Python 与 C 语言的集成是提升性能和功能的常见方案，以下是几种主流方法：

1. 使用 ctypes 库

通过 ctypes 可以调用 C 编写的共享库（.dll / .so / .dylib）

  • 优点：无需修改 C 代码，简单易用
  • 缺点：性能损耗较大，适合轻量级调用
Python_C_Integration

2. C 扩展模块（C Extension）

直接用 C 语言编写 Python 模块，需熟悉 Python C API

  • 关键步骤：
    • 编写 C 代码并编译为 .c 文件
    • 使用 setup.py 构建模块
    • 在 Python 中导入并调用
C_Python_Module

3. Cython 优化

通过 Cython 将 Python 代码编译为 C 扩展，兼顾可读性与性能

  • 适用场景：
    • 高性能计算
    • 代码性能瓶颈修复
    • 与 C 库深度交互
Cython_Python_Integration

4. SWIG 工具链

自动将 C/C++ 代码生成 Python 绑定，适合复杂接口

  • 优势：
    • 自动生成 wrapper 代码
    • 支持多种数据类型映射
  • 局限：
    • 配置较繁琐
    • 对 C 代码结构要求较高
SWIG_C_Python

深入学习推荐

若想进一步探索 Python 与 C 的高级集成技巧，可参考：
/community-forum/tutorials/python_c_integration_tips

📚 提示：集成时需注意内存管理、类型兼容性等细节，建议结合具体项目需求选择方案