这原本是回复到[python-chinese]邮件列表的，但是没有回复进去，可能是因为功过Gmane news服务器的原因。先转到这儿：

倒是这两天我也在看这方面的问题~

一般编写Python C/C++ Module，或者为C/C++ lib编写Wrapper，我所看到的有以下几种方式：
1. 直接使用C Python提供的API
2. SWIG
3. Boost.Python
4. Pyrex

首先直接使用Python C API是很不方便的。上面几位高人已经谈过了SWIG和Boost.Python，我就不多说了，只是个人感觉易用性而言Boost.Python > SWIG，但SWIG功能强大，支持的也不只是Python一种脚本语言。以上这两种方式对C++的支持都比较友好。

这里着重推荐一下Pyrex。
Pyrex可以说是扩展Python的一大创新，她使用Python like的语法来编写Python的C Module，自动翻译成C语言代码，进而编译获取C代码的高效率。而且，配合Python的Distutils，使得构建过程简单到了只需要setup.py的程度。我觉得其简化python扩展的编写方式，已经和Boost.python,SWIG不在一个意义级别上了。

这里贴一段来自pyrex的示例，用于搜索质数：

# primes.pyx
#
#  Calculate prime numbers
#

def primes(int kmax):
        cdef int n, k, i
        cdef int p[1000]
        result = []
        if kmax > 1000:
                kmax = 1000
        k = 0
        n = 2
        while k < kmax:
                i = 0
                while i < k and n % p[i] <> 0:
                        i = i + 1
                if i == k:
                        p[k] = n
                        k = k + 1
                        result.append(n)
                n = n + 1
        return result

将其pyrexc编译后得到一个c文件，然后编译之后就是一个python module了~ 按照他的逻辑，我还对照相应的写了一个Python脚本：

#!/usr/bin/env python
# primespy.py

def primes(kmax):
        result = []
        if kmax > 1000:
                kmax = 1000
        k = 0
        n = 2
        while k < kmax:
                i = 0
                while i< k and n % result[i] != 0:
                        i += 1
                if i == k:
                        result.append(n)
                        k += 1
                n+=1
        return result

两者的代码行数基本一样,来看一下运行结果:

In [23]: tpyx = timeit.Timer(stmt='primes.primes(1000)', setup='import primes')

In [24]: tpy = timeit.Timer(stmt='primespy.primes(1000)', setup='import primespy')

In [25]: tpyx.timeit(100)
Out[25]: 1.2969999313354492

In [26]: tpy.timeit(100)
Out[26]: 30.266000032424927

速度提高了30倍之多！

pyrex的优势是编写简单，不必处理多余的细节，而且也不需要为这种简单付出效率的代价。劣势在于目前的pyrex对C++的只是仍然不是很好，还在继续开发之中。至于对C++到地支持差到什么程度，我还没有进一步测试过，还希望看到各位的高见。

总结是，如果是针对C的Python扩展，或者lib Wrapper，Pyrex可以说是最方便的选择。如果涉及到C++的扩展，可
能目前boost.python还是最好的选择了。

补：目前正在看Boost.python，SWIG其实并没有细看过，呵呵，只是看了一些intro性质文章，就开始大发厥词了，希望大家补充指正。