基于Python的混合编程

全球化技术潮流的推动加快了Python的不断发展和壮大，应用范围变得非常广泛，功能多样，有多种完整成熟的架构，适于短期开发。Python 是一种解释性比较强的语言，拥有完善的标准库和接口，可以进行混合编程。下面来简单介绍一下：

Python 是一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言。设计具有很强的可读性，相比其他语言，Python 具有特有的语法结构。Python 支持广泛的应用程序开发，从简单的文字处理到 web 开发，以及数据库操作。Python 的特点有以下几个方面 ：Python 有相对比较少的关键字，结构简单，语法定义明确。Python 代码使用空格对齐，更加便于阅读和理解。每一个模块有清晰的定义和调用说明，在软件完成以后的维护很容易。Python 的易于学习和编写使其快速地流行。经过多年的发展和标准制定，Python 提供了丰富的标准库。这些库文件安装可以通过 Python 命令进行。库文件的调用也十分简单。如果标准库中没有目标程序源码，用户可以自己通过 c 或者 C++ 自我实现。也可以通过 API 对 C 和 C++ 进行调用。Python 支持所有的商业数据库的数据接口，支持 GUI 编程。提供成熟可靠的的web 框架，简化的 web 开发的过程。不同用途或者功能的软件开发可能需要不同的语言进行编写。特定的语言提供了良好数据操作和简化后的编程逻辑。而 Python 提供了当前许多不同功能软件开发、操作的库。不同的程序，相同的语言进行实现，效率更高，兼容性更好。此外，Python 还支持机器学习和创建数学模型。

使用 Python 进行混合编程有两种方式 ：扩展和嵌入。扩展是通过 C、C++ 等系统语言实现 Python 的功能模块。嵌入是将Python 解释器加载到应用程序中，使程序能够解释运行 Python语言写成的脚本。两者都需要调用 C 语言应用程序接口。

需要扩展 Python 语言的理由主要有3点：

1）添加 / 额外的（非 Python）功能，提供 Python 核心功能中没有提供的部分，比如创建新的数据类型或者将 Python 嵌入到其它已经存在的应用程序中，则必须进行扩展编译。

2）性能瓶颈的效率提升。解释型语言一般比编译型语言慢，如果某一个模块处理的数据比较多，或者会频繁的操作 IO，整个程序的运行速度会降低，形成程序的瓶颈。但是如果将所有的程序都用低级语言编写，会存在两个问题 ：一是工程量太大，不符合软件开发的初衷 - 高效率 ；二是有些模块，Python 的运行效率与低级语言运行效率相差不大，不需要重新编译。

3）核心代码加密。因为Python 是解释性语言，源代码没有私密性。将核心代码由 Python语言转变为编译语言就变得很重要。

扩展的典型程序结构流程如下：

1）创建应用程序的源代码；

2）利用样板来包装代码；

3）创建 setup.py 进行编译，封装为 Python 的库；

4）通过 Python 解释器运行；

用通俗的话来说就是，首先创建程序源代码，在头文件中添加 Python.h，里面包含了 Python 定义的所有的内部数据结构和 C API 函数原型。按照程序逻辑编写文本处理函数体。通过 GCC 编译其中的主程序。然后进行模块封装，对照C语言源代码，在文件中为每个模块的每一个函数增加 Py Object*  M_func() 的包装函数。包装函数的目的是把python 的值传递给c，再把c中函数的计算结果转换成 Python对象返回给 python。将每个模块增加一个 Py Method Def Module Methods[] 的数组，为 Python解释器提供调用入口。增加模块初始化函数 void init Method()。最后就是编译测试，编写 setup.py 文件，执行 setup 文件，扩展的模块会被导入至 Python 的调用库。程序执行的时候，解释器找到模块的位置，进行调用。运行结果。在文本中找到的关键字数据，并且提取出了文本段。基本介绍完毕，请大家继续关注！！！