2.8.1 简介

本章将涵盖一下技术：

• Python-C-Api
• Ctypes
• SWIG (简化封装器和接口生成器)
• Cython

这四种技术可能是最知名的，其中Cython可能是最高级的，并且你应该最优先使用它。其他的技术也很重要，如果你想要从不同点角度理解封装问题。之前提到过，还有其他的替代技术，但是，理解了以上这些基础的，你就可以评估你选择的技术是否满足你的需求。

在评估技术时，下列标准会有帮助:

• 需要额外的库吗?
• 代码可以自动生成?
• 是否需要编译?
• 与Numpy数组交互是否有良好的支持?
• 是否支持C++?

在你动手前，应该先考虑一下使用情景。在于原生代码交互时，通常来自于两个应用场景:

• 需要利用C/C++中现存的代码，或者是因为它已经存在，或者是因为它更快。
• Python代码太慢，将内部循环变成原生代码

每个技术都使用来自math.h的cos函数的封装来进行演示。尽管这是一个无聊例子，但是它确实给我们很好的演示了封装方法的基础，因为每个技术也包含了一定程度Numpy支持，这也用计算一些数组来计算consine的例子来演示。

最后，两个小警示:

• 所有这些方法在Python解释器中都可能崩溃(细分错误)，因为在C代码中的错误。
• 所有的例子都在Linux中完成，他们应该在其他操作系统中也可用。
• 在大多数例子中，你都会需要C编译器。