Python与C++混合编程实战

引言

在某些高性能场景下，我们需要将Python的易用性与C++的性能优势结合起来。本文将介绍Python与C++混合编程的两种主要方案：PyBind11和Cython。

PyBind11

PyBind11是一个轻量级的header-only库，用于在Python和C++之间创建绑定。

基础示例

// example.cpp
#include <pybind11/pybind11.h>

int add(int i, int j) {
    return i + j;
}

PYBIND11_MODULE(example, m) {
    m.doc() = "pybind11 example plugin";
    m.def("add", &add, "A function which adds two numbers");
}

Cython

Cython是Python的超集，可以将Python代码编译为C扩展。

基础示例

# example.pyx
def say_hello(name):
    return f"Hello, {name}!"

性能对比

性能测试结果（处理100万元素）：

• 纯Python: ~200ms
• NumPy: ~5ms
• C++ (PyBind11): ~3ms

总结

根据你的具体需求选择合适的方案，在保持Python易用性的同时获得C++的性能优势。