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今天我的一个好朋友问我最新的 Go 语言和Cython之间的主要区别是什么，Cython是 Python 的一组 C 扩展。我对 Python 知之甚少，谁能告诉我为什么 Go 比 Cython 更好/更差？

我想从 Python 应用程序调用 C 库。我不想包装整个 API，只包装与我的案例相关的函数和数据类型。在我看来，我有三个选择：

1. 在 C 中创建一个实际的扩展模块。可能有点矫枉过正，而且我还想避免学习扩展编写的开销。
2. 使用Cython将 C 库中的相关部分公开给 Python。
3. 在 Python 中完成所有工作，ctypes用于与外部库进行通信。

我不确定 2) 还是 3) 是更好的选择。3) 的优点是它ctypes是标准库的一部分，并且生成的代码将是纯 Python ——尽管我不确定这种优势实际上有多大。

任何一种选择都有更多的优点/缺点吗？您推荐哪种方法？

编辑：感谢您的所有回答，它们为任何想要做类似事情的人提供了很好的资源。当然，仍然需要针对单个案例做出决定——没有一个“这是正确的事情”之类的答案。对于我自己的情况，我可能会使用 ctypes，但我也期待在其他项目中尝试 Cython。

由于没有单一的正确答案，因此接受一个有点武断。我选择了 FogleBird 的答案，因为它提供了对 ctypes 的一些很好的见解，而且它目前也是投票率最高的答案。但是，我建议阅读所有答案以获得良好的概述。

再次感谢。

我正在尝试包装一个具有很多这样的功能的头文件

测试.h

这样我就可以使用 numpy.

现在我有以下 cython 代码：

测试.pyx

但是，当我尝试编译它时，我得到了错误：

我怎样才能解决这个问题？

我是 Cython 的新手，我正在尝试使用 Cython 来包装 C/C++ 静态库。我做了一个简单的例子如下。

测试.h：

测试.cpp

然后我使用 g++ 编译和构建它。

所以现在我得到了一个名为libtest.a.

测试.pyx：

安装程序.py：

我打电话给：

输出是：

我也尝试使用libraries=['test']而不是libraries=['libtest']. 它给了我同样的错误。

对此有任何线索吗？

我想用 Cython 访问的一些标准 C 库有很多标志。Cython 文档声明我必须复制我需要的标头部分。当涉及到函数定义时，这很好。它们通常在任何地方复制，包括文档。但是那些神奇的数字呢？

如果我想调用mmap，我总是可以找到函数定义并将其粘贴到 .pxd 文件中：

但是调用它需要大量的标志，比如PROT_READ,MAP_ANONYMOUS等等。我对此至少有两个问题：

首先，寻找这些数字的确切定义位置是一件烦人的工作。事实上，我宁愿写一个 .c 文件并打印我需要的值。有没有更好的方法来查找给定标志的值，例如PROT_READ？

其次，这些数字有多稳定？在提取了我需要的所有值并将它们硬编码到我的 Cython 源代码之后，在不同平台上编译的机会有多大，比如说PROT_READ和PROT_EXEC？

即使答案是没有好的或适当的方法来做到这一点，我也想听听。只要我知道我没有遗漏任何东西，我总是可以接受有些东西很麻烦。

在我的安装中，numpy'sarrayobject.h位于…/site-packages/numpy/core/include/numpy/arrayobject.h. 我写了一个使用 numpy 的简单 Cython 脚本：

我还有以下 distutils setup.py（从Cython 用户指南复制）：

当我尝试使用 构建时python setup.py build_ext --inplace，Cython 尝试执行以下操作：

可以预见的是，这找不到arrayobject.h. 如何让 distutils 使用 numpy 包含文件的正确位置（不让用户定义 $CFLAGS）？

他们有什么方法可以完成这项工作，而不牺牲 cdef 调用者中的 cdef 吗？（也不使用 cpdef）

我知道 Cythons 的目的是什么。它是用类似 Python 的语言编写可编译的 C 扩展，以便在您的代码中产生加速。我想知道（并且似乎无法使用我的 google-fu 找到）是 Cython 是否可以以某种方式编译成可执行格式，因为它似乎已经将 python 代码分解为 C。

我已经使用 Py2Exe，它只是一个打包程序，但我有兴趣使用它来编译成更难解包的东西（使用 Py2EXE 打包的任何东西基本上都可以使用我不想要的 7zip 提取）

看来如果这不可能，我的下一个选择就是编译我的所有代码并将其作为一个模块加载，然后使用 py2exe 将其打包，至少将我的大部分代码转换为编译形式，对吧？

我试图加速一些代码，然后我尝试使用 cython 编译一个类和一个函数

哇！我还没有测量它，但它看起来至少快 10 倍。

两天前我第一次看cython，我印象非常深刻！

但是，我无法让 eval() 工作。

我将其编译为 module1.pyd 文件并使用 python 文件调用它：

这将返回：

NameError：名称“a”未定义。

感谢所有帮助。

通过编写遗传编程类型的应用程序，我在学习 Python 中获得了很多乐趣。

在这个网站上，我从 Torsten Marek、Paul Hankin 和 Alex Martelli 那里得到了一些很好的建议。

该程序有4个主要功能：

• 生成（随机）一个表达式树。
• 评估树的适应度
• 杂交
• 变异

正如所有生成、杂交和变异一样，都称为“评估适应度”。它是最繁忙的功能，也是速度方面的主要瓶颈。

正如遗传算法的本质一样，它必须搜索一个巨大的解决方案空间，所以越快越好。我想加快这些功能中的每一个。我将从健身评估器开始。我的问题是最好的方法是什么。我一直在研究 cython、ctypes 和“链接和嵌入”。它们对我来说都是新的，而且现在已经超出了我的范围，但我期待学习其中的一个，并最终学习所有这些。

“适应度函数”需要将表达式树的值与目标表达式的值进行比较。所以它将由一个后缀评估器组成，它将按后缀顺序读取树。我有python中的所有代码。

我需要关于我现在应该学习和使用的建议：cython、ctypes 或链接和嵌入。

谢谢你。