Python與C的交互可以通過多種方式實(shí)現(xiàn)，每種方法在性能、易用性和適用場(chǎng)景上有所不同。以下是五種主流方法的對(duì)比分析。

ctypes

ctypes是Python標(biāo)準(zhǔn)庫的一部分，無需額外編譯，直接調(diào)用動(dòng)態(tài)鏈接庫（.dll/.so）。適用于簡(jiǎn)單場(chǎng)景，但性能較低。

from ctypes import cdll
lib = cdll.LoadLibrary('example.so')
result = lib.add(1, 2)  # 調(diào)用C函數(shù)add

優(yōu)點(diǎn)：無需修改C代碼，跨平臺(tái)支持較好。
缺點(diǎn)：類型轉(zhuǎn)換開銷大，性能較差。

CFFI

CFFI（C Foreign Function Interface）分為API模式和ABI模式，前者需編譯，后者類似ctypes但更靈活。

from cffi import FFI
ffi = FFI()
ffi.cdef("int add(int a, int b);")
lib = ffi.dlopen('example.so')
result = lib.add(1, 2)

優(yōu)點(diǎn)：支持復(fù)雜類型，API模式性能接近C擴(kuò)展。
缺點(diǎn)：學(xué)習(xí)曲線較陡，ABI模式性能與ctypes相當(dāng)。

Cython

Cython通過編寫.pyx文件生成C擴(kuò)展模塊，直接編譯為二進(jìn)制代碼，性能最優(yōu)。

# example.pyx
cdef extern from "example.h":
    int add(int a, int b)

def py_add(a, b):
    return add(a, b)

優(yōu)點(diǎn)：接近原生C的性能，支持Python和C混合編程。
缺點(diǎn)：需額外編譯步驟，代碼需用Cython語法改寫。

SWIG

SWIG（Simplified Wrapper and Interface Generator）自動(dòng)生成Python與C的綁定代碼，適合大型項(xiàng)目。

# example.i 接口文件
%module example
%{
#include "example.h"
%}
%include "example.h"

優(yōu)點(diǎn)：支持多語言綁定，自動(dòng)化程度高。
缺點(diǎn)：生成代碼冗余，調(diào)試復(fù)雜。

Python C API

直接使用Python C API編寫擴(kuò)展模塊，性能最高但開發(fā)成本大。

// example.c
#include <Python.h>
static PyObject* py_add(PyObject* self, PyObject* args) {
    int a, b;
    if (!PyArg_ParseTuple(args, "ii", &a, &b))
        return NULL;
    return Py_BuildValue("i", add(a, b));
}

優(yōu)點(diǎn)：極致性能，完全控制內(nèi)存和類型。
缺點(diǎn)：代碼復(fù)雜，需手動(dòng)處理引用計(jì)數(shù)。

性能對(duì)比與選型建議

1. 性能排序：Cython ≈ Python C API > CFFI API > SWIG > ctypes/CFFI ABI。
2. 推薦場(chǎng)景：
   • 快速原型：ctypes或CFFI ABI。
   • 高性能計(jì)算：Cython或Python C API。
   • 跨語言項(xiàng)目：SWIG。

Cython在效率與開發(fā)成本間取得了最佳平衡，尤其適合科學(xué)計(jì)算領(lǐng)域。

到此這篇關(guān)于Python調(diào)用C函數(shù)的5種方式區(qū)別小結(jié)的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Python調(diào)用C函數(shù)內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！