眾所周知，作為解釋型語言的 Python 可不是什么超級快速的語言，但許多復雜的庫函數（比如?NumPy?庫）卻能執行得相當快速。這主要是因為這些庫的核心代碼往往是用 C 或者 C++ 寫好，并經過了編譯，比解釋執行的 Python 代碼有更快的執行速度。
在這篇短文中，我們將詳細聊一聊如何用 C 或者 C++ 寫一個 Python 模組（或軟件包），內容主要參考 Python 官方文檔。作為范例，我也將用 C 寫一個簡單的 Python 模組，完成一個簡單的數學計算：?n!=n×(n-1)×(n-2)… 。為了實現上面的目標，我們需要兩個文件：一個 Python 代碼?setup.py，以及我們實際編寫的 C 語言代碼?cmath.c。
總的來說，我們將用?setup.py?把 C 語言寫的代碼?cmath.c?構建成一個 Python 庫（這其中包括編譯代碼、查找 Python C 庫、連接等操作）。
那么，讓我們開始吧！
原理
為了讓我們的程序/模組能在 Python 代碼中被調用執行，模組需要和 Python 解釋器?CPython?進行必要的通訊。因此，我們需要?Python.h?頭文件里面的若干對象，并用它們構建出合適的結構體。
基本上，我們要做的是把實際的 C 語言方法包裝起來，以便能夠被 Python 解釋器所調用，這樣我們的 Python 代碼才能夠像使用普通的 Python 函數一樣，調用這個方法。
編寫算法并包裝
首先，我們要在?cmath.c?里引入頭文件：
#include Python.h
在 Python 頭文件里，我們需要用來和 Python 解釋器對接的對象（以及函數），都以?Py?開頭。在這里，能代表所有 python 對象的 C 對象（基本上就是一個opaque——“不透明”對象）叫做?PyObject。
不過，在實際使用這些對象之前，我們先把求階乘的算法寫出來（注意，0的階乘是1）：
int fastfactorial(int n){
if(n<=1)
return 1;
else
return n * fastfactorial(n-1);
}
接著，我們給這個函數進行一下包裝。這個包裹函數接收一個 PyObject 類型的指針（指向今后從 Python 代碼傳入的參數）作為參數，再返回一個 PyObject 類型的指針（指向上面函數的返回值）給外部。
為此，我們用以下代碼來實現這個包裹函數：
static PyObject* factorial(PyObject* self, PyObject* args){
int n;
if (!PyArg_ParseTuple(args,"i",&n))
? return NULL;
int result = fastfactorial(n);
return Py_BuildValue("i",result);
}
這個函數始終需要一個指向模組對象本身的?self?指針，以及一個指向從 Python 代碼傳入參數的?args?指針（二者都是?PyObject?類型的對象）。我們用?PyArg_ParseTuple?方法來處理這些參數，并且聲明我們需要的是整數類型（第二個參數?"i")，最后將處理結果賦值到變量?n?中。
接著自然是調用?fastfactorial(n)?來計算階乘，并用 Python 頭文件里的?Py_BuildValue?方法把返回值塞回?PyObject*?類型里。最后，我們的包裹函數將指向結果的指針對象返回給外部。
組裝模組結構
現在，我們已經把實際的階乘函數封裝完畢，接下來需要構造一個?PyModuleDef?結構體的實例（這個對象也是由?Python.h?所定義的。這個結構體定義了模組的結構，以便 Python 解釋器載入調用。而模組的另一個組成部分是定義它的所有方法，這由另一個結構體?PyMethodDef?實現——它其實就相當于一個數組，里面列出了模組中所有的方法和對應的說明。
在當前例子中，我們定義了如下的?PyMethodDef?對象：
static PyMethodDef mainMethods[] = {
{"factorial",factorial,METH_VARARGS,"Calculate the factorial of n"},
{NULL,NULL,0,NULL}
};
這個對象里目前共有 2 個元素——我們在最末尾加入了一個由?NULL?組成的結構體，做為結尾。第 0 個對象是我們定義的方法，它的結構是：先是方法名?factorial，其次是實際調用的函數對象，注意這里調用的是上一節定義的包裹函數；接下來指定了這個方法是從?METH_VARARGS?這個常量中獲得它的參數；最后是一個說明字符串。
于是，我們已經定義了這個 Python 模組中的所有方法（本例中就一個），我們可以創建一個?PyModuleDef?的實例，作為代表整個 Python 模組的對象。
代碼如下：
static PyModuleDef cmath = {
PyModuleDef_HEAD_INIT,
"cmath","Factorial Calculation",
-1,
mainMethods
};
在上面的代碼中，我們首先定義了模組名?cmath?以及簡短的文檔字符串，然后再把所有的方法組成的數組?mainMethods?放進去。
最后一步，我們要添加一個函數，并讓 python 代碼導入這個模組的時候執行這個函數。
代碼如下：
PyMODINIT_FUNC PyInit_cmath(void){
return PyModule_Create(&cmath);
}
函數的返回類型是?PyMODINIT_FUNC，這表明函數實際上返回的是一個?PyObject?類型的指針。這個指針指向由?PyModule_Create?生成的 Python 模組本身（這個模組對象本身也是一個?PyObject對象）。當一個模組被 Python 代碼導入時，這個方法就會被調用，并返回一個指向整個模組對象，包含了所有方法的指針。
小編給大家推薦一個學習氛圍超好的地方，C/C++交流企鵝裙：【870+963+251】適合在校大學生，小白，想轉行，想通過這個找工作的加入。裙里有大量學習資料，有大神解答交流問題，每晚都有免費的直播課程
編譯打包模組
現在我們的 C 代碼文件已經準備好了，所有的方法都已經包裝到位，Python 解釋器導入、執行所需的結構體也已經定義完善。于是，我們可以開始構建最終的二進制文件了。在這個過程中，我們的 C 代碼需要被編譯、并和正確的庫文件連接（本例中，我們用到的主要是?Python?頭文件中定義的那些方法和對象）。為了簡化構建過程，我們可以用到?distutils.core?模組里的?setup和?Extension?方法。
簡單地說，這兩個方法基本上能搞定整個構建過程。我們只要把?setup.py?和?cmath.c?放在同一個文件夾里，然后引入這兩個方法即可。
這是完整的?setup.py?文件內容：
from distutils.core import setup, Extension
factorial_module = Extension('cmath',sources = ['cmath.c'])
setup(name = 'MathExtension',
? ? ? version='1.0',
? ? ? description = 'This is a math package',
? ? ? ext_modules = [factorial_module]
? ? )
在上面的代碼中，我們首先聲明了?factorial_module?變量，作為一個 C 語言擴展對象，源代碼?source?來自我們的 C 代碼文件。這一行基本就是告訴 setup 方法要編譯的源文件是哪個。
接下來，我們調用?setup()?函數，這個函數接收的參數就是將來要構建的包名（?MathExtension）、版本號（1.0）、簡短的描述文檔，以及要包括在內的 C 語言擴展/模組對象（?factorial_module?)。這樣，setup.py?就寫好了，是不是很簡單？
最后，我們運行一下?setup.py。運行時可以選擇兩種不同的模式。如果是?build，程序就只編譯這個模塊（一個?.so?格式的庫文件）并把編譯結果放在當前文件夾里的 build 子文件夾內；如果是?install，則會將編譯結果放在 python 的環境變量 PATH 指向的文件夾里，以便其他程序調用。
今天的例子里，我們選擇 build 選項。在終端/命令提示符里輸入以下命令：
python setup.py build
如果一切正常，你就會在當前文件夾里看到一個?build?文件夾，并在里面看到編譯出來的?.so?文件。這個庫文件可以被 Python 腳本調用，并執行我們用 C 編寫的階乘函數。
測試結果
讓我們試一下吧。我簡單地寫了一個?test.py，并把它放在和?.so?文件同一個文件夾下，方便調用（當然，你如果用了 install 選項，那就無需這么做，在任意目錄都能調用這個包）。
test.py?文件的內容如下：
from cmath import factorial
print(factorial(6))
運行一下，得到結果 720。搞定！我們用 C 語言寫的這個小模組成功地導入并執行啦！
恭喜你已經看完了今天的小教程，你打算給自己的 python 增加哪些威力強大的模塊呢？歡迎留言吐槽！
