2.4.1　在Python中调用C/C++函数的原理

由于Python解释器是由C语言实现的，因此在Python中可以实现C和C++函数的调用。现代机器学习框架（包括TensorFlow、PyTorch和MindSpore）主要依赖Pybind11将底层的大量C和C++函数自动生成对应的Python函数，这一过程一般称为Python绑定（Binding）。在Pybind11出现以前，将C和C++函数进行Python绑定的手段主要包括：

（1）使用Python的C-API。这种方式要求在一个C++程序中包含Python.h，并使用Python的C-API对Python语言进行操作。使用这套API需要对Python的底层实现有一定了解，比如如何管理引用计数等，具有较高的使用门槛。

（2）使用简单包装界面产生器（Simplified Wrapper and Interface Generator，SWIG）。SWIG可以将C和C++代码暴露给Python。SWIG是TensorFlow早期使用的方式。这种方式需要用户编写一个复杂的SWIG接口声明文件，并使用SWIG自动生成使用Python C-API的C代码。自动生成的代码可读性很低，因此代码维护开销大。

（3）使用Python的ctypes模块。该模块提供了C语言中的类型以及直接调用动态链接库的能力，但其缺点是依赖C的原生类型，对自定义类型支持不好。

（4）使用CPython。CPython是结合了Python和C语言的一种语言，可以简单地认为它就是给Python加上了静态类型后的语法，使用者可以维持大部分的Python语法。CPython编写的函数会被自动转译为C和C++代码，因此在CPython中可以插入对于C/C++函数的调用。

（5）使用Boost::Python。它是一个C++库，可以将C++函数转换为Python函数。其原理和Python C-API类似，但是使用方法更简单。由于引入了Boost库，因此有过多的第三方依赖。

相对于上述的Python绑定的手段，Pybind11具有类似于Boost::Python方法的简洁性和易用性，但由于它支持C++11，并且去除Boost依赖，因此成为了轻量级的Python库，特别适合在一个复杂的C++项目（例如本书讨论的机器学习系统）中生成大量的Python函数。