C（或C++）如何与Python接口的不同选项有哪些？
我知道有很多方法可以把C语言的函数和Python连接起来，比如说 Python C API、scipy.weave、ctypes、pyrex/cython、SWIG、Boost.Python、Psyco……每种方法最适合用来做什么呢？我为什么要选择某种方法而不是其他的呢？在选择Python和C之间的连接方式时，有哪些需要考虑的因素呢？
我知道有一些讨论，但它们似乎都不够全面……
- http://wiki.cython.org/SWIG
- http://sage.math.washington.edu/tmp/sage-2.8.12.alpha0/doc/prog/node35.html
我知道StackOverflow上也有一些相关的问题。例如：
2 个回答
这只是对你问题的一部分的简要回答，不过：
ctypes 可能是最好的选择，当你有一个现成的 C 库，想要在 Python 中使用它的时候。
而 Python C API 则更适合当你想用 C 写一些可以利用 Python 特性的东西，或者想用 C 为 Python 编写扩展时。（Cython 也是一种实现这个的方式。）
当然，这两者在你提到的 Stack Overflow 问题的回答中可能会有更详细的解释。
我虽然没有用过所有这些方法，但我之前都研究过它们...
Python C API：这是用来写C代码的，编译后可以变成一个Python模块，方便在Python中导入。或者可以写一个Python模块，充当“胶水”代码，用来和某个C库进行连接。
scipy.weave：这个可以让你把一些C代码嵌入到你的Python代码中。如果你在用NumPy和SciPy做数值计算，可以看看这个。C代码会作为字符串，比如，weave.inline('printf("%s", foo)')。
ctypes：这是一个Python模块，可以让你从Python代码中调用C代码。你基本上是导入一个共享库，然后调用它的API。需要一些工作来处理数据的输入和输出。如果你想用一个已经存在的C库，建议从这里开始。
pyrex/cython：这个可以让你用一些特殊的语法写Python代码，然后生成C代码（可以作为Python模块导入），显然运行速度比直接用Python解释器快。这有点像“Python C API”的方式，只不过它为你生成C代码。如果你有一段代码运行得很慢，可以用cython重写这个函数，然后从调用代码中导入它。
SWIG：这个可以为C/C++库生成包装代码。最后你应该能得到一个可以导入和使用的Python模块。
Boost.Python：这是我了解最少的一个。看起来和SWIG类似，不过你需要自己写包装层，但Boost提供了很多宏和函数的帮助。
Psyco：这个可以稍微加速你的Python代码，但我用过后没什么效果。我觉得不值得浪费时间。最好先分析你的代码，找出瓶颈，然后用上面提到的技术来加速它们。