cpython調用
『壹』 python能不能調用jar包
Python是不能直接調用jar包的，但是通常都以Jython調用jar包作為一種很好的解決方式。
ython是一種完整的語言，而不是一個Java翻譯器或僅僅是一個Python編譯器，它是一個Python語言在Java中的完全實現。Jython也有很多從CPython中繼承的模塊庫。最有趣的事情是Jython不像CPython或其他任何高級語言，它提供了對其實現語言的一切存取。所以Jython不僅給你提供了Python的庫，同時也提供了所有的Java類。這使其有一個巨大的資源庫。
ython由於繼承了Java和Python二者的特性而顯得很獨特。其可以對Java類的無縫存取。
在Java中實現Python可以看到有趣的Java反射API的作用。反射使Jython能無縫地使用任何Java類。Jython從CPython中繼承了很多優點，但CPython不像別的專為Python所寫的一樣，在C和Python之間有一些問題限制了C庫函數的使用。在Jython中真正解決了這個問題，使其編程的效率和生產力得到了很大的提高。
由於與Java的無縫集成，Jython能使任何部署了Java應用和框架的公司受益而不需要額外的工作。接受任何一種部門的編程語言，對任何一個公司而言都是不容易的，需要深思熟慮，因為這牽涉到整體結構、伺服器和外圍的工具。Jython作為Java的一個無縫集成的語言，可以在已存在的Java應用上無縫增加而不需要重大抉擇。很多公司都花費了很多資金來建立Java的應用，這使採用CPython、Perl、Ruby、PHP和其他不能透明地集成已有Java實現的高級語言的效益降低，吸引力下降。而Jython有能力對已存在的Java框架進行補充，且二者能無縫地結合。
『貳』 目前cpython調用C/C++的主流手段是cython么
還可以使用Cython來實現混編
1 下載Cython，用Python setup.py install進行安裝
2 一個實例
① 創建helloworld目錄創建helloworld.pyx,內容如下：cdef extern from"stdio.h": extern int printf(const char *format, ...) def SayHello(): printf("hello,world\n")
② 編譯，最方便的是利用python的Distutils了，
helloworld目錄下創建Setup.py,內容如下：from distutils.core import setupfrom distutils.extension import Extensionfrom Cython.Build import cythonize setup( name = 'helloworld', ext_moles=cythonize([ Extension("helloworld", ["helloworld.pyx"]), ]),) 編譯：python Setup.py build安裝：python Setup.py install安裝後，會將在build/lib.???目錄下生成的helloworld.pyd拷貝到Lib/site-packages註： 有時我們只是希望測試一下，並不希望安裝，這時可以把build/lib.???目錄下的helloworld.pyd拷貝到當前目錄 或者在importhelloworld前執行腳本:import sys;sys.path.append(pathof helloworld.pyd) ③ 測試：>>>import helloworld >>>helloworld.SayHello() hello,world
『叄』 大家說將python轉化為c++能實現嗎
可以實現，雖然很少有這么乾的
python本身就是用C語言寫的，為了提高開發效率，現在又想轉換成C++？
用C++實現的CPython可以直接調用C++的庫，可以把CPython產生的ByteCode轉化為可執行的目標代碼。具體的步驟，可以網上搜下資料。
『肆』 CPython是什麼PyPy是什麼Python和這兩個東西有什麼關系
CPython：是用C語言實現Pyhon，是目前應用最廣泛的解釋器。最新的語言特性都是在這個上面先實現，基本包含了所有第三方庫支持，但是CPython有幾個缺陷，一是全局鎖使Python在多線程效能上表現不佳，二是CPython無法支持JIT（即時編譯），導致其執行速度不及Java和Javascipt等語言。於是出現了Pypy。
Pypy：是用Python自身實現的解釋器。針對CPython的缺點進行了各方面的改良，性能得到很大的提升。最重要的一點就是Pypy集成了JIT。但是，Pypy無法支持官方的C/Python API，導致無法使用例如Numpy，Scipy等重要的第三方庫。這也是現在Pypy沒有被廣泛使用的原因吧。
而PyPy與CPython的不同在於，別的一些python實現如CPython是使用解釋執行的方式，這樣的實現方式在性能上是很凄慘的。而PyPy使用了JIT(即時編譯)技術，在性能上得到了提升。
『伍』 如何實現 C/C++ 與 Python 的通信
屬於混合編程的問題。較全面的介紹一下，不僅限於題主提出的問題。
以下討論中，Python指它的標准實現，即CPython（雖然不是很嚴格）
本文分4個部分
C/C++ 調用 Python （基礎篇）— 僅討論Python官方提供的實現方式
Python 調用 C/C++ （基礎篇）— 僅討論Python官方提供的實現方式
C/C++ 調用 Python （高級篇）— 使用 Cython
Python 調用 C/C++ （高級篇）— 使用 SWIG
練習本文中的例子，需要搭建Python擴展開發環境。具體細節見搭建Python擴展開發環境 - 蛇之魅惑 - 知乎專欄
1 C/C++ 調用 Python（基礎篇）
Python 本身就是一個C庫。你所看到的可執行體python只不過是個stub。真正的python實體在動態鏈接庫里實現，在Windows平台上，這個文件位於 %SystemRoot%\System32\python27.dll。
你也可以在自己的程序中調用Python，看起來非常容易：
//my_python.c
#include <Python.h>
int main(int argc, char *argv[])
{
Py_SetProgramName(argv[0]);
Py_Initialize();
PyRun_SimpleString("print 'Hello Python!'\n");
Py_Finalize();
return 0;
}
在Windows平台下，打開Visual Studio命令提示符，編譯命令為
cl my_python.c -IC:\Python27\include C:\Python27\libs\python27.lib
在Linux下編譯命令為
gcc my_python.c -o my_python -I/usr/include/python2.7/ -lpython2.7
在Mac OS X 下的編譯命令同上
產生可執行文件後，直接運行，結果為輸出
Hello Python!
Python庫函數PyRun_SimpleString可以執行字元串形式的Python代碼。
雖然非常簡單，但這段代碼除了能用C語言動態生成一些Python代碼之外，並沒有什麼用處。我們需要的是C語言的數據結構能夠和Python交互。
下面舉個例子，比如說，有一天我們用Python寫了一個功能特別強大的函數：
def great_function(a):
return a + 1
接下來要把它包裝成C語言的函數。我們期待的C語言的對應函數應該是這樣的：
int great_function_from_python(int a) {
int res;
// some magic
return res;
}
首先，復用Python模塊得做『import』，這里也不例外。所以我們把great_function放到一個mole里，比如說，這個mole名字叫 great_mole.py
接下來就要用C來調用Python了，完整的代碼如下：
#include <Python.h>
int great_function_from_python(int a) {
int res;
PyObject *pMole,*pFunc;
PyObject *pArgs, *pValue;
/* import */
pMole = PyImport_Import(PyString_FromString("great_mole"));
/* great_mole.great_function */
pFunc = PyObject_GetAttrString(pMole, "great_function");
/* build args */
pArgs = PyTuple_New(1);
PyTuple_SetItem(pArgs,0, PyInt_FromLong(a));
/* call */
pValue = PyObject_CallObject(pFunc, pArgs);
res = PyInt_AsLong(pValue);
return res;
}
從上述代碼可以窺見Python內部運行的方式：
所有Python元素，mole、function、tuple、string等等，實際上都是PyObject。C語言里操縱它們，一律使用PyObject *。
Python的類型與C語言類型可以相互轉換。Python類型XXX轉換為C語言類型YYY要使用PyXXX_AsYYY函數；C類型YYY轉換為Python類型XXX要使用PyXXX_FromYYY函數。
也可以創建Python類型的變數，使用PyXXX_New可以創建類型為XXX的變數。
若a是Tuple，則a[i] = b對應於 PyTuple_SetItem(a,i,b)，有理由相信還有一個函數PyTuple_GetItem完成取得某一項的值。
不僅Python語言很優雅，Python的庫函數API也非常優雅。
現在我們得到了一個C語言的函數了，可以寫一個main測試它
#include <Python.h>
int great_function_from_python(int a);
int main(int argc, char *argv[]) {
Py_Initialize();
printf("%d",great_function_from_python(2));
Py_Finalize();
}
編譯的方式就用本節開頭使用的方法。
在Linux/Mac OSX運行此示例之前，可能先需要設置環境變數：
bash:
export PYTHONPATH=.:$PYTHONPATH
csh:
setenv PYTHONPATH .:$PYTHONPATH
2 Python 調用 C/C++（基礎篇）
這種做法稱為Python擴展。
比如說，我們有一個功能強大的C函數：
int great_function(int a) {
return a + 1;
}
期望在Python里這樣使用：
>>> from great_mole import great_function
>>> great_function(2)
3
考慮最簡單的情況。我們把功能強大的函數放入C文件 great_mole.c 中。
#include <Python.h>
int great_function(int a) {
return a + 1;
}
static PyObject * _great_function(PyObject *self, PyObject *args)
{
int _a;
int res;
if (!PyArg_ParseTuple(args, "i", &_a))
return NULL;
res = great_function(_a);
return PyLong_FromLong(res);
}
static PyMethodDef GreateMoleMethods[] = {
{
"great_function",
_great_function,
METH_VARARGS,
""
},
{NULL, NULL, 0, NULL}
};
PyMODINIT_FUNC initgreat_mole(void) {
(void) Py_InitMole("great_mole", GreateMoleMethods);
}
除了功能強大的函數great_function外，這個文件中還有以下部分：
包裹函數_great_function。它負責將Python的參數轉化為C的參數（PyArg_ParseTuple），調用實際的great_function，並處理great_function的返回值，最終返回給Python環境。
導
出表GreateMoleMethods。它負責告訴Python這個模塊里有哪些函數可以被Python調用。導出表的名字可以隨便起，每一項有4
個參數：第一個參數是提供給Python環境的函數名稱，第二個參數是_great_function，即包裹函數。第三個參數的含義是參數變長，第四個
參數是一個說明性的字元串。導出表總是以{NULL, NULL, 0, NULL}結束。
導出函數initgreat_mole。這個的名字不是任取的，是你的mole名稱添加前綴init。導出函數中將模塊名稱與導出表進行連接。
在Windows下面，在Visual Studio命令提示符下編譯這個文件的命令是
cl /LD great_mole.c /o great_mole.pyd -IC:\Python27\include C:\Python27\libs\python27.lib
/LD 即生成動態鏈接庫。編譯成功後在當前目錄可以得到 great_mole.pyd（實際上是dll）。這個pyd可以在Python環境下直接當作mole使用。
在Linux下面，則用gcc編譯：
gcc -fPIC -shared great_mole.c -o great_mole.so -I/usr/include/python2.7/ -lpython2.7
在當前目錄下得到great_mole.so，同理可以在Python中直接使用。
本部分參考資料
《Python源碼剖析-深度探索動態語言核心技術》是系統介紹CPython實現以及運行原理的優秀教程。
Python 官方文檔的這一章詳細介紹了C/C++與Python的雙向互動Extending and Embedding the Python Interpreter
關於編譯環境，本文所述方法僅為出示原理所用。規范的方式如下：3. Building C and C++ Extensions with distutils
作為字典使用的官方參考文檔 Python/C API Reference Manual
用以上的方法實現C/C++與Python的混合編程，需要對Python的內部實現有相當的了解。接下來介紹當前較為成熟的技術Cython和SWIG。
3 C/C++ 調用 Python（使用Cython）
在
前面的小節中談到，Python的數據類型和C的數據類型貌似是有某種「一一對應」的關系的，此外，由於Python（確切的說是CPython）本身是
由C語言實現的，故Python數據類型之間的函數運算也必然與C語言有對應關系。那麼，有沒有可能「自動」的做替換，把Python代碼直接變成C代碼
呢？答案是肯定的，這就是Cython主要解決的問題。
安裝Cython非常簡單。Python 2.7.9以上的版本已經自帶easy_install：
easy_install -U cython
在Windows環境下依然需要Visual
Studio，由於安裝的過程需要編譯Cython的源代碼，故上述命令需要在Visual
Studio命令提示符下完成。一會兒使用Cython的時候，也需要在Visual
Studio命令提示符下進行操作，這一點和第一部分的要求是一樣的。
繼續以例子說明：
#great_mole.pyx
cdef public great_function(a,index):
return a[index]
這其中有非Python關鍵字cdef和public。這些關鍵字屬於Cython。由於我們需要在C語言中使用
「編譯好的Python代碼」，所以得讓great_function從外面變得可見，方法就是以「public」修飾。而cdef類似於Python的
def，只有使用cdef才可以使用Cython的關鍵字public。
這個函數中其他的部分與正常的Python代碼是一樣的。
接下來編譯 great_mole.pyx
cython great_mole.pyx
得到great_mole.h和great_mole.c。打開great_mole.h可以找到這樣一句聲明：
__PYX_EXTERN_C DL_IMPORT(PyObject) *great_function(PyObject *, PyObject *)
寫一個main使用great_function。注意great_function並不規定a是何種類型，它的
功能只是提取a的第index的成員而已，故使用great_function的時候，a可以傳入Python
String，也可以傳入tuple之類的其他可迭代類型。仍然使用之前提到的類型轉換函數PyXXX_FromYYY和PyXXX_AsYYY。
//main.c
#include <Python.h>
#include "great_mole.h"
int main(int argc, char *argv[]) {
PyObject *tuple;
Py_Initialize();
initgreat_mole();
printf("%s\n",PyString_AsString(
great_function(
PyString_FromString("hello"),
PyInt_FromLong(1)
)
));
tuple = Py_BuildValue("(iis)", 1, 2, "three");
printf("%d\n",PyInt_AsLong(
great_function(
tuple,
PyInt_FromLong(1)
)
));
printf("%s\n",PyString_AsString(
great_function(
tuple,
PyInt_FromLong(2)
)
));
Py_Finalize();
}
編譯命令和第一部分相同：
在Windows下編譯命令為
cl main.c great_mole.c -IC:\Python27\include C:\Python27\libs\python27.lib
在Linux下編譯命令為
gcc main.c great_mole.c -o main -I/usr/include/python2.7/ -lpython2.7
這個例子中我們使用了Python的動態類型特性。如果你想指定類型，可以利用Cython的靜態類型關鍵字。例子如下：
#great_mole.pyx
cdef public char great_function(const char * a,int index):
return a[index]
cython編譯後得到的.h里，great_function的聲明是這樣的：
__PYX_EXTERN_C DL_IMPORT(char) great_function(char const *, int);
很開心對不對！
這樣的話，我們的main函數已經幾乎看不到Python的痕跡了：
//main.c
#include <Python.h>
#include "great_mole.h"
int main(int argc, char *argv[]) {
Py_Initialize();
initgreat_mole();
printf("%c",great_function("Hello",2));
Py_Finalize();
}
在這一部分的最後我們給一個看似實用的應用（僅限於Windows）：
還是利用剛才的great_mole.pyx，准備一個dllmain.c：
#include <Python.h>
#include <Windows.h>
#include "great_mole.h"
extern __declspec(dllexport) int __stdcall _great_function(const char * a, int b) {
return great_function(a,b);
}
BOOL WINAPI DllMain(HINSTANCE hinstDLL,DWORD fdwReason,LPVOID lpReserved) {
switch( fdwReason ) {
case DLL_PROCESS_ATTACH:
Py_Initialize();
initgreat_mole();
break;
case DLL_PROCESS_DETACH:
Py_Finalize();
break;
}
return TRUE;
}
在Visual Studio命令提示符下編譯：
cl /LD dllmain.c great_mole.c -IC:\Python27\include C:\Python27\libs\python27.lib
會得到一個dllmain.dll。我們在Excel裡面使用它，沒錯，傳說中的Excel與Python混合編程：
參考資料：Cython的官方文檔，質量非常高：
Welcome to Cython』s Documentation
出自：Jerry Jho
『陸』 python 解釋器 怎麼像jre那樣
什麼叫做jre一樣？
現在Python有如下的解析器
當我們編寫Python代碼時，我們得到的是一個包含Python代碼的以.py為擴展名的文本文件。要運行代碼，就需要Python解釋器去執行.py文件。
由於整個Python語言從規范到解釋器都是開源的，所以理論上，只要水平夠高，任何人都可以編寫Python解釋器來執行Python代碼（當然難度很大）。事實上，確實存在多種Python解釋器。
CPython
當我們從Python官方網站下載並安裝好Python 2.7後，我們就直接獲得了一個官方版本的解釋器：CPython。這個解釋器是用C語言開發的，所以叫CPython。在命令行下運行python就是啟動CPython解釋器。
CPython是使用最廣的Python解釋器。教程的所有代碼也都在CPython下執行。
IPython
IPython是基於CPython之上的一個互動式解釋器，也就是說，IPython只是在交互方式上有所增強，但是執行Python代碼的功能和CPython是完全一樣的。好比很多國產瀏覽器雖然外觀不同，但內核其實都是調用了IE。
CPython用>>>作為提示符，而IPython用In [序號]:作為提示符。
PyPy
PyPy是另一個Python解釋器，它的目標是執行速度。PyPy採用JIT技術，對Python代碼進行動態編譯（注意不是解釋），所以可以顯著提高Python代碼的執行速度。
絕大部分Python代碼都可以在PyPy下運行，但是PyPy和CPython有一些是不同的，這就導致相同的Python代碼在兩種解釋器下執行可能會有不同的結果。如果你的代碼要放到PyPy下執行，就需要了解PyPy和CPython的不同點。
Jython
Jython是運行在Java平台上的Python解釋器，可以直接把Python代碼編譯成Java位元組碼執行。
IronPython
IronPython和Jython類似，只不過IronPython是運行在微軟.Net平台上的Python解釋器，可以直接把Python代碼編譯成.Net的位元組碼。
小結
Python的解釋器很多，但使用最廣泛的還是CPython。如果要和Java或.Net平台交互，最好的辦法不是用Jython或IronPython，而是通過網路調用來交互，確保各程序之間的獨立性。
本教程的所有代碼只確保在CPython 2.7版本下運行。請務必在本地安裝CPython（也就是從Python官方網站下載的安裝程序）。
此外，教程還內嵌一個IPython的Web版本，用來在瀏覽器內練習執行一些Python代碼。要注意兩者功能一樣，輸入的代碼一樣，但是提示符有所不同。另外，不是所有代碼都能在Web版本的IPython中執行，出於安全原因，很多操作（比如文件操作）是受限的，所以有些代碼必須在本地環境執行代碼。
『柒』 用 CPython寫的python代碼能否用JPython解釋器解釋
絕大部分可以，語法差不多，只是底層解釋不同罷了。不過JPython寫的代碼不一定能在cpython下解釋執行，因為JPython中可能會用到JDK中的東西，必須在JVM下執行，這算是JPython對CPython的優勢吧，就是能調用Java，在JVM上解釋執行。
『捌』 為什麼python可以調用C或者C++寫的模塊
Python的API（應用程序編程介面）定義了一系列的函數、宏指令和變數 來與Python的運行系統的大部分方面進行連接通信，而通常來說，用C語言編寫的Python API 會在程序文檔里添加「python.h」作為頭文件。
按我的理解來說就像Python把一個值交給運行系統，然後運行系統把這個值轉化成C語言能夠識別的值，然後交到C語言模塊去做運算，運算好了把結果值交給Python的運行系統，處理成Python能夠識別的值。
你不妨看看這幾個網頁：
http://hi..com/softguarder/blog/item/c3dc8b02b44cec80d43f7c57.html
http://docs.python.org/extending/extending.html#a-simple-example
http://hi..com/softguarder/blog/item/c3dc8b02b44cec80d43f7c57.html
『玖』 python調用C++，如何傳遞數組指針
很多辦法都可以 如果你的c++對象是已有的代碼，可以用cpython包裝成Python對象，這些cpython包裝的對象有一個指針是指向 你要包裝的c++對象的，然後提供訪問c++對象的方法。比如你一顆樹可以包裝成Python對象，樹節點也包裝成Python對象！
『拾』 Python解釋器有哪些
python 解釋器很多種，最廣泛運用的有：
1、CPython
當我們從Python官方網站下載並安裝好Python 2.7後，我們就直接獲得了一個官方版本的解釋器：CPython。這個解釋器是用C語言開發的，所以叫CPython。在命令行下運行python就是啟動CPython解釋器。
CPython是使用最廣的Python解釋器。教程的所有代碼也都在CPython下執行。
2、IPython
IPython是基於CPython之上的一個互動式解釋器，也就是說，IPython只是在交互方式上有所增強，但是執行Python代碼的功能和CPython是完全一樣的。好比很多國產瀏覽器雖然外觀不同，但內核其實都是調用了IE。
CPython用>>>作為提示符，而IPython用In [序號]:作為提示符。
3、PyPy
PyPy是另一個Python解釋器，它的目標是執行速度。PyPy採用JIT技術，對Python代碼進行動態編譯（注意不是解釋），所以可以顯著提高Python代碼的執行速度。
絕大部分Python代碼都可以在PyPy下運行，但是PyPy和CPython有一些是不同的，這就導致相同的Python代碼在兩種解釋器下執行可能會有不同的結果。如果你的代碼要放到PyPy下執行，就需要了解PyPy和CPython的不同點。
4、Jython
Jython是運行在Java平台上的Python解釋器，可以直接把Python代碼編譯成Java位元組碼執行。
5、IronPython
IronPython和Jython類似，只不過IronPython是運行在微軟.Net平台上的Python解釋器，可以直接把Python代碼編譯成.Net的位元組碼。
6、qpython用於在手機上編程。