扩展和嵌入 Python 解释器

本文档描述了如何使用 C 或 C++ 编写模块来使用新模块扩展 Python 解释器。 这些模块不仅可以定义新函数，还可以定义新的对象类型及其方法。 本文档还描述了如何将 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，以便如果底层操作系统支持此功能，它们可以在运行时动态加载到解释器中。

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 给出了该语言的更正式的定义。Python 标准库 记录了现有的对象类型、函数和模块（内置的和用 Python 编写的），这些使该语言具有广泛的应用范围。

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

推荐的第三方工具

本指南仅涵盖作为此版本 CPython 一部分提供的用于创建扩展的基本工具。 诸如 Cython、 cffi、SWIG 和 Numba 等第三方工具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。

在不使用第三方工具的情况下创建扩展

本指南的这一部分介绍了在没有第三方工具帮助的情况下创建 C 和 C++ 扩展。 它主要用于这些工具的创建者，而不是创建您自己的 C 扩展的推荐方法。

• 1. 使用 C 或 C++ 扩展 Python
  • 1.1. 一个简单的例子
  • 1.2. 插曲：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. 基本概念
  • 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的控制
  • 2.4. 支持循环垃圾回收
  • 2.5. 子类化其他类型
• 3. 定义扩展类型：杂项主题
  • 3.1. 终结和取消分配
  • 3.2. 对象呈现
  • 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. 使用 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 解释器内部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。 本节介绍成功执行此操作所涉及的一些详细信息。

• 1. 将 Python 嵌入到另一个应用程序中
  • 1.1. 非常高层次的嵌入
  • 1.2. 超越非常高层次的嵌入：概述
  • 1.3. 纯嵌入
  • 1.4. 扩展嵌入式 Python
  • 1.5. 在 C++ 中嵌入 Python
  • 1.6. 在类 Unix 系统下编译和链接