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。
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_int lib = cdll.LoadLibrary('libmathBuf.so') callAddBuf = lib.addBuf num = 4 numbytes = c_int(num) data_in = (c_byte * num)() for i in range(num): data_in[i] = i data_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。写一段c代码将外部入参作为shell命令执行：
#include <Python.h> static PyObject* SpamError; static PyObject* spam_system(PyObject* self, PyObject* args) { const char* command; int sts; if (!PyArg_ParseTuple(args, "s", &command)) //将args参数按照string类型处理，给command赋值 return NULL; sts = system(command); //调用系统命令 if (sts < 0) { PyErr_SetString(SpamError, "System command failed"); return NULL; } return PyLong_FromLong(sts); //将返回结果转换为PyObject类型 } //方法表 static PyMethodDef SpamMethods[] = { {"system", spam_system, METH_VARARGS, "Execute a shell command."}, {NULL, NULL, 0, NULL} }; //模块初始化函数 PyMODINIT_FUNC initspam(void) { PyObject* m; //m = PyModule_Create(&spammodule); // v3.4 m = Py_InitModule("spam", SpamMethods); if (m == NULL) return; SpamError = PyErr_NewException("spam.error",NULL,NULL); Py_INCREF(SpamError); PyModule_AddObject(m,"error",SpamError); }处理上所有的入参、出参都作为PyObject对象来处理，然后使用转换函数把python的数据类型转换成c/c++中的类型，返回参数按相同方式处理。比第一种方法多了初始化函数，这部分是把编译的so库当做python module所必需要做的。
python这样使用：
这种方式并不能算是一种新方式，实际上是基于第二中方式的一种包装。SWIG是个帮助使用C或者C++编写的软件能与其它各种高级编程语言进行嵌入联接的开发工具。SWIG能应用于各种不同类型的语言包括常用脚本编译语言例如Perl, PHP, Python, Tcl, Ruby, PHP，C#,Java,R等。
操作上，是针对c/c++程序编写独立的接口声明文件（通常很简单），swig会分析c/c++源程序自动分析接口要如何包装。在指定目标语言后，swig会生成额外的包装源码文件。编译so库时，把包装文件一起编译、连接即可。看个c代码例子：
int system(const char* command) { sts = system(command); if (sts < 0) { return NULL; } return sts; }