在当今互联网技术日新月异的背景下，Python作为一门简洁、高效、易学的语言，广受开发者欢迎。然而，由于Python解释器的特性，导致Python在一些性能要求较高的场景下表现不尽如人意。为了解决这个问题，我们可以利用Python的扩展机制，通过C语言编写扩展，将高效的C代码与Python完美结合，提升代码的性能。本文将为大家介绍在Python中如何使用C语言编写扩展，实现无缝集成与高效性能。
一、简介 Python是一门功能强大的高级脚本语言，它的强大不仅表现在其自身的功能上，而且还表现在其良好的可扩展性上，正因如此，Python已经开始受到越来越多人的青睐，并且被屡屡成功地应用于各类大型软件系统的开发过程中。 与其它普通脚本语言有所不同，Python程序员可以借助Python语言提供的API，使用C或者C++来对Python进行功能性扩展，从而即可以利用Python方便灵活的语法和功能，又可以获得与C或者C++几乎相同的执行性能。执行速度慢是几乎所有脚本语言都具有的共性，也是倍受人们指责的一个
在Python编程中，有时候会遇到ImportError: dynamic module does not define module export function (PyInit_example)的错误。这个错误通常出现在导入Python C扩展模块时，提示无法正确找到模块导出的初始化函数。
Python 最常用格式就是 .py (另一较常用格式为 .pyw)，由 python.exe 解释，可在控制台下运行。
高级语言，面向对象，可扩展，可移植性用于在不同的平台（因为Python是用C写的，又由于C的可移植性）
Python 绝不想Java 或Ruby 仅仅是一门面向对象语言，事实上它融汇了多种编程风格
1、通常写Python脚本都是以.py为扩展名，.pyc二进制文件可以反编译成.py文件。
Python 最常用格式就是 .py (另一较常用格式为 .pyw)，由 python.exe 解释，可在控制台下运行。当然，也可用文本编辑器或其它专用 Python IDE (集成开发环境) 工具进行修改。常见情形是，用 Python 快速生成程序原型 (有时甚至是程序最终界面)，然后对其中有特别要求的部分，用更合适的语言改写；譬如：3D 游戏中的图形渲染模块，性能要求特别高，就可用 C/C++ 重写，而后封装为 Python 可调用的扩展类库。需要注意的是，在您使用扩展类库时可能需要考虑平台问题，某些扩展类库可能不提供跨平台实现。此外，还可采用 Cython 为 Python 编写 C 扩展。Cython 是编写、包裹外部 C/C++ 库的胶水代码，将 CPython 嵌入现有应用程序、加速 Python 代码执行的理想 C 模块语言。
官方的 Python/C API 是针对 CPython 的实现的：公开了许多内部细节，使得 API 实现难度较大；而且，如果要为 PyPy、GraalPython、Jython、IronPython 等替代实现开发 API，更是各类问题多多。最近发现了一个性能更好的开源 Python 扩展，HPy。简单试用后，感觉值得推荐。
PyPy 团队 21 日通过官方博客正式发布了两个全新版本：PyPy2.7 v5.7 和 PyPy3.5 v5.7，即支持 Python v2.7 语法和 Python v3.5 语法的 PyPy 全新版本解释器。 据博客介绍，此次更新的亮点有两个： ● PyPy3.5 首次引入了对 Python 3 的语法支持； ● PyPy2.7 提升了对 C 扩展包的兼容性，可以直接运行 Numpy、Cython 和 Pandas 等。 大部分做 Python 开发的人或多或少可能都知道 PyPy：一种基于 Py
非煤电子封条系统算法模型通过yolov7+python网络模型技术，非煤电子封条系统算法模型利用智能化AI视频分析，实时监测分析矿井出入井人员人数变化、非煤及煤矿生产作业状态等情况，自动生成、推送报警信息，提示相关人员采取应急措施。本算法模型之所以选用python语音主要是因为Python是一种由Guido van Rossum开发的通用编程语言，它很快就变得非常流行，主要是因为它的简单性和代码可读性。它使程序员能够用更少的代码行表达思想，而不会降低可读性。
Cython 是 Python 编程语言的编译器，旨在优化性能并形成一个扩展的 Cython 编程语言。作为 Python 的扩展，Cython 也是 Python 语言的超集，它支持调用 C 函数和在变量和类属性上声明 C 类型。这使得包装外部 C 库、将 C 嵌入现有应用程序或者为 Python 编写像 Python 一样简单的 C 语言扩展语法变得容易。
作为主流的动态语言，Python不仅简单易学、移植性好，而且拥有强大丰富的库的支持。此外，Python强大的可扩展性，让开发人员既可以非常容易地利用C/C++编写Python的扩展模块，还能将Python嵌入到C/C++程序中，为自己的系统添加动态扩展和动态编程的能力。.
Python是一门跨平台、开源、解释型的高级动态编程语言，具有Shell脚本的交互式操作和C语言的强大功能，语法精简，支持函数和类编程，拥有众多的功能强大扩展库。 特别是在人工智能AI和大数据BD领域。
Python这些年风头一直很盛，占据了很多领域的位置，Web、大数据、人工智能、运维均有它的身影，甚至图形界面做的也很顺，乃至full-stack这个词语刚出来的时候，似乎就是为了描述它。 Python虽有GIL的问题导致多线程无法充分利用多核，但后来的multiprocess可以从多进程的角度来利用多核，甚至affinity可以绑定具体的CPU核，这个问题也算得到解决。虽基本为全栈语言，但有的时候为了效率，可能还是会去考虑和C语言混编。混编是计算机里一个不可回避的话题，涉及的东西很多，技术、架构、
尽管 Python 完全支持多线程编程，但是解释器的 C 语言实现部分在完全并行执行时并不是线程安全的。
Python是一种解释型、面向对象、动态数据类型的高级程序设计语言，属于应用层软件。自从20 世纪90 年代初Python语言诞生至今，它逐渐被广泛应用于处理系统管理任务、自动化运维、图像处理游戏和Web 网站开发等领域。Python已经成为最受欢迎的程序设计语言之一。4、易读以及可扩展性，在国外用Python做科学计算的研究机构日益增多，一些知名大学已经采用Python教授程序设计课程。例如麻省理工学院的计算机科学及编程导论课程就使用Python语言讲授。众多开源的科学计算软件包都提供了Python 的调用接口，例如著名的计算机视觉库OpenCV、三维可视化库VTK、医学图像处理库ITK。而Python专用的科学计算扩展库就更多了，例如如下3 个十分经典的科学计算扩展库：NumPy、SciPy 和matplotlib，它们分别为Python提供了快速数组处理、数值运算以及绘图功能。因此Python语言及其众多的扩展库所构成的开发环境十分适合工程技术、科研人员处理实验数据、制作图表，甚至开发科学计算应用程序。
TIOBE每个月都会新鲜出炉一份流行编程语言排行榜，这里会列出最流行的20种语言。排序说明不了语言的好坏，反应的不过是某个软件开发领域的热门程度。语言的发展不是越来越common，而是越来越专注领域。有的语言专注于简单高效，比如python，内建的list，dict结构比c/c++易用太多，但同样为了安全、易用，语言也牺牲了部分性能。在有些领域，比如通信，性能很关键，但并不意味这个领域的coder只能苦苦挣扎于c/c++的陷阱中，比如可以使用多种语言混合编程。
在应用开发中，Python 通常与其他语言进行交互，以达到更好的功能和性能。下面是一些常见的 Python 与其他语言的交互方式：
Python /pi:'thon/ 用作者的话说, Python是另一个脚本语言，另一个Perl。 Python的设计崇尚简洁和优雅，它主要吸引那些觉得Perl 丑陋怪异的程序员。Python \Py"thon\, n. Python是卧在特尔斐阿波罗神殿的毒蛇的名字。Python一种大型蟒蛇。
想要享受更轻松愉悦的编程，脚本语言是首选。想要更敏捷高效，c++则高山仰止。所以我一直试图在各种通用或者专用的脚本语言中将c++的优势融入其中。原来贡献过一篇《c++和js的混合编程》也是同样的目的。 得益于机器学习领域的发展，Python最近一直维持热度，但Python的速度，比node.js都差距不小，所以使用c++来提高一些速度更有必要。 编写Python的扩展模块已经有不少的不错的框架，但感觉上boost是最好用的一个。
要说最近几年，哪个编程语言是最受欢迎的？学习人数最多的？那非Python莫属，加上人工智能时代的到来，Python热度就更加持续，那么Python为什么能够超越Java和C语言，成为现在最受欢迎的语言呢？本文就带大家一探究竟。
链接：https://pan.baidu.com/s/1icgrCoc-piC0Eid0NlRlMA 提取码：6h0b
如果你会用 C，添加新的 Python 内置模块会很简单。以下两件不能用 Python 直接做的事，可以通过 extension modules 来实现：实现新的内置对象类型；调用 C 的库函数和系统调用。
不论什么语言，我们都需要注意性能优化问题，提高执行效率。选择了脚本语言就要忍受其速度，这句话在某种程度上说明了Python作为脚本语言的不足之 处，那就是执行效率和性能不够亮。尽管Python从未如C和Java一般快速，但是不少Python项目都处于开发语言领先位置。 Python 很简单易用，但大多数人使用Python都知道在处理密集型cpu工作时，它的数量级依然低于C、Java和JavaScript。但不少第三方不愿赘述 Python的优点，而是决定自内而外提高其性能。如果你想让Python在同一硬件
PyTorch C++ 前端 是PyTorch机器学习框架的一个纯C++接口。PyTorch的主接口是Python，Python API位于一个基础的C++代码库之上，提供了基本的数据结构和功能，例如张量和自动求导。C++前端暴露了一个纯的C++11的API，在C++底层代码库之上扩展了机器学习训练和推理所需的工具扩展。这包括用于神经网络建模的内置组件集合；扩展此集合的自定义模块API；流行的优化算法库（如随机梯度下降）；使用API定义和加载数据集的并行数据加载程序；序列化例行程序等等。
当谈到Python时，一般指的是CPython。但Python实际上是一门语言规范，只是定义了Python这门语言应该具备哪些语言要素，应当能完成什么样的任务。这种语言规范可以用不同的方式实现，可以用C实现，也可以用C++、Java、C#、JavaScript，甚至使用Python自己实现。这篇文章就是简要介绍并比较不同的Python实现，并且今后还会不断的扩充。
1、通过标准输入和管道因为如何用管道传东西给一个进程是属于 shell 的内容，我不打算深入解释。毋庸置疑，你可以将代码传递到 Python 中。
Python是一种广泛使用的解释型、高级和通用的编程语言。Python由荷兰数学和计算机科学研究学会的Guido van Rossum创造，第一版发布于1991年，它是ABC语言的后继者，也可以视之为一种使用传统中缀表达式的LISP方言。Python提供了高效的高级数据结构，还能简单有效地面向对象编程。Python语法和动态类型，以及解释型语言的本质，使它成为多数平台上写脚本和快速开发应用的编程语言，随着版本的不断更新和语言新功能的添加，逐渐被用于独立的、大型项目的开发。
选自Github 机器之心编译 参与：朱乾树、黄小天 PyTorch 中的基本单位是张量（Tensor）。本文的主旨是如何在 PyTorch 中实现 Tensor 的概述，以便用户可从 Python shell 与之交互。本文主要回答以下四个主要问题： 1. PyTorch 如何通过扩展 Python 解释器来定义可以从 Python 代码中调用的 Tensor 类型？ 2. PyTorch 如何封装实际定义 Tensor 属性和方法的 C 的类库？ 3. PyTorch 的 C 类包装器如何生成 Ten
Python是一种面向对象的解释型计算机程序设计语言，由荷兰人Guido van Rossum于1989年发明，第一个公开发行版发行于1991年。
来源:Python开发者 ID:PythonCoder 当谈到Python时，一般指的是CPython。但Python实际上是一门语言规范，只是定义了Python这门语言应该具备哪些语言要素，应当能完成什么样的任务。这种语言规范可以用不同的方式实现，可以用C实现，也可以用C++、Java、C#、JavaScript，甚至使用Python自己实现。这篇文章就是简要介绍并比较不同的Python实现，并且今后还会不断的扩充。 CPython CPython是标准Python，也是其他Python编译器的参考实现
在正式开始前，我们需要了解 PyTorch 如何自定义module。这其中，最常见的就是在 python 中继承torch.nn.Module，用 PyTorch 中已有的 operator 来组装成自己的模块。这种方式实现简单，但是，计算效率却未必最佳，另外，如果我们想实现的功能过于复杂，可能 PyTorch 中那些已有的函数也没法满足我们的要求。这时，用 C、C++、CUDA 来扩展 PyTorch 的模块就是最佳的选择了。
【新智元导读】Matthew Honnibal 是悉尼大学一名博士研究生，已经在自然语言处理领域发表数十篇论文。他最著名的是开发了spaCy，这是一个生产就绪的NLP Python包。这个ppt来自 Honnibal 在巴伊兰大学计算机科学系研讨会的演讲，主题是“为什么Python是AI最好的语言（以及如何使它更好）”。 在过去几年中，Python已经成为机器学习和AI的主要开发语言。由于对于数值计算来说，人工内存管理非常重要，CPython为低级别的扩展提供了一种高效、实用的API。对于Web编程而言，P
目前为止C语言的部分快要结束了，还差最后一个C语言和Python交互了，今天就讲这个。C语言和Python交互方法多了去了，有Python调用C语言，也有C语言调用Python，一般情况下Python调用C语言比较常见，毕竟Python慢，调用C语言加快速度，提高性能，这里重点讲Python调用C语言。
Python由荷兰数学和计算机科学研究学会的[Guido van Rossum](https://baike.baidu.com/item/Guido van Rossum/3225314) （龟叔）于1990 年代初设计，作为一门叫做ABC语言的替代品。 Python提供了高效的高级数据结构，还能简单有效地面向对象编程。Python语法和动态类型，以及解释型语言的本质，使它成为多数平台上写脚本和快速开发应用的编程语言，随着版本的不断更新和语言新功能的添加，逐渐被用于独立的、大型项目的开发。
在Python的语法模型中： 【1】.一行的结束就是终止该行语句（没有分号）。
上一篇学习下一代 JavaScript 语法: ES6 (一)，我们学习了关于块作用域变量或常量声明 let 和 const 语法、新的字符串拼接语法模版字面量、数组元素或对象元素的解构赋值和对象字面量简写的相关知识。
Distutils可以用来在Python环境中构建和安装额外的模块。新的模块可以是纯Python的，也可以是用C/C++写的扩展模块，或者可以是Python包，包中包含了由C和Python编写的模块。
python作为一门强大的脚本语言，优势自然不必说。但是，当我们的模型较复杂，运算量较大的时候，python的短板就会出现，就是运算速度慢。当然，解决这一问题有很多方法，比如pypy的jit技术，但是抛开稳定性不提，使用pypy有很多限制，而且不是那么工程化。所以，向大家介绍Cython，方便将别的应用场景中的一些重计算的部分单独取出来，然后用Cython改写，独立成模块来提高运算速度。
在了解 Python 的特性之前，我们首先要了解 Python 编程语言是什么。Python 编程语言是世界上发展最快的编程语言。这一高级通用编程语言提供了广泛的实际应用，并且是一种非常流行的认证。
我们知道，在 CPython 中，有一个全局解释器锁，英文叫 global interpreter lock，简称 GIL，是一个互斥锁，用来保护 Python 世界里的对象，防止同一时刻多个线程执行 Python 的字节码，从而确保线程安全，这导致了 Python 的线程无法利用多核 CPU 的优势，因此有人说 Python 的多线程是伪多线程，性能不高，那么 Python 将来有可能去除 GIL 吗？
SWIG (Simplified Wrapper and Interface Generator，简化封装和接口生成器) 是一个开源工具，用于将C/C++代码转换为各种高级编程语言的接口代码。它允许开发人员在Python等脚本语言中直接使用底层的C/C++代码，以提高开发效率和灵活性。
GIL（global interpreter lock），全局解释器锁，是很多编程语言实现中都具有的特性，由于它的存在，解释器无法实现真正的并发。它也是 Python 中经常讨论的话题之一。
在VS这一款号称“宇宙最强”的IDE和编译器中，高度集成了对python语言的支持，并直接加入了机器学习的框架，只需要在安装的时候选择python模块就行（可以选择安装python2,、python3或者Anaconda）。VS2017安装好之后就可以新建python项目，在项目的python环境下可以管理多个python环境，还可以安装、删除或者更新python包，这点非常方便。比如安装numpy、scipy、TensorFlow、opencv等。在VS2017中写python也有不错的代码提示和补全功能。
Python很简单，容易使用，开发效率很高，移植性很好，代码资源也很丰富，被广泛使用。但是Python代码编出来的动态库比较大，python库很全，缺点就是库比较大。
他曾是许多大型技术项目的领导者，包括 LLVM 编译器基础结构项目、Clang C 和 C++ 编译器、MLIR 机器学习基础结构等编译器技术，以及为苹果生态系统提供支持的程序设计语言 Swift。此外，Chris Lattner 还为 Google Brain 和 TensorFlow 建立和管理了一系列与 AI 相关的编译器、运行时和编程语言团队。
机器之心报道 编辑：蛋酱、陈萍 它可与 Python 无缝衔接，但克服了很多 Python 的缺点。Jeremy Howard 试用后表示：「Mojo 可能是几十年来最大的编程进步。」 对于全球各地开发者来说，Chris Lattner 这个名字绝对不陌生。 他曾是许多大型技术项目的领导者，包括 LLVM 编译器基础结构项目、Clang C 和 C++ 编译器、MLIR 机器学习基础结构等编译器技术，以及为苹果生态系统提供支持的程序设计语言 Swift。此外，Chris Lattner 还为 Google
人工智能已经存在了很长时间。然而，由于该领域的巨大改进，近年来它已成为流行语。人工智能曾经被称为总体书呆子和天才的领域，但由于各种图书馆和框架的发展，它已成为一个更友好的IT领域，并有很多人进入它。
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