代码如下:
/* tcpportping.c */
#include <Python.h>
#include <string.h>
#include <sys/types.h>
#include <sys/socket.h>
#include <netinet/in.h>
#include <netdb.h>
#include <sys/time.h>
/* count time functions */
static double mytime(void)
{
struct timeval tv
if (gettimeofday(&tv, NULL) == -1)
return 0.0
return (double)tv.tv_usec + (double)tv.tv_sec * 1000000
}
static PyObject * /* returns object */
tcpping(PyObject *self, PyObject *args )
{
struct sockaddr_in addr
struct hostent *hp
double time
char*host = NULL
int fd
int port, timeout
if (!PyArg_ParseTuple(args, "sii", &host, &port, &timeout)) /* convert Python ->C */
return NULL /* null=raise exception */
if ((fd = socket(AF_INET, SOCK_STREAM, 0)) <0) {
return Py_BuildValue("d", -1.0) /* convert C ->Python */
}
bzero((char *)&addr, sizeof(addr))
if ((hp = gethostbyname(host)) == NULL) {
return Py_BuildValue("d", -2.0) /* convert C ->Python */
}
bcopy(hp->h_addr, &addr.sin_addr, hp->h_length)
addr.sin_family = AF_INET
addr.sin_port = htons(port)
struct timeval tv
tv.tv_sec = 0
tv.tv_usec = timeout * 1000
double stime = mytime()
if (connect(fd, (struct sockaddr*)&addr, sizeof(addr)) <0) {
return Py_BuildValue("d", -3.0) /* convert C ->Python */
}
fd_set read, write
FD_ZERO(&read)
FD_ZERO(&write)
FD_SET(fd, &read)
FD_SET(fd, &write)
if (select(fd + 1, &read, &write, NULL, &tv) == 0) {
close(fd)
return Py_BuildValue("d", -4.0) /* convert C ->Python */
}
double etime = mytime()
time = etime - stime
if (!FD_ISSET(fd, &read) &&!FD_ISSET(fd, &write)) {
close(fd)
return Py_BuildValue("d", -4.0) /* convert C ->Python */
}
close(fd)
return Py_BuildValue("d", time/1000) /* convert C ->Python */
}
/* registration table */
static struct PyMethodDef portping_methods[] = {
{"tcpping", tcpping, METH_VARARGS}, /* method name, C func ptr, always-tuple */
{NULL, NULL} /* end of table marker */
}
/* module initializer */
void inittcpportping( ) /* called on first import */
{ /* name matters if loaded dynamically */
(void) Py_InitModule("tcpportping", portping_methods) /* mod name, table ptr */
}
属于混合编程的问题。较全面的介绍一下，不仅限于题主提出的问题。以下讨论中，Python指它的标准实现，即CPython（虽然不是很严格）
本文分4个部分
C/C++ 调用 Python （基础篇）— 仅讨论Python官方提供的实现方式
Python 调用 C/C++ （基础篇）— 仅讨论Python官方提供的实现方式
C/C++ 调用 Python （高级篇）— 使用 Cython
Python 调用 C/C++ （高级篇）— 使用 SWIG
练习本文中的例子，需要搭建Python扩展开发环境。具体细节见搭建Python扩展开发环境 - 蛇之魅惑 - 知乎专栏
1 C/C++ 调用 Python（基础篇）
Python 本身就是一个C库。你所看到的可执行体python只不过是个stub。真正的python实体在动态链接库里实现，在Windows平台上，这个文件位于 %SystemRoot%\System32\python27.dll。
你也可以在自己的程序中调用Python，看起来非常容易：
//my_python.c
#include <Python.h>
int main(int argc, char *argv[])
{
Py_SetProgramName(argv[0])
Py_Initialize()
PyRun_SimpleString("print 'Hello Python!'\n")
Py_Finalize()
return 0
}
在Windows平台下，打开Visual Studio命令提示符，编译命令为
cl my_python.c -IC:\Python27\include C:\Python27\libs\python27.lib
在Linux下编译命令为
gcc my_python.c -o my_python -I/usr/include/python2.7/ -lpython2.7
在Mac OS X 下的编译命令同上
产生可执行文件后，直接运行，结果为输出
Hello Python!
Python库函数PyRun_SimpleString可以执行字符串形式的Python代码。
虽然非常简单，但这段代码除了能用C语言动态生成一些Python代码之外，并没有什么用处。我们需要的是C语言的数据结构能够和Python交互。
下面举个例子，比如说，有一天我们用Python写了一个功能特别强大的函数：
def great_function(a):
return a + 1
接下来要把它包装成C语言的函数。我们期待的C语言的对应函数应该是这样的：
int great_function_from_python(int a) {
int res
// some magic
return res
}
首先，复用Python模块得做‘import’，这里也不例外。所以我们把great_function放到一个module里，比如说，这个module名字叫 great_module.py
接下来就要用C来调用Python了，完整的代码如下：
#include <Python.h>
int great_function_from_python(int a) {
int res
PyObject *pModule,*pFunc
PyObject *pArgs, *pValue
/* import */
pModule = PyImport_Import(PyString_FromString("great_module"))
/* great_module.great_function */
pFunc = PyObject_GetAttrString(pModule, "great_function")
/* build args */
pArgs = PyTuple_New(1)
PyTuple_SetItem(pArgs,0, PyInt_FromLong(a))
/* call */
pValue = PyObject_CallObject(pFunc, pArgs)
res = PyInt_AsLong(pValue)
return res
}
从上述代码可以窥见Python内部运行的方式：
所有Python元素，module、function、tuple、string等等，实际上都是PyObject。C语言里操纵它们，一律使用PyObject *。
Python的类型与C语言类型可以相互转换。Python类型XXX转换为C语言类型YYY要使用PyXXX_AsYYY函数；C类型YYY转换为Python类型XXX要使用PyXXX_FromYYY函数。
也可以创建Python类型的变量，使用PyXXX_New可以创建类型为XXX的变量。
若a是Tuple，则a[i] = b对应于 PyTuple_SetItem(a,i,b)，有理由相信还有一个函数PyTuple_GetItem完成取得某一项的值。
不仅Python语言很优雅，Python的库函数API也非常优雅。
现在我们得到了一个C语言的函数了，可以写一个main测试它
#include <Python.h>
int great_function_from_python(int a)
int main(int argc, char *argv[]) {
Py_Initialize()
printf("%d",great_function_from_python(2))
Py_Finalize()
}
编译的方式就用本节开头使用的方法。
在Linux/Mac OSX运行此示例之前，可能先需要设置环境变量：
bash:
export PYTHONPATH=.:$PYTHONPATH
csh:
setenv PYTHONPATH .:$PYTHONPATH
2 Python 调用 C/C++（基础篇）
这种做法称为Python扩展。
比如说，我们有一个功能强大的C函数：
int great_function(int a) {
return a + 1
}
期望在Python里这样使用：
>>>from great_module import great_function
>>>great_function(2)
3
考虑最简单的情况。我们把功能强大的函数放入C文件 great_module.c 中。
#include <Python.h>
int great_function(int a) {
return a + 1
}
static PyObject * _great_function(PyObject *self, PyObject *args)
{
int _a
int res
if (!PyArg_ParseTuple(args, "i", &_a))
return NULL
res = great_function(_a)
return PyLong_FromLong(res)
}
static PyMethodDef GreateModuleMethods[] = {
{
"great_function",
_great_function,
METH_VARARGS,
""
},
{NULL, NULL, 0, NULL}
}
PyMODINIT_FUNC initgreat_module(void) {
(void) Py_InitModule("great_module", GreateModuleMethods)
}
除了功能强大的函数great_function外，这个文件中还有以下部分：
包裹函数_great_function。它负责将Python的参数转化为C的参数（PyArg_ParseTuple），调用实际的great_function，并处理great_function的返回值，最终返回给Python环境。
导
出表GreateModuleMethods。它负责告诉Python这个模块里有哪些函数可以被Python调用。导出表的名字可以随便起，每一项有4
个参数：第一个参数是提供给Python环境的函数名称，第二个参数是_great_function，即包裹函数。第三个参数的含义是参数变长，第四个
参数是一个说明性的字符串。导出表总是以{NULL, NULL, 0, NULL}结束。
导出函数initgreat_module。这个的名字不是任取的，是你的module名称添加前缀init。导出函数中将模块名称与导出表进行连接。
在Windows下面，在Visual Studio命令提示符下编译这个文件的命令是
cl /LD great_module.c /o great_module.pyd -IC:\Python27\include C:\Python27\libs\python27.lib
/LD 即生成动态链接库。编译成功后在当前目录可以得到 great_module.pyd（实际上是dll）。这个pyd可以在Python环境下直接当作module使用。
在Linux下面，则用gcc编译：
gcc -fPIC -shared great_module.c -o great_module.so -I/usr/include/python2.7/ -lpython2.7
在当前目录下得到great_module.so，同理可以在Python中直接使用。
本部分参考资料
《Python源码剖析-深度探索动态语言核心技术》是系统介绍CPython实现以及运行原理的优秀教程。
Python 官方文档的这一章详细介绍了C/C++与Python的双向互动Extending and Embedding the Python Interpreter
关于编译环境，本文所述方法仅为出示原理所用。规范的方式如下：3. Building C and C++ Extensions with distutils
作为字典使用的官方参考文档 Python/C API Reference Manual
用以上的方法实现C/C++与Python的混合编程，需要对Python的内部实现有相当的了解。接下来介绍当前较为成熟的技术Cython和SWIG。
3 C/C++ 调用 Python（使用Cython）
在
前面的小节中谈到，Python的数据类型和C的数据类型貌似是有某种“一一对应”的关系的，此外，由于Python（确切的说是CPython）本身是
由C语言实现的，故Python数据类型之间的函数运算也必然与C语言有对应关系。那么，有没有可能“自动”的做替换，把Python代码直接变成C代码
呢？答案是肯定的，这就是Cython主要解决的问题。
安装Cython非常简单。Python 2.7.9以上的版本已经自带easy_install：
easy_install -U cython
在Windows环境下依然需要Visual
Studio，由于安装的过程需要编译Cython的源代码，故上述命令需要在Visual
Studio命令提示符下完成。一会儿使用Cython的时候，也需要在Visual
Studio命令提示符下进行操作，这一点和第一部分的要求是一样的。
继续以例子说明：
#great_module.pyx
cdef public great_function(a,index):
return a[index]
这其中有非Python关键字cdef和public。这些关键字属于Cython。由于我们需要在C语言中使用
“编译好的Python代码”，所以得让great_function从外面变得可见，方法就是以“public”修饰。而cdef类似于Python的
def，只有使用cdef才可以使用Cython的关键字public。
这个函数中其他的部分与正常的Python代码是一样的。
接下来编译 great_module.pyx
cython great_module.pyx
得到great_module.h和great_module.c。打开great_module.h可以找到这样一句声明：
__PYX_EXTERN_C DL_IMPORT(PyObject) *great_function(PyObject *, PyObject *)
写一个main使用great_function。注意great_function并不规定a是何种类型，它的
功能只是提取a的第index的成员而已，故使用great_function的时候，a可以传入Python
String，也可以传入tuple之类的其他可迭代类型。仍然使用之前提到的类型转换函数PyXXX_FromYYY和PyXXX_AsYYY。
//main.c
#include <Python.h>
#include "great_module.h"
int main(int argc, char *argv[]) {
PyObject *tuple
Py_Initialize()
initgreat_module()
printf("%s\n",PyString_AsString(
great_function(
PyString_FromString("hello"),
PyInt_FromLong(1)
)
))
tuple = Py_BuildValue("(iis)", 1, 2, "three")
printf("%d\n",PyInt_AsLong(
great_function(
tuple,
PyInt_FromLong(1)
)
))
printf("%s\n",PyString_AsString(
great_function(
tuple,
PyInt_FromLong(2)
)
))
Py_Finalize()
}
编译命令和第一部分相同：
在Windows下编译命令为
cl main.c great_module.c -IC:\Python27\include C:\Python27\libs\python27.lib
在Linux下编译命令为
gcc main.c great_module.c -o main -I/usr/include/python2.7/ -lpython2.7
这个例子中我们使用了Python的动态类型特性。如果你想指定类型，可以利用Cython的静态类型关键字。例子如下：
#great_module.pyx
cdef public char great_function(const char * a,int index):
return a[index]
cython编译后得到的.h里，great_function的声明是这样的：
__PYX_EXTERN_C DL_IMPORT(char) great_function(char const *, int)
很开心对不对！
这样的话，我们的main函数已经几乎看不到Python的痕迹了：
//main.c
#include <Python.h>
#include "great_module.h"
int main(int argc, char *argv[]) {
Py_Initialize()
initgreat_module()
printf("%c",great_function("Hello",2))
Py_Finalize()
}
在这一部分的最后我们给一个看似实用的应用（仅限于Windows）：
还是利用刚才的great_module.pyx，准备一个dllmain.c：
#include <Python.h>
#include <Windows.h>
#include "great_module.h"
extern __declspec(dllexport) int __stdcall _great_function(const char * a, int b) {
return great_function(a,b)
}
BOOL WINAPI DllMain(HINSTANCE hinstDLL,DWORD fdwReason,LPVOID lpReserved) {
switch( fdwReason ) {
case DLL_PROCESS_ATTACH:
Py_Initialize()
initgreat_module()
break
case DLL_PROCESS_DETACH:
Py_Finalize()
break
}
return TRUE
}
在Visual Studio命令提示符下编译：
cl /LD dllmain.c great_module.c -IC:\Python27\include C:\Python27\libs\python27.lib
会得到一个dllmain.dll。我们在Excel里面使用它，没错，传说中的Excel与Python混合编程：
参考资料：Cython的官方文档，质量非常高：
Welcome to Cython’s Documentation
python是用c写的，下面给大家介绍一下Python与c的联系：
python的诞生
1991年，第一个Python编译器(同时也是解释器)诞生。它是用C语言实现的，并能够调用C库(.so文件)。从一出生，Python已经具有了：类(class)，函数(function)，异常处理(exception)，包括表(list)和词典(dictionary)在内的核心数据类型，以及模块(module)为基础的拓展系统。
Guido希望有一种语言，这种语言能够像C语言那样，能够全面调用计算机的功能接口，又可以像shell那样，可以轻松的编程。ABC语言让Guido看到希望。ABC是由荷兰的CWI (Centrum Wiskunde &Informatica, 数学和计算机研究所)开发的。Guido在CWI工作，并参与到ABC语言的开发。ABC语言以教学为目的。与当时的大部分语言不同，ABC语言的目标是“让用户感觉更好”。ABC语言希望让语言变得容易阅读，容易使用，容易记忆，容易学习，并以此来激发人们学习编程的兴趣。
相关推荐：《Python基础教程》
python与c
Python语法很多来自C，但又受到ABC语言的强烈影响。来自ABC语言的一些规定直到今天还富有争议，比如强制缩进。但这些语法规定让Python容易读。另一方面，Python聪明的选择服从一些惯例(特别是C语言的惯例)。比如使用等号赋值，使用def来定义函数。Guido认为，如果“常识”上确立的东西，没有必要过度纠结。
Python从一开始就特别在意可拓展性(extensibility)。Python可以在多个层次上拓展。从高层上，你可以引入.py文件。在底层，你可以引用C语言的库。Python程序员可以快速的使用Python写.py文件作为拓展模块。但当性能是考虑的重要因素时，Python程序员可以深入底层，写C程序，编译为.so文件引入到Python中使用。Python就好像是使用钢构建房一样，先规定好大的框架。而程序员可以在此框架下相当自由的拓展或更改。
最初的Python完全由Guido本人开发。Python得到Guido同事的欢迎。他们迅速的反馈使用意见，并参与到Python的改进。Guido和一些同事构成Python的核心团队。他们将自己大部分的业余时间用于hack Python (也包括工作时间，因为他们将Python用于工作)。随后，Python拓展到CWI之外。Python将许多机器层面上的细节隐藏，交给编译器处理，并凸显出逻辑层面的编程思考。Python程序员可以花更多的时间用于思考程序的逻辑，而不是具体的实现细节 (Guido有一件T恤，写着：人生苦短，我用Python)。这一特征吸引了广大的程序员。Python开始流行。
python的发展
到今天，Python的框架已经确立。Python语言以对象为核心组织代码(Everything is object)，支持多种编程范式(multi-paradigm)，采用动态类型(dynamic typing)，自动进行内存回收(garbage collection)。Python支持解释运行(interpret)，并能调用C库进行拓展。Python有强大的标准库 (battery included)。由于标准库的体系已经稳定，所以Python的生态系统开始拓展到第三方包。这些包，如Django, web.py, wxpython, numpy, matplotlib,PIL.
Python从其他语言中学到了很多，无论是已经进入历史的ABC，还是依然在使用的C和Perl，以及许多没有列出的其他语言。可以说，Python的成功代表了它所有借鉴的语言的成功。同样，Ruby借鉴了Python，它的成功也代表了Python某些方面的成功。每个语言都是混合体，都有它优秀的地方，但也有各种各样的缺陷。同时，一个语言“好与不好”的评判，往往受制于平台、硬件、时代等等外部原因。
