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。
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
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：
imoprt spam
spam.system("ls")
使用c/c++编写python扩展可以参见：http://docs.python.org/2.7/extending/extending.html
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;
}
c源码中去掉适配python的包装，仅定义system函数本身，这比第二种方式简洁很多，并且剔除了c代码与python的耦合代码，是c代码通用性更好。 然后编写swig接口声明文件spam.i：
%module spam
%{
#include "spam.h"
%}
%include "spam.h"
%include "typemaps.i"
int system(const char* INPUT);
这是一段语言无关的模块声明，要创建一个叫spam的模块，对system做一个声明，主要是声明参数作为入参使用。然后执行swig编译程序：
>swig -c++ -python spam.i
swig会生成spam_wrap.cxx和spam.py两个文件。先看spam_wrap.cxx，这个生成的文件很长，但关键的就是对函数的包装：
包装函数传入的还是PyObejct对象，内部进行了类型转换，最终调了源码中的system函数。 生成的了另一个spam.py实际上是对so库又用python包装了一层（实际比较多余）：
这里使用_spam模块，这里实际上是把扩展命名为了_spam。关于swig在python上的应用可以参见：http://www.swig.org/Doc1.3/Python.html 下面就是编译和安装python 模块，Python提供了distutils module，可以很方便的编译安装python的module。像下面这样写一个安装脚本setup.py:
执行 python setup.py build，即可以完成编译，程序会创建一个build目录，下面有编译好的so库。so库放在当前目录下，其实Python就可以通过import来加载模块了。当然也可以用 python setup.py install 把模块安装到语言的扩展库——site-packages目录中。关于build python扩展，可以参考https://docs.python.org/2/extending/building.html#building
混合编程的使用场景中，很重要一个就是性能攸关。那么这小节将通过几个小实验验证下混合编程的性能如何，或者说怎样写程序能发挥好混合编程的性能优势。
我们使用冒泡排序算法来验证性能。
1）实验一 使用冒泡程序验证python和c/c++程序的性能差距
python版冒泡程序：
def bubble(arr,length):
j = length - 1
while j >= 0:
i = 0
while i < j:
if arr[i] > arr[i+1]:
tmp = arr[i+1]
arr[i+1] = arr[i]
arr[i] = tmp
i += 1
j -= 1
c语言版冒泡排序
void bubble(int* arr,int length){
int j = length - 1;
int i;
int tmp;
while(j >= 0){
i = 0;
while(i < j){
if(arr[i] > arr[i+1]){
tmp = arr[i+1];
arr[i+1] = arr[i];
arr[i] = tmp;
}
i += 1;
}
j -= 1;
}
}
使用一个长度为100内容固定的数组，反复排序10000次（每次排序后，再把数组恢复成原始序列），记录执行时间：
在相同的机器上多次执行，Python版执行时间是10.3s左右，而c语言版本(未使用任何优化编译参数)执行时间只有0.29s左右。相比之下python的性能的确差很多（主要是python中list的操作跟c的数组相比，效率差非常多），但python中很多扩展都是c语言写的，目的就是为了提升效率，python用于数据分析的numpy库就拥有不错的性能。下个实验就验证，如果python使用c语言版本的冒泡排序扩展库，性能会提升多少。
2）实验二 python语言使用ctypes方式调用 这里直接使用c_int来定义了数组对象，这也节省了调用时数据类型转换的开销：
import time
from ctypes import *
IntArray100 = c_int * 100
arr = IntArray100(87,23,41, 3, 2, 9,10,23,0,21,5,15,93, 6,19,24,18,56,11,80,34, 5,98,33,11,25,99,44,33,78,
52,31,77, 5,22,47,87,67,46,83, 89,72,34,69, 4,67,97,83,23,47, 69, 8, 9,90,20,58,20,13,61,99,7,22,55,11,30,56,87,29,92,67,
99,16,14,51,66,88,24,31,23,42,76,37,82,10, 8, 9, 2,17,84,32,66,77,32,17, 5,68,86,22, 1, 0)
... ...
if __name__ == "__main__":
libbubble = CDLL('libbubble.so')
time1 = time.time()
for i in xrange(100000):
libbubble.initArr(arr1,arr,100)
libbubble.bubble(arr1,100)
time2 = time.time()
print time2 - time1
再次执行： 为了减少误差，把循环增加到10万次，结果c原生程序使用优化参数编译后用时0.65s左右。python使用c扩展后（相同编译参数）执行仅需2.3s左右。 3）实验三 在c语言中使用PyObject处理入参 这种方式是在python中依然使用list装入待排序数列，在c函数中把list赋值给数组，再进行排序，排好序后，再对原始list赋值。循环排序10万次，执行用时1.0s左右。 4) 实验四 使用swig来包装c方法 在接口文件中声明%array_class(int,intArray);然后在Python中使用initArray来作为数组，同样修改成10万次排序。python版本的程序(相同编译参数)执行仅需0.7s左右，比c原生程序慢大概7%。
1.python 的list效率非常低，在高性能场景下避免对list大量循环、取值、赋值操作。如需要最好使用ctype中的数组，或者是用c语言来实现。 2.应该把耗时的cpu密集型的逻辑交给c/c++实现，python使用扩展即可。
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