cpython调用

‘壹’ python能不能调用jar包

Python是不能直接调用jar包的，但是通常都以Jython调用jar包作为一种很好的解决方式。
ython是一种完整的语言，而不是一个Java翻译器或仅仅是一个Python编译器，它是一个Python语言在Java中的完全实现。Jython也有很多从CPython中继承的模块库。最有趣的事情是Jython不像CPython或其他任何高级语言，它提供了对其实现语言的一切存取。所以Jython不仅给你提供了Python的库，同时也提供了所有的Java类。这使其有一个巨大的资源库。
ython由于继承了Java和Python二者的特性而显得很独特。其可以对Java类的无缝存取。
在Java中实现Python可以看到有趣的Java反射API的作用。反射使Jython能无缝地使用任何Java类。Jython从CPython中继承了很多优点，但CPython不像别的专为Python所写的一样，在C和Python之间有一些问题限制了C库函数的使用。在Jython中真正解决了这个问题，使其编程的效率和生产力得到了很大的提高。
由于与Java的无缝集成，Jython能使任何部署了Java应用和框架的公司受益而不需要额外的工作。接受任何一种部门的编程语言，对任何一个公司而言都是不容易的，需要深思熟虑，因为这牵涉到整体结构、服务器和外围的工具。Jython作为Java的一个无缝集成的语言，可以在已存在的Java应用上无缝增加而不需要重大抉择。很多公司都花费了很多资金来建立Java的应用，这使采用CPython、Perl、Ruby、PHP和其他不能透明地集成已有Java实现的高级语言的效益降低，吸引力下降。而Jython有能力对已存在的Java框架进行补充，且二者能无缝地结合。

‘贰’ 目前cpython调用C/C++的主流手段是cython么

还可以使用Cython来实现混编
1 下载Cython，用Python setup.py install进行安装
2 一个实例

① 创建helloworld目录创建helloworld.pyx,内容如下：cdef extern from"stdio.h": extern int printf(const char *format, ...) def SayHello(): printf("hello,world\n")
② 编译，最方便的是利用python的Distutils了，
helloworld目录下创建Setup.py,内容如下：from distutils.core import setupfrom distutils.extension import Extensionfrom Cython.Build import cythonize setup( name = 'helloworld', ext_moles=cythonize([ Extension("helloworld", ["helloworld.pyx"]), ]),) 编译：python Setup.py build安装：python Setup.py install安装后，会将在build/lib.???目录下生成的helloworld.pyd拷贝到Lib/site-packages注： 有时我们只是希望测试一下，并不希望安装，这时可以把build/lib.???目录下的helloworld.pyd拷贝到当前目录 或者在importhelloworld前执行脚本:import sys;sys.path.append(pathof helloworld.pyd) ③ 测试：>>>import helloworld >>>helloworld.SayHello() hello,world

‘叁’ 大家说将python转化为c++能实现吗

可以实现，虽然很少有这么干的
python本身就是用C语言写的，为了提高开发效率，现在又想转换成C++？
用C++实现的CPython可以直接调用C++的库，可以把CPython产生的ByteCode转化为可执行的目标代码。具体的步骤，可以网上搜下资料。

‘肆’ CPython是什么PyPy是什么Python和这两个东西有什么关系

CPython：是用C语言实现Pyhon，是目前应用最广泛的解释器。最新的语言特性都是在这个上面先实现，基本包含了所有第三方库支持，但是CPython有几个缺陷，一是全局锁使Python在多线程效能上表现不佳，二是CPython无法支持JIT（即时编译），导致其执行速度不及Java和Javascipt等语言。于是出现了Pypy。

Pypy：是用Python自身实现的解释器。针对CPython的缺点进行了各方面的改良，性能得到很大的提升。最重要的一点就是Pypy集成了JIT。但是，Pypy无法支持官方的C/Python API，导致无法使用例如Numpy，Scipy等重要的第三方库。这也是现在Pypy没有被广泛使用的原因吧。

而PyPy与CPython的不同在于，别的一些python实现如CPython是使用解释执行的方式，这样的实现方式在性能上是很凄惨的。而PyPy使用了JIT(即时编译)技术，在性能上得到了提升。

‘伍’ 如何实现 C/C++ 与 Python 的通信

属于混合编程的问题。较全面的介绍一下，不仅限于题主提出的问题。
以下讨论中，Python指它的标准实现，即CPython（虽然不是很严格）

本文分4个部分

C/C++ 调用 Python （基础篇）— 仅讨论Python官方提供的实现方式
Python 调用 C/C++ （基础篇）— 仅讨论Python官方提供的实现方式
C/C++ 调用 Python （高级篇）— 使用 Cython
Python 调用 C/C++ （高级篇）— 使用 SWIG

练习本文中的例子，需要搭建Python扩展开发环境。具体细节见搭建Python扩展开发环境 - 蛇之魅惑 - 知乎专栏

1 C/C++ 调用 Python（基础篇）
Python 本身就是一个C库。你所看到的可执行体python只不过是个stub。真正的python实体在动态链接库里实现，在Windows平台上，这个文件位于 %SystemRoot%\System32\python27.dll。

你也可以在自己的程序中调用Python，看起来非常容易：

//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，打开Visual Studio命令提示符，编译命令为
cl my_python.c -IC:\Python27\include C:\Python27\libs\python27.lib

在Linux下编译命令为
gcc my_python.c -o my_python -I/usr/include/python2.7/ -lpython2.7

在Mac OS X 下的编译命令同上

产生可执行文件后，直接运行，结果为输出
Hello Python!

Python库函数PyRun_SimpleString可以执行字符串形式的Python代码。

虽然非常简单，但这段代码除了能用C语言动态生成一些Python代码之外，并没有什么用处。我们需要的是C语言的数据结构能够和Python交互。

下面举个例子，比如说，有一天我们用Python写了一个功能特别强大的函数：

def great_function(a):
return a + 1

接下来要把它包装成C语言的函数。我们期待的C语言的对应函数应该是这样的：

int great_function_from_python(int a) {
int res;
// some magic
return res;
}

首先，复用Python模块得做‘import’，这里也不例外。所以我们把great_function放到一个mole里，比如说，这个mole名字叫 great_mole.py

接下来就要用C来调用Python了，完整的代码如下：
#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;
}

从上述代码可以窥见Python内部运行的方式：

所有Python元素，mole、function、tuple、string等等，实际上都是PyObject。C语言里操纵它们，一律使用PyObject *。
Python的类型与C语言类型可以相互转换。Python类型XXX转换为C语言类型YYY要使用PyXXX_AsYYY函数；C类型YYY转换为Python类型XXX要使用PyXXX_FromYYY函数。
也可以创建Python类型的变量，使用PyXXX_New可以创建类型为XXX的变量。
若a是Tuple，则a[i] = b对应于 PyTuple_SetItem(a,i,b)，有理由相信还有一个函数PyTuple_GetItem完成取得某一项的值。
不仅Python语言很优雅，Python的库函数API也非常优雅。

现在我们得到了一个C语言的函数了，可以写一个main测试它
#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();
}

编译的方式就用本节开头使用的方法。
在Linux/Mac OSX运行此示例之前，可能先需要设置环境变量：
bash:
export PYTHONPATH=.:$PYTHONPATH

csh:
setenv PYTHONPATH .:$PYTHONPATH

2 Python 调用 C/C++（基础篇）
这种做法称为Python扩展。
比如说，我们有一个功能强大的C函数：
int great_function(int a) {
return a + 1;
}

期望在Python里这样使用：
>>> from great_mole import great_function
>>> great_function(2)
3

考虑最简单的情况。我们把功能强大的函数放入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);
}

除了功能强大的函数great_function外，这个文件中还有以下部分：

包裹函数_great_function。它负责将Python的参数转化为C的参数（PyArg_ParseTuple），调用实际的great_function，并处理great_function的返回值，最终返回给Python环境。
导
出表GreateMoleMethods。它负责告诉Python这个模块里有哪些函数可以被Python调用。导出表的名字可以随便起，每一项有4
个参数：第一个参数是提供给Python环境的函数名称，第二个参数是_great_function，即包裹函数。第三个参数的含义是参数变长，第四个
参数是一个说明性的字符串。导出表总是以{NULL, NULL, 0, NULL}结束。
导出函数initgreat_mole。这个的名字不是任取的，是你的mole名称添加前缀init。导出函数中将模块名称与导出表进行连接。

在Windows下面，在Visual Studio命令提示符下编译这个文件的命令是
cl /LD great_mole.c /o great_mole.pyd -IC:\Python27\include C:\Python27\libs\python27.lib

/LD 即生成动态链接库。编译成功后在当前目录可以得到 great_mole.pyd（实际上是dll）。这个pyd可以在Python环境下直接当作mole使用。

在Linux下面，则用gcc编译：
gcc -fPIC -shared great_mole.c -o great_mole.so -I/usr/include/python2.7/ -lpython2.7

在当前目录下得到great_mole.so，同理可以在Python中直接使用。

本部分参考资料

《Python源码剖析-深度探索动态语言核心技术》是系统介绍CPython实现以及运行原理的优秀教程。
Python 官方文档的这一章详细介绍了C/C++与Python的双向互动Extending and Embedding the Python Interpreter
关于编译环境，本文所述方法仅为出示原理所用。规范的方式如下：3. Building C and C++ Extensions with distutils
作为字典使用的官方参考文档 Python/C API Reference Manual

用以上的方法实现C/C++与Python的混合编程，需要对Python的内部实现有相当的了解。接下来介绍当前较为成熟的技术Cython和SWIG。

3 C/C++ 调用 Python（使用Cython）

在
前面的小节中谈到，Python的数据类型和C的数据类型貌似是有某种“一一对应”的关系的，此外，由于Python（确切的说是CPython）本身是
由C语言实现的，故Python数据类型之间的函数运算也必然与C语言有对应关系。那么，有没有可能“自动”的做替换，把Python代码直接变成C代码
呢？答案是肯定的，这就是Cython主要解决的问题。

安装Cython非常简单。Python 2.7.9以上的版本已经自带easy_install：
easy_install -U cython

在Windows环境下依然需要Visual
Studio，由于安装的过程需要编译Cython的源代码，故上述命令需要在Visual
Studio命令提示符下完成。一会儿使用Cython的时候，也需要在Visual
Studio命令提示符下进行操作，这一点和第一部分的要求是一样的。

继续以例子说明：
#great_mole.pyx
cdef public great_function(a,index):
return a[index]

这其中有非Python关键字cdef和public。这些关键字属于Cython。由于我们需要在C语言中使用
“编译好的Python代码”，所以得让great_function从外面变得可见，方法就是以“public”修饰。而cdef类似于Python的
def，只有使用cdef才可以使用Cython的关键字public。

这个函数中其他的部分与正常的Python代码是一样的。

接下来编译 great_mole.pyx
cython great_mole.pyx

得到great_mole.h和great_mole.c。打开great_mole.h可以找到这样一句声明：
__PYX_EXTERN_C DL_IMPORT(PyObject) *great_function(PyObject *, PyObject *)

写一个main使用great_function。注意great_function并不规定a是何种类型，它的
功能只是提取a的第index的成员而已，故使用great_function的时候，a可以传入Python
String，也可以传入tuple之类的其他可迭代类型。仍然使用之前提到的类型转换函数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();
}

编译命令和第一部分相同：
在Windows下编译命令为
cl main.c great_mole.c -IC:\Python27\include C:\Python27\libs\python27.lib

在Linux下编译命令为
gcc main.c great_mole.c -o main -I/usr/include/python2.7/ -lpython2.7

这个例子中我们使用了Python的动态类型特性。如果你想指定类型，可以利用Cython的静态类型关键字。例子如下：

#great_mole.pyx
cdef public char great_function(const char * a,int index):
return a[index]

cython编译后得到的.h里，great_function的声明是这样的：
__PYX_EXTERN_C DL_IMPORT(char) great_function(char const *, int);

很开心对不对！
这样的话，我们的main函数已经几乎看不到Python的痕迹了：
//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();
}

在这一部分的最后我们给一个看似实用的应用（仅限于Windows）：
还是利用刚才的great_mole.pyx，准备一个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命令提示符下编译：
cl /LD dllmain.c great_mole.c -IC:\Python27\include C:\Python27\libs\python27.lib

会得到一个dllmain.dll。我们在Excel里面使用它，没错，传说中的Excel与Python混合编程：

参考资料：Cython的官方文档，质量非常高：
Welcome to Cython’s Documentation

出自：Jerry Jho

‘陆’ python 解释器 怎么像jre那样

什么叫做jre一样？
现在Python有如下的解析器
当我们编写Python代码时，我们得到的是一个包含Python代码的以.py为扩展名的文本文件。要运行代码，就需要Python解释器去执行.py文件。
由于整个Python语言从规范到解释器都是开源的，所以理论上，只要水平够高，任何人都可以编写Python解释器来执行Python代码（当然难度很大）。事实上，确实存在多种Python解释器。
CPython
当我们从Python官方网站下载并安装好Python 2.7后，我们就直接获得了一个官方版本的解释器：CPython。这个解释器是用C语言开发的，所以叫CPython。在命令行下运行python就是启动CPython解释器。
CPython是使用最广的Python解释器。教程的所有代码也都在CPython下执行。
IPython
IPython是基于CPython之上的一个交互式解释器，也就是说，IPython只是在交互方式上有所增强，但是执行Python代码的功能和CPython是完全一样的。好比很多国产浏览器虽然外观不同，但内核其实都是调用了IE。
CPython用>>>作为提示符，而IPython用In [序号]:作为提示符。
PyPy
PyPy是另一个Python解释器，它的目标是执行速度。PyPy采用JIT技术，对Python代码进行动态编译（注意不是解释），所以可以显着提高Python代码的执行速度。
绝大部分Python代码都可以在PyPy下运行，但是PyPy和CPython有一些是不同的，这就导致相同的Python代码在两种解释器下执行可能会有不同的结果。如果你的代码要放到PyPy下执行，就需要了解PyPy和CPython的不同点。
Jython
Jython是运行在Java平台上的Python解释器，可以直接把Python代码编译成Java字节码执行。
IronPython
IronPython和Jython类似，只不过IronPython是运行在微软.Net平台上的Python解释器，可以直接把Python代码编译成.Net的字节码。
小结
Python的解释器很多，但使用最广泛的还是CPython。如果要和Java或.Net平台交互，最好的办法不是用Jython或IronPython，而是通过网络调用来交互，确保各程序之间的独立性。
本教程的所有代码只确保在CPython 2.7版本下运行。请务必在本地安装CPython（也就是从Python官方网站下载的安装程序）。
此外，教程还内嵌一个IPython的Web版本，用来在浏览器内练习执行一些Python代码。要注意两者功能一样，输入的代码一样，但是提示符有所不同。另外，不是所有代码都能在Web版本的IPython中执行，出于安全原因，很多操作（比如文件操作）是受限的，所以有些代码必须在本地环境执行代码。

‘柒’ 用 CPython写的python代码能否用JPython解释器解释

绝大部分可以，语法差不多，只是底层解释不同罢了。不过JPython写的代码不一定能在cpython下解释执行，因为JPython中可能会用到JDK中的东西，必须在JVM下执行，这算是JPython对CPython的优势吧，就是能调用Java，在JVM上解释执行。

‘捌’ 为什么python可以调用C或者C++写的模块

Python的API（应用程序编程接口）定义了一系列的函数、宏指令和变量 来与Python的运行系统的大部分方面进行连接通信，而通常来说，用C语言编写的Python API 会在程序文档里添加“python.h”作为头文件。
按我的理解来说就像Python把一个值交给运行系统，然后运行系统把这个值转化成C语言能够识别的值，然后交到C语言模块去做运算，运算好了把结果值交给Python的运行系统，处理成Python能够识别的值。
你不妨看看这几个网页：
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调用C++，如何传递数组指针

很多办法都可以 如果你的c++对象是已有的代码，可以用cpython包装成Python对象，这些cpython包装的对象有一个指针是指向 你要包装的c++对象的，然后提供访问c++对象的方法。比如你一颗树可以包装成Python对象，树节点也包装成Python对象！

‘拾’ Python解释器有哪些

python 解释器很多种，最广泛运用的有：
1、CPython
当我们从Python官方网站下载并安装好Python 2.7后，我们就直接获得了一个官方版本的解释器：CPython。这个解释器是用C语言开发的，所以叫CPython。在命令行下运行python就是启动CPython解释器。
CPython是使用最广的Python解释器。教程的所有代码也都在CPython下执行。
2、IPython
IPython是基于CPython之上的一个交互式解释器，也就是说，IPython只是在交互方式上有所增强，但是执行Python代码的功能和CPython是完全一样的。好比很多国产浏览器虽然外观不同，但内核其实都是调用了IE。
CPython用>>>作为提示符，而IPython用In [序号]:作为提示符。
3、PyPy
PyPy是另一个Python解释器，它的目标是执行速度。PyPy采用JIT技术，对Python代码进行动态编译（注意不是解释），所以可以显着提高Python代码的执行速度。
绝大部分Python代码都可以在PyPy下运行，但是PyPy和CPython有一些是不同的，这就导致相同的Python代码在两种解释器下执行可能会有不同的结果。如果你的代码要放到PyPy下执行，就需要了解PyPy和CPython的不同点。
4、Jython
Jython是运行在Java平台上的Python解释器，可以直接把Python代码编译成Java字节码执行。
5、IronPython
IronPython和Jython类似，只不过IronPython是运行在微软.Net平台上的Python解释器，可以直接把Python代码编译成.Net的字节码。
6、qpython用于在手机上编程。