void tset(int s[],int n){
for(int i=0i<ni++)
s[i]=s[i]+1
}
int s[]={1, 2, 3, 4, 5, 5, 6, 1, 4, 5, 5, 7, 1, 5, 3, 8, 3, 5, 9, 1}
int i
while( i <=30)
tset(s)
i+=1
if i>1:
printf("%s",s)
i+=1
在哪里写都可以啊，重要的是编译过程。给你介绍下编译过程吧。
在windows和linux下面，对C扩展的编译方法是不一样的，我们先来看windows版的。
我们用C实现一个简单的加法。
首先新建一个文件add.c，代码如下：
#include <Python.h>static PyObject* add(PyObject *self, PyObject *args)
//一定声明为static，把他们限制在这个文件范围里。 几乎所有的参数都是PyObject类型，在python，每个东西都是object。
static PyObject* add(PyObject* self, PyObject* args)
{
int x=0
int y=0
int z=0
if (! PyArg_ParseTuple(args, "i|i", &x, &y))
return NULL
/*第一个参数是self，这个是python用的， 每个函数都要有。我们暂时不管。args是一个参数列表。她把所有的参数都整合成一个string。所以
我们需要从这个string里来解析我们的参数。PyArg_ParseTuple来完成这个任务。第一个参数是args， 就是我们要转换的参数。第二个是格式符号。
“s”代表是个string。 从args里提取一个参数就写"s", 两个的话就写"s|s", 如果是一个string，一个int，就写"s|i", 和printf差不多。第三个
参数就是提取出来的参数放置的真正位置。必须传递这个参数的地址。对于add， 他将提取两个参数。分别是x和y。*/
z=x+y
return Py_BuildValue("i", z)
/*调用完之后我们需要返回结果。这个结果是c的type或者是我们自己定义的类型。必须把他转换成PyObject， 让python认识。这个用Py_BuildValue
来完成。他是PyArg_ParseTuple的逆过程。他的第一个参数和PyArg_ParseTuple的第二个参数一样， 是个格式化符号。第三个参数
是我们需要转换的参数。Py_BuildValue会把所有的返回只组装成一个tutple给python。*/
}
static PyMethodDef addMethods[] =
{
{"add", add, METH_VARARGS, "Execute a shell command."},
{NULL, NULL, 0, NULL}
}
/*这个是一个c的结构。他来完成一个映射。 我们需要把我们扩展的函数都映射到这个表里。表的第一个字段是python真正认识的。是python 里的方法名字。 第二个字段是python里的这个方法名字的具体实现的函数名。 在python里调用add， 真正执行的是用c写的add函数。第三个字段是METH_VARARGS， 他告诉python，add是调用c函数来实现的。第四个字段是这个函数的说明。如果你在python里来help这个函数，将显示这个说明。相当于在python里的函数的文档说明。*/
PyMODINIT_FUNC initadd()
{
Py_InitModule("add", addMethods)
}
/*注意，这个函数的名字不能改动。 必须是init+模块名字。 我们的模块名字是add。所以这个函数是initadd()。
这样python在导入add 的模块时候，才会找到这个函数，并调用。这个函数调用Py_InitModule来将模块名字和映射表结合在一起。 他表示，add这个模块使用addMethods这个映射表。python应该这样导入我们的module的.*/
新建一个setup.py，内容如下：
from distutils.core import setup, Extensionmodule1 = Extension('add', sources = ['add.c'])
setup (name = 'PackageName', version = '1.0', description = 'This is a demo package', ext_modules= [module1])
组建：（由于我的机器上装了mingw，所以指定了mingw32。默认的编译器是vs2008。参考：
python setup.py build --compiler=mingw32
执行后会在当前目录生成一个build目录及文件:
build\lib.win32-2.6\add.pyd
将add.pyd拷贝到当前目录，并写一个测试文件test.py，代码如下：
import add
print add.add(3,4)
执行一下，输出为7
OK，基本上就是如此了。
在linux下的话，会有少许不同.
即直接用makefile将add.c编译成.so，python可以直接import，makefile代码如下：
PYLIB = /usr/binPYINC = /usr/include/python2.6
all: add.c
gcc add.c -g -I$(PYINC) -shared -L$(PYLIB) -lpython2.6 -o add.so
clean:
rm -f add.so
用同样的测试代码，可以测试通过。
1、CPython是Python语言规范的参考实现，能够优先获得Python语言的最新、最强的功能，CPython是由C语言编写而成，不但可以从Python代码中调用C代码的函数，还可以直接在Python中使用大量现有的C代码库。
2、Brython
Brython可用于在浏览器中运行包含了Python 3脚本的Web应用。
3、PyPy Python
虽然第一个推荐的是在Python中使用最广泛的编译器，但却不是最快的，PyPy采用的是即时的编译概念，在代码执行前，就直接编译为机器代码，因此其执行速度提高了近4倍。
4、Jython或JPython
使用率第二高，Jython最初被称为JPython，是通过Python语言来实现Java虚拟机的，开发者既可以将现有的Java包和代码库，导入自己的Python程序中，还可以在Java程序中嵌入Python脚本。
5、Cython
Cython与CPython不同，更像是一个超集，允许开发者在代码中结合C和Python，从而生成C语言代码类型的输出，以供任何一种C/C++编译器进行后续编译。
6、Skulpt
流行的速度非常快，主要目的是提供一种良好的在线式Python编译器，也可以通过让Web应用引擎包含Skulpt，以方便开发者编写出被用于前端的Python脚本。
7、PyJS
是另一款完全用Python去开发Web应用的编译工具，在后台，PyJS会在使用内置的Ajax框架之前，将Python代码编译为JavaScript。
8、WinPython
是Python的"即用型"发行版，也就意味着用户无需安装，即可在Windows PC上运行，作为另一种Python的实现，WinPython编译器不仅带来了Python执行环境，而且还包含了诸如：Scipy、Numpy、以及Pandas等各种Python库。
