我要评论python与c的交互可以通过多种方式实现，每种方法在性能、易用性和适用场景上有所不同。以下是五种主流方法的对比分析。
ctypes
ctypes是python标准库的一部分，无需额外编译，直接调用动态链接库（.dll/.so）。适用于简单场景，但性能较低。
from ctypes import cdll
lib = cdll.loadlibrary('example.so')
result = lib.add(1, 2) # 调用c函数add
优点：无需修改c代码，跨平台支持较好。
缺点：类型转换开销大，性能较差。
cffi
cffi（c foreign function interface）分为api模式和abi模式，前者需编译，后者类似ctypes但更灵活。
from cffi import ffi
ffi = ffi()
ffi.cdef("int add(int a, int b);")
lib = ffi.dlopen('example.so')
result = lib.add(1, 2)
优点：支持复杂类型，api模式性能接近c扩展。
缺点：学习曲线较陡，abi模式性能与ctypes相当。
cython
cython通过编写.pyx文件生成c扩展模块，直接编译为二进制代码，性能最优。
# example.pyx
cdef extern from "example.h":
int add(int a, int b)
def py_add(a, b):
return add(a, b)
优点：接近原生c的性能，支持python和c混合编程。
缺点：需额外编译步骤，代码需用cython语法改写。
swig
swig（simplified wrapper and interface generator）自动生成python与c的绑定代码，适合大型项目。
# example.i 接口文件
%module example
%{
#include "example.h"
%}
%include "example.h"
优点：支持多语言绑定，自动化程度高。
缺点：生成代码冗余，调试复杂。
python c api
直接使用python c api编写扩展模块，性能最高但开发成本大。
// example.c
#include <python.h>
static pyobject* py_add(pyobject* self, pyobject* args) {
int a, b;
if (!pyarg_parsetuple(args, "ii", &a, &b))
return null;
return py_buildvalue("i", add(a, b));
}
优点：极致性能，完全控制内存和类型。
缺点：代码复杂，需手动处理引用计数。
性能对比与选型建议
- 性能排序：cython ≈ python c api > cffi api > swig > ctypes/cffi abi。
- 推荐场景：
- 快速原型：ctypes或cffi abi。
- 高性能计算：cython或python c api。
- 跨语言项目：swig。
cython在效率与开发成本间取得了最佳平衡，尤其适合科学计算领域。
到此这篇关于python调用c函数的5种方式区别小结的文章就介绍到这了,更多相关python调用c函数内容请搜索代码网以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持代码网！
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