C的库文件，以此来实现C和Python的结合。

C语言写的模块可以被Python调用，从而提高程序的执行效率。

2.C++和Python的结合C++是一种支持面向对象编程的编程语言，它具有高效的性能，并且可以方便地处理复杂数据结构。

Python可以调用C++的库文件，以此来实现C++和Python的结合。

C++写的模块可以被Python调用，从而提高程序的执行效率。

3.Java和Python的结合Java是一种支持面向对象编程的编程语言，具有跨平台的特性。

Python可以使用Jython实现Java和Python的结合。

Jython是一种实现了Python语言规范的Java编程语言，可以使得Python程序在Java虚拟机上运行，兼顾了Python和Java的优点。

4.R和Python的结合R是一种专门用于数据处理和统计分析的编程语言，它具有丰富的数据分析库和数据可视化库。

Python可以使用rpy2模块来实现R和Python的结合。

rpy2是一个将Python和R连接起来的模块，可以使得Python程序与R程序进行交互。

Python与C的混合编程

); if ( NULL == m ) {
return; } /*
* 在 Python 中可以用 ExtendingPythonWithC.__version__ */ PyModule_AddStringConstant (
m, "__version__", "1.0" ); } /* end of initExtendingPythonWithC */ --------------------------------------------------------------------------
U Py_InitModule4 w _ITM_deregisterTMCloneTable w _ITM_registerTMCloneTable w _Jv_RegisterClasses 00001af0 B __bss_start w __cxa_finalize w __gmon_start__ 00001af0 D _edata 00001af4 B _end 00000748 T _fini 00000454 T _init 000006f0 T initExtendingPythonWithC $ python -c "import ExtendingPythonWithC;print ExtendingPythonWithC.add(2,3)" 5
$ swig
将自动生成两个文件:
ExtendingPythonWithSwig_wrap.c ExtendingPythonWithSwig.py
对比 ExtendingPythonWithSwig_wrap.c、ExtendingPythonWithC.c，就明白 SWIG 的基本原理，SWIG 替你封装了对"Python/C API"的使用，比如:

C语言与Python混合编程实战

C语言与Python混合编程实战在计算机编程领域中，C语言和Python语言被广泛应用于不同的场景和需求。

两种语言各有优势，但它们也存在一些局限性。

为了充分发挥两者的优势，提高编程效率，混合编程成为一种有效的选择。

本文将介绍C语言与Python混合编程的实战技巧和应用场景，帮助读者更好地利用这两种语言进行开发。

一、混合编程的背景与意义混合编程是将多种编程语言结合在一起，以充分发挥各种语言的特点和优势。

C语言是一种高效、强大的编程语言，广泛应用于系统级开发和性能要求较高的场景。

Python语言则以其简洁、易读的语法和强大的库支持而著称，被广泛应用于Web开发、数据科学等领域。

将C语言和Python语言混合编程可以实现以下优势：1. 充分发挥两种语言的优点：C语言用于实现高性能的底层功能，Python语言用于提供高层次的封装和用户交互。

2. 提高编程效率：Python具有简洁的语法和丰富的库支持，使得开发过程更加高效。

C语言的高性能执行和底层功能可以为Python提供支持。

3. 跨平台性：C语言和Python语言都具有广泛的跨平台特性，使得混合编程可以在不同的操作系统和硬件平台上无缝运行。

二、混合编程的实践技巧在混合编程中，C语言和Python语言可以通过以下几种方式进行交互和结合：1. 使用C语言扩展模块：Python提供了C语言扩展模块的机制，可以将C语言代码编译为Python模块，供Python程序调用。

通过这种方式，可以使用C语言的高性能优势来提高Python程序的执行效率。

2. 使用Python的C扩展API：Python提供了C语言扩展API，可以在C语言程序中嵌入Python解释器，调用Python的功能和库。

这种方式可以在C语言程序中直接使用Python的高级特性，实现更复杂的功能。

3. 使用外部函数库：C语言和Python语言都有丰富的函数库支持，可以通过调用外部函数库实现混合编程。

浅谈python和C语言混编的几种方式（推荐）

浅谈python和C语⾔混编的⼏种⽅式（推荐）Python这些年风头⼀直很盛，占据了很多领域的位置，Web、⼤数据、⼈⼯智能、运维均有它的⾝影，甚⾄图形界⾯做的也很顺，乃⾄full-stack这个词语刚出来的时候，似乎就是为了描述它。

Python虽有GIL的问题导致多线程⽆法充分利⽤多核，但后来的multiprocess可以从多进程的⾓度来利⽤多核，甚⾄affinity可以绑定具体的CPU核，这个问题也算得到解决。

虽基本为全栈语⾔，但有的时候为了效率，可能还是会去考虑和C语⾔混编。

混编是计算机⾥⼀个不可回避的话题，涉及的东西很多，技术、架构、团队情况、管理、客户等各个环节可能对其都有影响，混编这个问题我想到时候再开⼀贴专门讨论。

本⽂只讲python和C混编的⽅式，⼤致有如下⼏种⽅式（本⽂背景是linux，其他平台可以类⽐）：共享库使⽤C语⾔编译产⽣共享库，然后python使⽤ctype库⾥的cdll来打开共享库。

举例如下，C语⾔代码为/* func.c */int func(int a){return a*a;}　python代码为#!/usr/bin/env python#test_so.pyfrom ctypes import cdllimport osp = os.getcwd() + '/libfunc.so'f = cdll.LoadLibrary(p)print f.func(99) 测试如下$ gcc -fPIC -shared func.c -o libfunc.so$ ./test_so.py9801subprocessC语⾔设计⼀个完整的可执⾏⽂件，然后python通过subprocess来执⾏该可执⾏⽂件，本质上是fork+execve。

举例如下，C语⾔代码为/* test.c */#include <stdio.h>int func(int a){return a*a;}int main(int argc, char **argv){int x;sscanf(argv[1], "%d", &x);printf("%d\n", func(x));return 0;}Python代码为#!/usr/bin/env python# test_subprocess.pyimport osimport subprocesssubprocess.call([os.getcwd()+'/a.out', '99']) $ gcc test.c -o a.out$ ./test_subprocess.py9801C语⾔中运⾏python程序C语⾔使⽤popen/system或者直接以系统调⽤级fork+exec来运⾏python程序也是⼀种混编的⼿段了。

python、CC++混合编程实例简析

python、CC++混合编程实例简析TIOBE每个⽉都会新鲜出炉⼀份流⾏编程语⾔排⾏榜，这⾥会列出最流⾏的20种语⾔。

排序说明不了语⾔的好坏，反应的不过是某个软件开发领域的热门程度。

语⾔的发展不是越来越common，⽽是越来越专注领域。

有的语⾔专注于简单⾼效，⽐如python，内建的list，dict结构⽐c/c++易⽤太多，但同样为了安全、易⽤，语⾔也牺牲了部分性能。

在有些领域，⽐如通信，性能很关键，但并不意味这个领域的coder只能苦苦挣扎于c/c++的陷阱中，⽐如可以使⽤多种语⾔混合编程。

我看到的⼀个很好的Python与c/c++混合编程的应⽤是NS3（Network Simulator3）⼀款⽹络模拟软件，它的内部计算引擎需要⽤⾼性能，但在⽤户建模部分需要灵活易⽤。

NS3的选择是使⽤C/C++来模拟核⼼部件和协议，⽤python来建模和扩展。

这篇⽂章介绍python和c/c++三种混合编程的⽅法，并对性能加以分析混合编程的原理⾸先要说⼀下python只是⼀个语⾔规范，实际上python有很多实现：CPython是标准Python，是由C编写的，python脚本被编译成CPython 字节码，然后由虚拟机解释执⾏，垃圾回收使⽤引⽤计数，我们谈与C/C++混合编程实际指的是基于CPython解释上的。

除此之外，还有Jython、IronPython、PyPy、Pyston，Jython是Java编写的，使⽤JVM的垃圾回收，可以与Java混合编程，IronPython⾯向.NET平台。

python与C/C++混合编程的本质是python调⽤C/C++编译的动态链接库，关键就是把python中的数据类型转换成c/c++中的数据类型，给编译函数处理，然后返回参数再转换成python中的数据类型。

python中使⽤ctypes moduel，将python类型转成c/c++类型⾸先，编写⼀段累加数值的c代码：extern "C"{int addBuf(char* data, int num, char* outData);}int addBuf(char* data, int num, char* outData){for (int i = 0; i < num; ++i){outData[i] = data[i] + 3;}return num;}然后，将上⾯的代码编译成so库，使⽤下⾯的编译指令>gcc -pthread -fno-strict-aliasing -g -O2 -DNDEBUG -g -fwrapv -O3 -Wall -Wstrict-prototypes -fPIC addbuf.c -o addbuf.o最后编写python代码，使⽤ctypes库，将python类型转换成c语⾔需要的类型，然后传参调⽤so库函数：from ctypes import * # cdll, c_intlib = cdll.LoadLibrary('libmathBuf.so')callAddBuf = lib.addBufnum = 4numbytes = c_int(num)data_in = (c_byte * num)()for i in range(num):data_in[i] = idata_out = (c_byte * num)()ret = lib.addBuf(data_in, numbytes, data_out) #调⽤so库中的函数在C/C++程序中使⽤Python.h，写wrap包装接⼝这种⽅法需要修改c/c++代码，在外部函数中处理⼊/出参，适配python的参数。

如何利用Boost.Python实现PythonCC++混合编程详解

如何利⽤Boost.Python实现PythonCC++混合编程详解前⾔学习中如果碰到问题，参考官⽹例⼦：D:\boost_1_61_0\libs\python\test参考：Boost.Python 中英⽂⽂档。

利⽤Boost.Python实现Python C/C++混合编程关于python与C++混合编程,事实上有两个部分extending 所谓python 程序中调⽤c/c++代码, 其实是先处理c++代码, 预先⽣成的动态链接库, 如example.so, ⽽在python代码中import example;即可使⽤c/c++的函数 .embedding c++代码中调⽤ python 代码.两者都可以⽤ python c 转换api,解决,具体可以去python官⽅⽂档查阅,但是都⽐较繁琐.对于1,extending,常⽤的⽅案是boost.python以及swig.swig是⼀种胶⽔语⾔,粘合C++,PYTHON,我前⾯的图形显⽰⼆叉树的⽂章中提到的就是利⽤pyqt作界⾯,调⽤c++代码使⽤swig⽣成的.so动态库.⽽boost.python则直接转换,可以利⽤py++⾃动⽣成需要的wrapper.关于这⽅⾯的内容的⼊门除了boost.python官⽹,中⽂的⼊门资料推荐下⾯话不多说了，来⼀起看看详细的介绍吧导出函数#include<string>#include<boost/python.hpp>using namespace std;using namespace boost::python;char const * greet(){return "hello,world";}BOOST_PYTHON_MODULE(hello_ext){def("greet", greet);}python:import hello_extprint hello_ext.greet()导出类：导出默认构造的函数的类c++#include<string>#include<boost/python.hpp>using namespace std;using namespace boost::python;struct World{void set(string msg) { this->msg = msg; }string greet() { return msg; }string msg;};BOOST_PYTHON_MODULE(hello) //导出的module 名字{class_<World>("World").def("greet", &World::greet).def("set", &World::set);}python:import helloplanet = hello.World() # 调⽤默认构造函数，产⽣类对象planet.set("howdy") # 调⽤对象的⽅法print planet.greet() # 调⽤对象的⽅法构造函数的导出：#include<string>#include<boost/python.hpp>using namespace std;using namespace boost::python;struct World{World(string msg):msg(msg){} //增加构造函数World(double a, double b):a(a),b(b) {} //另外⼀个构造函数 void set(string msg) { this->msg = msg; }string greet() { return msg; }double sum_s() { return a + b; }string msg;double a;double b;};BOOST_PYTHON_MODULE(hello) //导出的module 名字{class_<World>("World",init<string>()).def(init<double,double>()) // expose another construct .def("greet", &World::greet).def("set", &World::set).def("sum_s", &World::sum_s);}python 测试调⽤：import helloplanet = hello.World(5,6)planet2 = hello.World("hollo world")print planet.sum_s()print planet2.greet()如果不想导出任何构造函数，则使⽤no_init: class_<Abstract>("Abstract",no_init)类的数据成员#include<string>#include<boost/python.hpp>using namespace std;using namespace boost::python;struct Var{Var(string name):name(name),value(){}string const name;float value;};BOOST_PYTHON_MODULE(hello_var){class_<Var>("Var", init<string>()).def_readonly("name", &Var::name) //只读.def_readwrite("value", &Var::value); //读写python调⽤:import hello_varvar = hello_var.Var("hello_var")var.value = 3.14# = 'hello' # errorprint C++类对象导出为Python的类对象，注意不能赋值。

Python的CythonPython和C语言的混合编程

Python的CythonPython和C语言的混合编程Python的Cython：Python和C语言的混合编程Python语言作为一种解释型语言，具有代码简洁、易读易写的特点，但其执行效率比不上编译型语言如C语言。

为了兼顾编码效率和执行效率，开发者引入了Cython这一工具，将Python与C语言混合编程，以获得更高的性能和灵活性。

一、Cython简介与安装Cython是一种Python的扩展语言，其语法与Python高度相似，可以直接将Python代码转换为C代码，再进行编译。

安装Cython非常简单，只需通过pip工具运行以下命令即可：```pip install cython```二、Cython的优势1. 提升执行效率：由于Cython支持将Python代码转换为C代码，可以显著提升代码的执行效率。

C语言的编译器可以对Cython生成的C代码进行高度优化，从而获得更高的执行效率。

2. 直接调用C函数：Cython提供了直接调用C函数的接口，通过在Python代码中引入C语言的函数，可以充分发挥C语言在底层操作和性能优化方面的优势。

3. 广泛的C语言库支持：Cython可以直接使用大量的C语言库，无需编写额外的接口代码。

这使得Python开发者可以方便地利用C语言的丰富资源。

4. 保持Python的开发效率：Cython仍然保持了Python的简洁易读的特点，开发者可以在Cython中直接使用Python的语法和模块，节省了学习新语言的时间。

三、Cython的基本用法1. 定义Cython函数：在Cython代码中，可以通过使用"Cdef"关键字定义C函数。

Cython不要求显式声明函数的返回值类型，但为了提高性能，可以手动指定函数的返回值类型。

```cythonCdef int add(int a, int b):return a + b```2. 调用C函数：在Cython中，可以通过"Cimport"关键字引入C语言库，并使用其中的函数。

浅谈Python程序和C程序的整合

浅谈Python程序和C程序的整合【IT168 技术文档】前言：Python 是一种用于快速开发软件的编程语言，它的语法比较简单，易于掌握，但存在执行速度慢的问题，并且在处理某些问题时存在不足，如对计算机硬件系统的访问，对媒体文件的访问等。

而作为软件开发的传统编程语言 C 语言，却能在这些问题上很好地弥补 Python 语言的不足。

因此，本文通过实例研究如何在 Python 程序中整合既有的 C 语言模块，包括用 C 语言编写的源程序和动态链接库等，从而充分发挥Python 语言和 C 语言各自的优势。

概览Python 是一种用于快速开发软件的编程语言，它的语法比较简单，易于掌握，但存在执行速度慢的问题，并且在处理某些问题时存在不足，如对计算机硬件系统的访问，对媒体文件的访问等。

而作为软件开发的传统编程语言—— C 语言，却能在这些问题上很好地弥补 Python 语言的不足。

因此，本文通过实例研究如何在Python 程序中整合既有的 C 语言模块，包括用 C 语言编写的源程序和动态链接库等，从而充分发挥 Python 语言和 C 语言各自的优势。

背景知识介绍Python 语言的特点Python 作为一门程序开发语言，被越来越多地运用到快速程序开发。

Python 是一种解释型的，互动的，面向对象的编程语言，它包含了模块化的操作，异常处理，动态资料形态，以及类型的使用。

它的语法表达优美易读，具有很多优秀的脚本语言的特点：解释的，面向对象的，内建的高级数据结构，支持模块和包，支持多种平台，可扩展。

而且它还支持交互式方式运行，图形方式运行。

它拥有众多的编程界面支持各种操作系统平台以及众多的各类函数库，利用 C 和 C++ 可以对它进行扩充。

C 语言的特点C 语言作为最受人们欢迎的语言之一，有广泛的发展基础。

简洁紧凑、灵活方便，功能强大是其特点。

另外，C 语言是一门中级语言。

它把高级语言的基本结构和语句与低级语言的实用性结合起来。

很好的c++和Python混合编程文章

很好的c++和Python混合编程⽂章本⼈是⽤vc2003+python2.5学习的，其它的也应该差不了多少0. 坏境设置把的include/libs⽬录分别加到vc的include/lib directories中去。

另外，由于python没有提供debug lib，体地说，就是没有提供python25_d.lib 了。

你可以⾃⼰编译python的源代码来得到python25_d.lib的，偶还没试过，呵呵。

⽽且⽹上找了⼀下也没下载到。

所以，如果你想要在debug下运⾏程序的话，你要把pyconfig.h（在python25/include/⽬录下）的⼤概是在283⾏，把pragma comment(lib,"python25_d.lib")改成pragma comment(lib,"python25.lib")，让python都使⽤⾮debug lib.1. 开始编程了#include <python.h>第⼀步就是包含python的头⽂件2. 看⼀个很简单的例⼦1)python⽂件test.py，很简单的定义了⼀个函数#Filename test.pydef Hello():print "Hello, world!"这个应该能看懂的吧？否则的话，回去再练练python吧，呵呵。

《简明Python教程》Swaroop, C. H. 著。

沈洁元译。

2)cpp⽂件#include <python.h> //包含头⽂件，在c++中嵌⼊python，这是必须的int main(){Py_Initialize();PyObject * pModule = NULL;PyObject * pFunc = NULL;pModule = PyImport_ImportModule("test");pFunc = PyObject_GetAttrString(pModule, "Hello");PyEval_CallObject(pFunc, NULL);Py_Finalize();return 0;}第⼀步还是包含头⽂件第⼆步，使⽤python之前，要调⽤Py_Initialize();这个函数进⾏初始化。

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你试过C语言和Python一起混合编程吗_光环大数据python培训
C语言是编程语言的祖母，但是随着一代一代的编程语言长大，所以祖母也是会拍在沙滩上的，很多小小伙伴应该都会学过或者了解C语言，因为软件系的会教嘛，但是Python我想很多人都没学过，下面小编给大家介绍下，C语言和Python一起混合编程会产生什么不一样的火花吧!1、C/C++调用Python（基础篇）
在Mac OS X 下的编译命令同上
产生可执行文件后，直接运行，结果为输出Hello Python!
Python库函数PyRun_SimpleString可以执行字符串形式的Python代码。

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：
从上述代码可以窥见Python内部运行的方式：所有Python元素，module、function、tuple、string等等，实际上都是PyObject。

C语言里操纵它们，一律使用PyObject *。

Python的类型与C语言类型可以相互转换。

Python类型XXX转换为C语言类型YYY要使用PyXXXAsYYY函数;C类型YYY转换为Python类型XXX要使用PyXXXFromYYY函数。

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。

若a是Tuple，则a[i] = b对应于 PyTupleSetItem(a,i,b)，有理由相信还有一个函数PyTupleGetItem完成取得某一项的值。

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：
bash:
export PYTHONPATH=.:$PYTHONPATH
csh:
setenv PYTHONPATH.:$PYTHONPATH
2 Python 调用 C/C++(基础篇)
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
除了功能强大的函数great_function外，这个文件中还有以下部分：包裹
函数greatfunction。

它负责将Python的参数转化为C的参数(PyArgParseTuple)，调用实际的greatfunction，并处理great_function的返回值，最终返回给Python环境。

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greatfunction，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, NULL, 0, NULL}结束。

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
本部分参考资料《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Extending and Embedding the Python Interpreter _ _
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：3. Building C and C++ Extensions with distutils _ _
作为字典使用的官方参考文档Python/C API Reference Manual _ _
3、C/C++调用Python（使用Cython）
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。

接下来编译 great_module.pyx
编译命令和第一部分相同：在Windows下编译命令为
在Visual Studio命令提示符下编译：cl/LD dllmain.cgreat_module.c-IC:Python27includeC:Python27libspython27.lib
会得到一个dllmain.dll。

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