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.py
from ctypes import cdll
import os
p = 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.py
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subprocess
C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.py
import os
import subprocess
subprocess.call([os.getcwd()+'/a.out', '99'])
测试如下
$ gcc test.c -o a.out
$ ./test_subprocess.py
9801
C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。
举例如下，Python代码如下
#!/usr/bin/env python
# test.py
import sys
x = int(sys.argv[1])
print x*x
C语言代码如下
/* test.c */
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
int main()
{
FILE *f;
char s[1024];
int ret;
f = popen("./test.py 99", "r");
while((ret=fread(s,1,1024,f))>0) {
fwrite(s,1,ret,stdout);
}
fclose(f);
return 0;
}
测试如下
$ gcc test.c
$ ./a.out
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python对C语言扩展的支持
很多编程语言都为C语言扩展添加了支持，这有两种原因：(1)语言设计之初，可以充分的利用C语言已有的库来做很多扩展；(2)C语言的运行效率高。
python也不例外，从诞生那天起，很多库都是C语言写的。python的C语言扩展中涉及到python的数据结构与C语言的对应，扩展方法其实是用C语言编写一个共享库，只是这个共享库中的接口是一个规范的，可以被python识别的。
为了说明如何扩展，我这里先假设一个在python下的函数功能，代码如下
def func(*a):
res=1
for i in range(len(a)):
res *= sum(a[i])
return res
如上，希望的函数功能是，参数是任意多个数字组成的列表（姑且排除其他数据结构），返回每个列表的元素之和的乘积。
姑且先把python代码写了，如下所示
#!/usr/bin/env python
# test.py
import colin
def func(*a):
res=1
for i in range(len(a)):
res *= sum(a[i])
return res
a = [1,2,3]
b = [4,5,6]
c = [7,8]
d = [9]
e = [10,11,12,13,14]
f = colin.func2(99)
g = colin.func3(a,b,c,d,e)
h = func3(a,b,c,d,e)
print "f = ",f
print "g = ",g
print "h = ",h
带上之前一直测试的平方func，这个实现相对简单，希望python写出来的func可以和C语言扩展出来的结果一致。
先用C语言写上这些函数的实现，其中func3用上了一个表示任意多个任意长的数组的数据结构y_t,而x_t用来表示单个数组。
/* colin.h */
#ifndef Colin_h
#define Colin_h
typedef struct {
int *a;
int len;
} x_t;
typedef struct {
x_t *ax;
int len;
} y_t;
int func2(int a);
int func3(y_t *p);
void free_y_t(y_t *p);
#endif
/* colin.c */
#include "colin.h"
#include <stdlib.h>
int func2(int a)
{
return a*a;
}
int func3(y_t *p)
{
int result;
int sum;
int i, j;
result = 1;
for(i=0;i<p->len;i++) {
sum = 0;
for(j=0;j<p->ax[i].len;j++)
sum += p->ax[i].a[j];
result *= sum;
}
return result;
}
void free_y_t(y_t *p)
{
int i;
for(i=0;i<p->len;i++) {
free(p->ax[i].a);
}
free(p->ax);
}
上面定义了三个函数，func2代表平方，func3代表之前所说的功能，又因y_t这个结构可能都是动态分配出来的，所以给个归还内存的方法。
刚才说过python扩展的话，需要把这个共享库的接口“标准化”一下。于是