Python/docs/3.9/extending/index

扩展和嵌入 Python 解释器

本文档描述了如何用 C 或 C++ 编写模块以使用新模块扩展 Python 解释器。 这些模块不仅可以定义新函数，还可以定义新的对象类型及其方法。 该文档还描述了如何将 Python 解释器嵌入到另一个应用程序中，以用作扩展语言。 最后，它展示了如何编译和链接扩展模块，以便它们可以（在运行时）动态加载到解释器中（如果底层操作系统支持此功能）。

本文档假定您了解 Python 的基本知识。 有关该语言的非正式介绍，请参阅 Python 教程 。 Python 语言参考 给出了更正式的语言定义。 Python 标准库 记录了现有的对象类型、函数和模块（内置和用 Python 编写），这些对象类型、函数和模块都为该语言提供了广泛的应用范围。

有关整个 Python/C API 的详细说明，请参阅单独的 Python/C API 参考手册 。

推荐的第三方工具

本指南仅涵盖作为此版本 CPython 的一部分提供的用于创建扩展的基本工具。 Cython、cffi、SWIG 和 Numba 等第三方工具提供了更简单和更复杂的方法来为 Python 创建 C 和 C++ 扩展.

也可以看看

Python 打包用户指南：二进制扩展

Python Packaging User Guide 不仅涵盖了几个可简化二进制扩展创建的可用工具，而且还讨论了为什么首先需要创建扩展模块的各种原因。

无需第三方工具即可创建扩展

本指南的这一部分介绍如何在没有第三方工具帮助的情况下创建 C 和 C++ 扩展。 它主要面向这些工具的创建者，而不是推荐用于创建自己的 C 扩展的方法。

• 1. 用 C 或 C++ 扩展 Python
  • 1.1. 一个简单的例子
  • 1.2. 间奏曲：错误和异常
  • 1.3. 回到例子
  • 1.4. 模块的方法表和初始化函数
  • 1.5. 编译联动
  • 1.6. 从 C 调用 Python 函数
  • 1.7. 在扩展函数中提取参数
  • 1.8. 扩展函数的关键字参数
  • 1.9. 建立任意值
  • 1.10. 引用计数
  • 1.11. 用 C++ 编写扩展
  • 1.12. 为扩展模块提供 C API
• 2. 定义扩展类型：教程
  • 2.1. 基础知识
  • 2.2. 向 Basic 示例添加数据和方法
  • 2.3. 提供对数据属性的更精细控制
  • 2.4. 支持循环垃圾回收
  • 2.5. 子类化其他类型
• 3. 定义扩展类型：分类主题
  • 3.1. 完成和取消分配
  • 3.2. 对象展示
  • 3.3. 属性管理
  • 3.4. 对象比较
  • 3.5. 抽象协议支持
  • 3.6. 弱引用支持
  • 3.7. 更多建议
• 4. 构建 C 和 C++ 扩展
  • 4.1. 使用 distutils 构建 C 和 C++ 扩展
  • 4.2. 分发扩展模块
• 5. 在 Windows 上构建 C 和 C++ 扩展
  • 5.1. 食谱方法
  • 5.2. Unix 和 Windows 之间的差异
  • 5.3. 在实践中使用 DLL

在更大的应用程序中嵌入 CPython 运行时

有时，与其创建在 Python 解释器中作为主应用程序运行的扩展，不如将 CPython 运行时嵌入到更大的应用程序中。 本节涵盖了成功执行此操作所涉及的一些细节。

• 1. 在另一个应用程序中嵌入 Python
  • 1.1. 非常高级的嵌入
  • 1.2. 超越非常高级的嵌入：概述
  • 1.3. 纯嵌入
  • 1.4. 扩展嵌入式 Python
  • 1.5. 在 C++ 中嵌入 Python
  • 1.6. 在类 Unix 系统下编译和链接