由于平時需要使用python做一些任務腳本，腳本裡面主要包含了任務流程所需要指令執行和傳回序列，而這些指令最終是需要到c/c++編寫的程式代碼中執行的，是以需要在c/c++中調用和解析python腳本。下面具體介紹了調用流程
C/C++ 調用Python
目錄前言
官方文檔
環境搭建
編譯連結
Demo
解釋器
初始化
GIL
Object
一切皆對象
從Python代碼中擷取Object
C/C++與Object轉換
函數調用
引用計數
參考資料
前言
最近項目中遇到需要用C++調用python代碼的情況，在網上搜尋後發現中文資料比較少。是以借此機會一邊學習一邊整理成文檔，友善後續查閱。
官方文檔
環境搭建
編譯連結
使用python提供的C/C++接口，需要包含python安裝目錄下的頭檔案Python.h 編譯、連結時需要指定頭檔案、python庫的位址，不過不需要我們自己操心，python提供了一個腳本，可以自動推薦編譯、連結參數： Bash python-config –cflags python-config –ldflags
Demo
動過運作一個簡單的demo，可以驗證鍊路是否打通。 C++
#include
int main(int argc, char *argv[]) {
Py_Initialize();
PyRun_SimpleString("print('hello world')\n");
Py_Finalize();
return 0;
}
// g++ main.cpp -I$PYTHON_PATH/include/python2.7 -lpython2.7
// 輸出 hello world
解釋器
初始化
在調用python API時，首先需要初始化全局解釋器，并且在使用完後銷毀。在我們的業務場景下，需要解釋器常駐記憶體，是以Py_Initialize在系統初始化時調用，Py_Finalize在析構函數中調用。
C++
void Py_Initialize(void)
int Py_IsInitialized(void)
void Py_Finalize()
初始化Python後，可以通過int PyRun_SimpleString(const char *command)函數令解釋器執行任意python代碼。這種叫做高層接口。高層接口雖然友善，但很難與C/C++交換資料。是以對于複雜需求，應該使用低層接口。雖然需要多寫很多C代碼，但可以靈活的實作很多複雜功能。
從操作步驟上看，C++調用Python低層接口可以分為幾個階段初始化Python解釋器
從C++到Python轉換資料
用轉換後的資料做參數調用Python函數
把函數傳回值轉換為C++資料結構
GIL
在使用python解釋器時，要注意GIL（全局解釋鎖）的工作原理以及對性能的影響。GIL保證在任意時刻隻有一個線程在解釋器中運作。在多線程環境中，python解釋器工作原理如下： Plain Text
1. 設定GIL
2. 切換到一個線程去運作
3. 運作：
a. 指定數量的位元組碼指令，或者
b. 線程主動讓出控制（可以調用time.sleep(0)）
4. 把線程設定為睡眠狀态
5. 解鎖GIL
6. 再次重複以上所有步驟
對性能的影響： 假如有一段兩個線程的python代碼，運作在一個兩核CPU上。由于GIL的存在，兩個線程無法真正并行執行，CPU占用率總是低于50%。
GIL是一個曆史遺留問題，導緻CPython多線程不能利用多個CPU核心的計算能力。為了利用多核，通常使用多程序的方法，或是通過Python調用C代碼，由C來實作多線程。
注意，當在C/C++建立的線程中調用Python時，GIL需要通過函數PyGILState_Ensure()和PyGILState_Release(）手動擷取、釋放。 C++
PyGILState_STATE gstate;
gstate = PyGILState_Ensure();
result = CallSomeFunction();
PyGILState_Release(gstate);
Object
###一切皆對象 在python中有一句話叫做“一切皆對象”，這句話可以結合源碼更好的進行了解。在python裡，一切變量、函數、類等，在解釋器中執行時，都會在在堆中建立一個對象，并将名字綁定在對象上。 Python
i = 1 -----建立一個PyIntObject對象,然後綁定到i上
s = "abcde" -----建立一個PyStringObject對象，綁定到s上
def foo(): pass -----建立一個PyFunctionObject對象， 綁定到foo上
class C(object): pass -----建立一個類對象，綁定到C上
instance = C() -----建立一個執行個體對象，綁定到instance上
l = [1,2] -----建立一個PyListObject對象，綁定到l上
t = (1,2) -----建立一個PyTupleObject對象，綁定到t上
在Python/C API中，使用指向堆中對象的指針PyObject*對這些對象進行進行管理。是以，python中的大多數語句，都可以通過對PyObject指針調用各種函數來實作。
從Python代碼中擷取Object
如上一節所述，既然一切皆對象，那我們就可以在C/C++中擷取到python代碼中的對象。
C++
// Python内建函數import，導入一個Python子產品。
PyObject* PyImport_ImportModule(char *name)
// Python語句o.attr_name，傳回對象o中檢索attr_name屬性或方法。
PyObject* PyObject_GetAttrString(PyObject *o, char*attr_name)
C/C++與Object轉換
可以通過調用Py_BuildValue，通過傳遞格式字元串和變長參數，将C/C++變量構造為變量或元組。 C
PyObject* Py_BuildValue(const char *format, ...)
// 更多參數查閱參考官方文檔
// s 将C字元串轉換為Python字元串對象。
// i 将C int轉換為Python整數對象。
// d 将C double轉換為Python浮點數。
此外也可以直接調用下面一系列函數，顯式将C/C++變量轉換為python變量。 C++
// 基本變量
PyObject* PyLong_FromLong(long v)
PyObject* PyBool_FromLong(long v)
PyObject* PyFloat_FromDouble(double v)
// python元組
PyObject* PyTuple_New(Py_ssize_t len)
int PyTuple_SetItem(PyObject *p, Py_ssize_t pos, PyObject *o)
使用例 C++
// 通過set item的方式構造tuple
PyObject* args = PyTuple_New(3);
PyObject* arg1 = Py_BuildValue("i", 100); // 整數參數
PyObject* arg2 = Py_BuildValue("f", 3.14); // 浮點數參數
PyObject* arg3 = Py_BuildValue("s", "hello"); // 字元串參數
PyTuple_SetItem(args, 0, arg1);
PyTuple_SetItem(args, 1, arg2);
PyTuple_SetItem(args, 2, arg3);
// 通過buildvalue直接構造tuple
PyObject* args = Py_BuildValue("(ifs)", 100, 3.14, "hello");
PyObject* args = Py_BuildValue("()"); // 無參函數
PyObject也可以轉換為C++變量 C++
// 使用一系列庫函數轉換基本變量
long PyLong_AsLong(PyObject *obj)
long PyInt_AsLong(PyObject *obj)
double PyFloat_AsDouble(PyObject *obj)
string PyString_AsString(PyObject *obj)
// 元組
Py_ssize_t PyTuple_Size(PyObject *p)
PyObject* PyTuple_GetItem(PyObject *p, Py_ssize_t pos)
函數調用
由于Python中一切皆對象，是以函數、方法等調用都可以通過PyObject_Call系列函數完成。 C++
// callable(*args, **kwargs)
PyObject* PyObject_Call(PyObject *callable, PyObject *args, PyObject *kwargs)
PyObject* PyObject_CallObject(PyObject *callable, PyObject *args)
// callable(arg1, arg2, ...)
PyObject* PyObject_CallFunction(PyObject *callable, const char *format, ...)
PyObject* PyObject_CallFunctionObjArgs(PyObject *callable, ..., NULL)
// obj.name(arg1, arg2, ...)
PyObject* PyObject_CallMethod(PyObject *obj, const char *name, const char *format, ...)
PyObject* PyObject_CallMethodObjArgs(PyObject *obj, PyObject *name, ..., NULL)
可以發現，函數參數通常有兩種類型，一種是直接傳遞tuple、map兩類PyObject，另一種是通過格式字元串與變長參數，直接将C/C++變量解析成參數。
還用一種結合兩種參數的方法，通過PyArg_ParseTuple()、PyArg_ParseTupleAndKeywords()和PyArg_Parse()三個函數，可以用格式字元串将C/C++變量構造為Python元組、字典或變量，以便後續函數調用。
引用計數
記憶體管理
Python使用引用計數與垃圾回收來管理記憶體。對于每個對象，可以了解為有一個對象實體以及若幹對該實體的引用（指向對象的指針）。引用計數通過記錄對象被引用的次數來管理對象，增加對對象的引用會使引用計數加一，減少對對象的引用使引用計數減一，當一個對象引用計數為0時釋放該對象占用的記憶體。由于引用計數無法處理循環引用的情況，還會有垃圾回收機制來處理循環引用的對象。可以認為Python解釋器會周期的調用垃圾回收。 所有的python對象，PyObject都有對象類型和引用計數。對象類型确定它是什麼樣的對象 (如，整數、清單或使用者定義的函數)。對于每個已知類型，都有一個宏來檢查對象是否屬于該類型。例如，如果指向的對象是 Python 清單, 則 PyList_Check (a) 為 true。
Python/C API 中的引用計數
API中使用兩個宏Py_INCREF(x) 和 Py_DECREF(x)來處理引用計數的增加和減少。當計數達到零時，Py_DECREF() 會釋放對象。如果是清單等複合對象類型，Py_DECREF還會遞減對象中包含的其他對象的引用計數。如果忘記減少引用計數将會造成記憶體洩漏。 有一個概念叫做引用的所有權，擁有所有權代表該引用不使用時需要調用Py_DECREF。所有權可以被傳遞，獲得所有權的新引用也需要在不使用時調用Py_DECREF。 此外還有一個概念叫做“借用(borrow)”的引用，類似C++中std::weak_ptr。借用的引用不能長期持有對象，沒有所有權。對象原持有者釋放對象後，借用引用再通路被釋放的記憶體會有風險。借用的引用可以通過調用Py_INCREF()改為真正持有引用。 所有權傳遞常發生在函數調用：作為傳回值：當函數傳回一個引用給調用方時，分為兩種情況：調用方獲得引用所有權或借用了引用而沒有獲得所有權。
以 PyObject_、PyNumber_、PySequence_ 或 PyMapping_ 開頭的函數總是傳遞所有權，新增它們傳回的對象的引用計數，調用方要在使用完後調用Py_DECREF ()。
而PyTuple_GetItem ()、PyList_GetItem ()、PyDict_GetItem () 和 PyDict_GetItemString () 都傳回從元組、清單或字典中借用的引用。
作為參數：當引用作為參數傳遞給函數時，有兩種情況：函數竊取引用或沒有竊取。竊取引用代表調用方不需要再處理該引用。
很少有函數竊取引用，常用的是PyList_SetItem()和PyTuple_SetItem()。
而PyObject_SetItem()、PyDict_SetItem()不竊取引用。
用一個例子來說明所有權傳遞問題，分别用PyList_GetItem()、 PySequence_GetItem()實作對list中所有數字求和： C++
long
sum_list(PyObject *list)
{
Py_ssize_t i, n;
long total = 0, value;
PyObject *item;
n = PyList_Size(list);
if (n < 0)
return -1;
for (i = 0; i < n; i++) {
item = PyList_GetItem(list, i);
if (!PyLong_Check(item)) continue;
value = PyLong_AsLong(item);
if (value == -1 && PyErr_Occurred())
return -1;
total += value;
}
return total;
}
C++
long
sum_sequence(PyObject *sequence)
{
Py_ssize_t i, n;
long total = 0, value;
PyObject *item;
n = PySequence_Length(sequence);
if (n < 0)
return -1;
for (i = 0; i < n; i++) {
item = PySequence_GetItem(sequence, i);
if (item == NULL)
return -1;
if (PyLong_Check(item)) {
value = PyLong_AsLong(item);
Py_DECREF(item);
if (value == -1 && PyErr_Occurred())
return -1;
total += value;
}
else {
Py_DECREF(item);
}
}
return total;
}
參考資料嵌套python解釋器
淺析 C++ 調用 Python 子產品
C/C++與python互相調用
python 一切皆對象
深入了解 GIL：如何寫出高性能及線程安全的 Python 代碼
Python進階特性：全局解釋器鎖GIL基本概念
python引用計數和gc垃圾回收