python/c++接口库比较（SWIG，boost.python, pycxx, py++, sip, Weave, Pyrex ）

《python/c++接口库比较（SWIG，boost.python, pycxx, py++, sip, Weave, Pyrex ）》http://blog.csdn.net/lainegates/article/details/19565823

目前有很多开源的Python/c++ 绑定工具，搜了好多岾子，这里稍微总结下。

SWIG

• 支持 Python 2 and 3
• 配置正确的话，可以全自动完成封装（*.i文件需要自己写）
• 当不是全自动的时候，它大多会重复你的.h文件并给出提示
• 除了Python外，还支持其他语言(Java, Ruby, Lua, 等)
• 输出一个本地文件（这个文件会被编译成.pyd）和一个封装（这个封装是python脚本，调用对应生成的.pyd）
• 绑定（Bindings）的性能不是太好，不支持内部类（inner classes）的封装
• 不支持属性（通过getter/setters访问values）
• 文档很全，很容易学习
• google使用了
• C++支持不太好

Boost::Python

• 支持 Python 2， 3和C++的绑定
• 对于新手来说，学习它的语法有一定难度。但是这些语法很直观
• 大量使用了 C++ templates (可能是好事，也可能是坏事)，会很明显地提高编译时间
• 随boost库一起发布，且boost库有用，但很大
• 刚开始编译使用boost.python封装好的C++代码时，出现的各种错误
• 一些语法不易学习，像函数返回值时的规则
• 非常可靠、稳定、经过充分测试的库（boost库里的部件都具有这特性）
• 不支持属性
• 支持文档写得比较差，有些功能文档里甚至都没有写。
• 编译后的pyd文件有些大，这不利于在手机或者嵌入平台使用
• 配合py++使用，几乎可以全自动封装项目

Py++

• 支持 Python 2， 3 和C++的绑定
• 它调用boost.python自动完成项目绑定，相当于boost.python的高级工具

PyCxx

• 支持 Python 2， 3 和C++的绑定
• 轻量级的封装库，用的人挺多
• 只支持C++
• 目前没有自动绑定工具

Python C api(Python 的帮助文档里有)

• 性能高
• 灵活
• 适合嵌入式
• C++支持差
• 复杂

ctypes（Python自带的库）

• 灵活
• 对c的代码几乎无缝调用
• 使用起来比较繁琐
• 只支持c语言

SIP

• 支持 Python 2， 3 和C++的绑定
• 在PyQt中使用过，其他地方很少见它

Weave

• 性能高
• 很少见

Pyrex

• 很少见
• 目前还没有成熟的项目
• 性能较高
• 接近于Python语法

参考：http://stackoverflow.com/questions/1492755/python-c-binding-library-comparison

http://web.archive.org/web/20090604182721/http://www.suttoncourtenay.org.uk/duncan/accu/integratingpython.html

https://wiki.python.org/moin/IntegratingPythonWithOtherLanguages

《Python扩展方法及工具比较》http://www.cdadata.com/4224

使用工具进行扩展：
虽然扩展过程并不复杂，但也可以使用许多已知的工具简化扩展过程。
(1) SWIG
由David Beazley创建，是一个自动的扩展构造工具。它读入注释的C/C++头文件，为python、tcl、perl等多种脚本语言产生wrap代码。SWIG可以包装大量C++特性到Python的扩展模块中。详情可参考http://www.swig.org。
评价：swig简单，可以支持多种脚本文件，但支持的c++特性不完备。

(2) SIP
由Phil Thompson创建，是一个C++模块构造器，专门为C++的类创造wrapper。它曾经被用于创建PyQt和PyKDE扩展模块，因此比较出名。详情可参考http://www.riverbankcomputing.co.uk/sip/。
评价：支持C++特征很齐全，但比较复杂。

(3) bgen
该工具被包含在标准Python发布包中的模块构建工具集里，由Jack Jansen维护。它用于产生在Macintosh版本可用的Python扩展模块。

(4) pyfort
由Paul dubois创建，用来产生Fortran语言生成的扩展模块。详见http://pyfortran.sourceforge.net。

(5) cxx
也由Paul Dubois创建，是一个库，为Python的C++扩展提供了友好的API。Cxx允许将许多python对象（如list和tuple）使用到STL的运算中。库也提供了C++异常处理到python异常处理的转化。详见http://cxx.sourceforge.net。

(6) WrapPy
由Greg Couch创建，通过读入C++头文件来产生扩展模块。详见http://www.cgl.ucsf.edu/home/gregc/wrappy/index.html。

(7) Boost Python Library
由David Abrahams创建。该库提供了更多与众不同的C++ wrap到python扩展中，而只需要对要扩展的C++类写很少的附加信息。详见http://www.boost.org/libs/python/doc。
评价：Boost为C++提供了许多实用的库，如Regex（正则表达式库）、Graph（图组件和算法）、concept check（检查泛型编程中的concept）、Thread（可移植的C++多线程库）、Python（把C++类和函数映射到Python之中）、Pool（内存池管理）等等。
Boost总体来说是实用价值很高，质量很高的库。并且强调对跨平台的支持。但是Boost中也有很多是实验性质的东西，在实际的开发中实用需要谨慎。
boost.python支持的c++特性较多，但是比较复杂。

原文：http://www.cnblogs.com/onduty/p/5838162.html