Python 调用 C语言模块

python不擅长"大量运算"任务，python程序优势在于：编写简单，适合"IO密集型作业"(比如打开文件，下载图片，运行脚本)。python作为知名的"胶水语言"，快速实现"计算密集型作业"的方法就是"把 c 的代码拿过来直接用"。

pybind11

pybind11 是一个用于创建 Python 绑定的 C++ 库，它使得在 C++ 中编写 Python 模块变得非常简单。pybind11 是一个轻量级的头文件库，不需要额外的构建步骤或依赖项。它支持 Python 2.7 和 3.x，以及 PyPy。

pip install pybind11

使用 pybind11 编译生成的 .pyd 文件（在 Windows 上，对应的在 Linux 或 macOS 上是 .so 文件）实际上是一个 Python 模块。要在 Python 中使用这个模块，你需要执行以下步骤：

确保 .pyd 文件在 Python 的搜索路径中：Python 导入模块时会在一系列路径中搜索这个模块。你可以通过修改环境变量 PYTHONPATH 或者在 Python 代码中修改 sys.path 来确保 Python 能找到你的模块。另外一种简单的方式是将 .pyd 文件放在你的脚本所在的目录中。
导入模块：一旦 .pyd 文件位于 Python 的搜索路径中，你就可以像导入任何其他 Python 模块一样导入它。如果你的 .pyd 文件名为 example.pyd，你只需要在 Python 中使用 import example。
使用模块中的功能：导入模块后，你就可以使用其提供的函数、类等。

下面是一个简单的示例：

假设你有一个名为 example.pyd 的模块，其中定义了一个函数 add 和一个类 Pet。

# 确保 example.pyd 在当前目录或者 PYTHONPATH 中
import example

# 使用 example 模块中的函数
result = example.add(1, 2)
print(result)

# 创建 example 模块中定义的类的实例
my_pet = example.Pet("Fido")
print(my_pet.name)

如果你遇到导入错误或者其他问题，请检查以下几点：

确保 .pyd 文件没有被损坏，并且是为你的 Python 版本和架构正确编译的。
确保所有必要的依赖项都已安装，包括与 .pyd 文件相关的任何外部库。
如果你在导入时收到特定的错误消息，例如找不到模块或者符号解析错误，这可能指示了路径问题或者依赖项问题，需要根据错误消息来解决。

通过这些步骤，你应该能够成功地在 Python 中使用通过 pybind11 生成的模块。

pybind11​

pybind11