最近写BUG的时候遇到python计算很慢的情况，于是调研了一波在python中嵌入C++程序的方法，记录一下，便于查询。
除了在语法使用上面的区别外，c语言和python的本质区别可能是在其语言性质上面的区别。
编程语⾔主要从以下几个⻆度为进行分类，编译型和解释型、静态语言和动态语⾔、强类型定义语言和弱类型定义语言。
在Python编程中，有时候会遇到ImportError: dynamic module does not define module export function (PyInit_example)的错误。这个错误通常出现在导入Python C扩展模块时，提示无法正确找到模块导出的初始化函数。
本文介绍了如何利用Python的Cython和SWIG库进行C/C++与Python的交互，以及编译Python扩展和创建Python模块。
这是因为不同编程语言有各自的适用场景和语法特性，联合编程可使得各种语言发挥自己的特长。本文主要比较Python和C++，先列举各自特点如下：
Python 之父 Guido van Rossum曾经说过：如果想让代码运行得更快，应该使用 PyPy。
Python有相对较少的关键字，结构简单，和一个明确定义的语法，学习起来更加简单
Python 其实是一种相当快的语言，但它并不像编译型语言那么快。 这是因为官方实现的 CPython 解释执行的，更准确地说，是 Python 代码被编译为字节码，然后进行解释。这对学习是很有好处的，因为可以在 Python REPL 中运行代码并立即查看结果，而不必编译和执行。 但是由于 Python 程序并没有那么快，开发人员多年来创建了几个 Python 的编译器，包括 IronPython 和 Jython。
对于研究人员来说，迅速把想法代码化并查看其是否行得通至关重要。Python 是能够实现这一目标的出色语言，它能够让人们专注于想法本身，而不必过度为代码格式等无聊的事情困扰。
大家常说 Python 执行速度慢，今天给大家推荐一篇关于 PyPy 解释器，它能有效提升代码运行速度。
原作：Archie Mistry 翻译：豌豆花下猫@Python猫 原文：https://morioh.com/p/765b19f066a4
机器之心报道 机器之心编辑部 这个高性能 Python 编译器具有支持 Python 众多语法、完美互通其他框架等优点。 众所周知，Python 是一门简单易学、具有强大功能的编程语言，在各种用户使用统计榜单中总是名列前茅。相应地，围绕 Python，研究者开发了各种便捷工具，以更好的服务于这门语言。 编译器充当着高级语言与机器之间的翻译官，不同版本的 Python 编译器已被开发出来，下面我们将为大家介绍一款新的高性能 Python 编译器：Codon。该项目上线短短几天，已收获 2.2k 星。 项目地
以上大家有可能知道，也有可能不知道，但我相信python自动化和python爬虫我相信大家一定听说过。这也是我为什么要学习python的原因了。
Cython是一种用于将Python代码转换为C或C++代码的编译器。它是Python和C/C++之间的一种桥梁，可以提供更高的执行效率和更好的性能。Cython既是一种编程语言，也是一种编译器，它可以将Python代码转换为C或C++代码，并在编译时将其转换为机器码，以提高代码的执行速度。
Python 绝不想Java 或Ruby 仅仅是一门面向对象语言，事实上它融汇了多种编程风格
Python是一门易学易用的编程语言，因此在许多领域都有广泛的应用。然而，Python的执行速度相比于C、C++等编译语言通常会慢一些。在某些对计算性能有高要求的领域，如科学计算、数据处理等，这个问题就变得尤为重要。为了解决这个问题，一种名为Cython的语言应运而生。
一、Python简介 不死Java，不朽C/C++，新贵Python。 Python（英国发音：/ˈpaɪθən/ 美国发音：/ˈpaɪθɑːn/）, 是一种面向对象的解释型计算机程序设计语言，由荷兰人Guido van Rossum于1989年发明，第一个公开发行版发行于1991年。 Python是纯粹的自由软件， Python 源代码同样遵循 GPL(GNU General Public License)协议。 Python语法简洁清晰，特色之一是强制用空白符(white space)作为语句缩进。 P
python作为一门强大的脚本语言，优势自然不必说。但是，当我们的模型较复杂，运算量较大的时候，python的短板就会出现，就是运算速度慢。当然，解决这一问题有很多方法，比如pypy的jit技术，但是抛开稳定性不提，使用pypy有很多限制，而且不是那么工程化。所以，向大家介绍Cython，方便将别的应用场景中的一些重计算的部分单独取出来，然后用Cython改写，独立成模块来提高运算速度。
Python 的运行速度确实没有 C 或者 Java 快，但是有一些项目正在努力让 Python 变得更快。
python作为一门强大的脚本语言，优势自然不必说，目前中低频的量化投资基本都是使用python作为research和production作为语言。但是，当我们的模型较复杂，运算量较大的时候，python的短板就会出现，就是运算速度慢。
Guido Van Rossum开发了Python，这是最著名的编程语言之一。Python 因其清晰的语法和简单的代码而在开发人员中很受欢迎，即使对于新手也是如此。对于那些刚刚开始编程职业生涯的人来说，学习Python是非常有利的。他们可以使用 Python 编程培训、博客、视频、模块和数千种其他资源来了解这种流行语言的各个方面。完成后，您将能够进行现代开发活动，例如GUI开发，网页设计，系统管理，复杂的金融交易或计算，数据科学，可视化等等。
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。
高级语言，面向对象，可扩展，可移植性用于在不同的平台（因为Python是用C写的，又由于C的可移植性）
官方文档：http://numba.pydata.org/numba-doc/latest/reference/pysupported.html
首先和大家明确一下这个Cython单词的读法，这个单词Cython以前我也不知道怎么读，老后面要用到这个包的时候，老是不清楚读法，才去搜了下，这个单词是读"赛森"，就是前面的cy是读"赛"，后面的读法和python后一个读音thon一样。
1、方法 使用Pyhton C++ API对相机操作函数进行封装，然后用Python调用封装好的操作函数。
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《c++和js的混合编程》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。
Life is simple ,I use Python. 代码：代码是现实世界事物在计算机世界中的映射 编程：将现实世界中事物用计算机语言来描述 最近在网上找了一些资料在学习Python，就想把每次的学习内容记录下来，这也是为了避免新学的东西容易遗忘。自己选择Python只有一个原因，那就是兴趣。作为一个iOS开发者，我也很好奇，传说中无所不能的Python到底是怎样的一种语言，使用Python是否也能做出一些有意思的事情，比如爬虫、机器学习等。下面的系列文章就是我的Python学习之旅。 一、了解Py
当谈到Python时，一般指的是CPython。但Python实际上是一门语言规范，只是定义了Python这门语言应该具备哪些语言要素，应当能完成什么样的任务。这种语言规范可以用不同的方式实现，可以用C实现，也可以用C++、Java、C#、JavaScript，甚至使用Python自己实现。这篇文章就是简要介绍并比较不同的Python实现，并且今后还会不断的扩充。
机器之心报道 机器之心编辑部 甚至比 C 的速度还快，现在已在 GitHub 上可用。 自深度学习兴起以来，Python 一直是最热门的编程语言之一，它在数据科学和机器学习领域占主导地位，甚至是科学和数学计算领域的主角。如今你能想象到的任何项目，几乎都可以找到一个相应的 Python 包。 然而，尽管高级语言的简化语法使其易于学习和使用，但和 C 或 C++ 等低级语言相比，它的速度更慢。 麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室（CSAIL）的研究人员希望通过 Codon 来改变这一现状，Codon 是一种
·金融：量化交易，金融分析等，作为动态语言的python，语言结构清晰简单，库丰富，成熟稳定，科学计算和统计分析都很牛
提升 Python 代码性能至接近 C 语言的速度，无需修改源代码。遵循 Python 之父吉多・范罗苏姆的建议：“如果你想让你的代码神奇地运行得更快，你应该试试用 PyPy。”
认识 Python 人生苦短，我用 Python —— Life is short, you need Python 目标 Python 的起源 为什么要用 Python？ Python 的特点 P
编程语言主要从以下几个角度为进行分类，编译型和解释型、静态语言和动态语言、强类型定义语言和弱类型定义语言，每个分类代表什么意思呢，下面我们一起看一下。
如果说 Python 能够让你就此起飞的话，那么使用 f2py 能让你在一定程度上飞的更高更远。
python的创始人为吉多·范罗苏姆（Guido van Rossum）。1989年的圣诞节期间，吉多·范罗苏姆为了打发时间，决心开发一个新的脚本解释程序，作为ABC语言的一种继承。
Python 最常用格式就是 .py (另一较常用格式为 .pyw)，由 python.exe 解释，可在控制台下运行。当然，也可用文本编辑器或其它专用 Python IDE (集成开发环境) 工具进行修改。常见情形是，用 Python 快速生成程序原型 (有时甚至是程序最终界面)，然后对其中有特别要求的部分，用更合适的语言改写；譬如：3D 游戏中的图形渲染模块，性能要求特别高，就可用 C/C++ 重写，而后封装为 Python 可调用的扩展类库。需要注意的是，在您使用扩展类库时可能需要考虑平台问题，某些扩展类库可能不提供跨平台实现。此外，还可采用 Cython 为 Python 编写 C 扩展。Cython 是编写、包裹外部 C/C++ 库的胶水代码，将 CPython 嵌入现有应用程序、加速 Python 代码执行的理想 C 模块语言。
是一个流行的Python编译器，它可以把Python转换成Javascript代码。该软件支持所有网络浏览器(包括手机网络浏览器)。
最近开始使用 robot framework 测试c++的动态库，robot framework 是跑在 windows 上面，c++动态库是跑在远程linux主机上面。测试办法是让 robot framework 通过 SSHLIbrary 库执行远程机器上面的 python 脚本，python 脚本调用 C++ 动态库。所以现在要解决的是如何让python调用c++动态库。
解释器是一种让其他程序运行起来的程序。Python也有一个名为解释器的软件包，当你编写了一段Python程序，Python解释器将读取程序，并按照其中的命令执行，得出结果。实际上，解释器是代码与机器的计算机硬件之间的软件逻辑层。
来源：机器之心本文约2000字，建议阅读5分钟甚至比 C 的速度还快，现在已在 GitHub 上可用。 自深度学习兴起以来，Python 一直是最热门的编程语言之一，它在数据科学和机器学习领域占主导地位，甚至是科学和数学计算领域的主角。如今你能想象到的任何项目，几乎都可以找到一个相应的 Python 包。 然而，尽管高级语言的简化语法使其易于学习和使用，但和 C 或 C++ 等低级语言相比，它的速度更慢。 麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室（CSAIL）的研究人员希望通过 Codon 来改变这一现状，C
python诞生于1989年，创始人 吉多·范罗苏姆（Guido van Rossum）。python是一种 C和shell 之间，功能全面，易学易用，可拓展的语言。 如下是最新的TIOBE排行榜（https://www.tiobe.com/tiobe-index ）
面向对象对应于面向过程，是开发人员在开发过程当中的思路，是程序员的世界观，Python 一切皆对象。
Python的创始人为吉多·范罗苏姆（Guido van Rossum）。1989年的圣诞节期间，吉多·范罗苏姆（中文名字：龟叔）为了在阿姆斯特丹打发时间，决心开发一个新的脚本解释程序，作为ABC语言的一种继承。
python的创始人为吉多·范罗苏姆（Guido van Rossum）。1989年的圣诞节期间，吉多·范罗苏姆（中文名字：龟叔）为了在阿姆斯特丹打发时间，决心开发一个新的脚本解释程序，作为ABC语言的一种继承。
之前的文章《源代码如何被计算机执行》已经提到计算机只能执行二进制的机器码，C、C++等编译型语言依靠编译器将源代码转化为可执行文件后才能运行，Python、Java等解释型语言使用解释器将源代码翻译后在虚拟机上执行。对于Python，由于解释器的存在，其执行效率比C语言慢几倍甚至几十倍。
不论什么语言，我们都需要注意性能优化问题，提高执行效率。选择了脚本语言就要忍受其速度，这句话在某种程度上说明了Python作为脚本语言的不足之 处，那就是执行效率和性能不够亮。尽管Python从未如C和Java一般快速，但是不少Python项目都处于开发语言领先位置。 Python 很简单易用，但大多数人使用Python都知道在处理密集型cpu工作时，它的数量级依然低于C、Java和JavaScript。但不少第三方不愿赘述 Python的优点，而是决定自内而外提高其性能。如果你想让Python在同一硬件
Python作为一种高级脚本语言，便捷的语法和丰富的库使它成为众多开发者的首选。然而，有时候我们希望保护我们的Python源代码，避免被他人轻易获取和篡改。为了实现这一目标，我们可以采取代码混淆的技术手段。本文将介绍Python代码混淆的现状、优化方法和常用工具。
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