扩展和嵌入 Python 解释器

本文档介绍了如何用 C 或 C++ 编写模块来扩展 Python 解释器，添加新的模块。这些模块不仅可以定义新的函数，还可以定义新的对象类型及其方法。本文档还介绍了如何将 Python 解释器嵌入到另一个应用程序中，用作扩展语言。最后，它展示了如何编译和链接扩展模块，以便在底层操作系统支持此功能的情况下，可以动态地（在运行时）将它们加载到解释器中。

本文档假设您对 Python 有基本了解。有关该语言的非正式介绍，请参阅 Python 教程。 Python 语言参考 对该语言进行了更正式的定义。 Python 标准库 文档介绍了现有的对象类型、函数和模块（内置的和用 Python 编写的），这些模块赋予了该语言广泛的应用范围。

有关整个 Python/C API 的详细说明，请参阅单独的 Python/C API 参考手册。

推荐的第三方工具

本指南仅涵盖作为 CPython 此版本的一部分提供的用于创建扩展的基本工具。第三方工具，如 Cython、cffi、SWIG 和 Numba 提供了更简单和更复杂的方法来为 Python 创建 C 和 C++ 扩展。

另请参阅

Python 打包用户指南：二进制扩展

Python 打包用户指南不仅涵盖了简化二进制扩展创建的几种可用工具，还讨论了首先创建扩展模块的各种原因。

在没有第三方工具的情况下创建扩展

本指南的这一部分涵盖了在没有第三方工具帮助的情况下创建 C 和 C++ 扩展。它主要面向这些工具的创建者，而不是推荐的创建自己的 C 扩展的方法。

• 1. 用 C 或 C++ 扩展 Python
  • 1.1. 一个简单的示例
  • 1.2. 中场休息：错误和异常
  • 1.3. 回到示例
  • 1.4. 模块的方法表和初始化函数
  • 1.5. 编译和链接
  • 1.6. 从 C 调用 Python 函数
  • 1.7. 在扩展函数中提取参数
  • 1.8. 扩展函数的关键字参数
  • 1.9. 构建任意值
  • 1.10. 引用计数
  • 1.11. 用 C++ 编写扩展
  • 1.12. 为扩展模块提供 C API
• 2. 定义扩展类型：教程
  • 2.1. 基础知识
  • 2.2. 向基本示例添加数据和方法
  • 2.3. 提供对数据属性的更精细控制
  • 2.4. 支持循环垃圾收集
  • 2.5. 子类化其他类型
• 3. 定义扩展类型：各种主题
  • 3.1. 终结和释放
  • 3.2. 对象表示
  • 3.3. 属性管理
  • 3.4. 对象比较
  • 3.5. 抽象协议支持
  • 3.6. 弱引用支持
  • 3.7. 更多建议
• 4. 构建 C 和 C++ 扩展
  • 4.1. 用 setuptools 构建 C 和 C++ 扩展
• 5. 在 Windows 上构建 C 和 C++ 扩展
  • 5.1. 食谱方法
  • 5.2. Unix 和 Windows 之间的差异
  • 5.3. 在实践中使用 DLL

将 CPython 运行时嵌入到更大的应用程序中

有时，与其创建在 Python 解释器中作为主应用程序运行的扩展，不如将 CPython 运行时嵌入到更大的应用程序中。本节介绍了成功执行此操作的一些细节。

• 1. 将 Python 嵌入到另一个应用程序中
  • 1.1. 非常高级别的嵌入
  • 1.2. 超越非常高级别的嵌入：概述
  • 1.3. 纯嵌入
  • 1.4. 扩展嵌入式 Python
  • 1.5. 将 Python 嵌入到 C++ 中
  • 1.6. 在类 Unix 系统上编译和链接