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Boost.Python提供了一种将C++代码转换为Python模块的简单方法。它相当成熟，在我的经验中运行得很好。

例如，不可避免的Hello World...

char const* greet()
{
  return "hello, world";
}

可以通过编写Boost.Python包装器向Python公开：

#include <boost/python.hpp>

BOOST_PYTHON_MODULE(hello_ext)
{
  using namespace boost::python;
  def("greet", greet);
}

就这样。我们说完了。我们现在可以将其构建为共享库。生成的DLL现在对Python可见。下面是一个Python会话示例：

>>> import hello_ext
>>> print hello.greet()
hello, world

(取自boost.org的例子)

首先，元评论:我强烈建议用高级语言编写整个代码，像mad一样分析，并仅在分析显示必要的地方进行优化。首先优化算法，然后优化代码，然后考虑引入重量级的功能。当你需要在低级语言中重新实现时，拥有最优的算法和干净的代码将使事情变得容易得多。

就Python而言，IronPython/C#可能是最简单的优化路径。

使用C++的CPython是可行的，但我发现C更容易处理(但作为C语言并不是那么容易)。两个简化此问题的工具是cython/pyrex (用于C)和shedskin (用于C++)。它们将Python编译成C/C++，从那里您可以轻松地访问C/C++库。

我从未使用过jython，但我听说jython/Java优化路径并没有那么糟糕。

我同意这样的想法:首先用Python这样的高级语言编码，然后用C/ C++实现任何需要加速的代码，然后包装它以便在高级语言中使用。

作为boost的替代方案，我建议使用SWIG来创建C语言的Python可调用代码。它使用起来相当轻松，并且可以编译适用于多种语言的可调用模块。(Python、Ruby、Java、Lua.举几个例子)从C代码中。

包装过程是半自动的，因此不需要向基本C代码添加新函数，从而使工作流程更加流畅。