从 python 调用 C 或 C++ 是如何工作的？
How does calling C or C++ from python work?
关于 "how to" 从 Python 调用 C C++ 代码有多个问题。但我想了解完成此操作后到底发生了什么以及性能问题是什么。背后的理论是什么？我希望通过理解原理得到解答的一些问题是：
当考虑需要从 python 传递到 C / C++ 然后返回的正在处理的数据（尤其是大数据）时（例如 2GB）。调用函数时，数据如何从 python 传输到 C？函数结束后结果如何传回？一切都在内存中完成，还是 UNIX/TCP 套接字或文件用于传输数据？是否完成了一些翻译和复制（例如转换数据类型），我是否需要 2GB 内存来保存 python 中的数据和额外的 +-2GB 内存来获得传递给 C 函数的数据的 C 版本？ C代码和Python代码运行在不同的进程中吗？
您可以在 C、C++、Python 和许多其他语言之间调用，而无需生成单独的进程或复制任何东西。
在 Python 中基本上所有的东西都是引用计数的，所以如果你想在 C++ 中使用一个 Python 对象，你可以简单地使用相同的引用计数来管理它的生命周期（例如避免复制即使 Python 决定它不再需要该对象）。如果你想要反过来，你可能需要使用 C++ std::shared_ptr 或类似的东西来保存你的对象在 C++ 中，这样 Python 也可以引用它们。
在某些情况下，事情甚至比这更简单，例如，如果您在 C 或 C++ 中有一个纯函数，它从 Python 和 returns 中获取一些值，结果没有副作用，并且不存储输入。在这种情况下，你当然不需要复制任何东西，因为你可以直接读取 Python 值并且 Python 解释器不会 运行 而你的 C 或 C++ 代码是 运行（因为它们都在一个线程中）。
为此，有一个广泛的 Python（顺便说一句，还有 NumPy）C API，加上用于 C++ 集成的优秀 Boost.Python，包括智能指针。
关于 "how to" 从 Python 调用 C C++ 代码有多个问题。但我想了解完成此操作后到底发生了什么以及性能问题是什么。背后的理论是什么？我希望通过理解原理得到解答的一些问题是：
当考虑需要从 python 传递到 C / C++ 然后返回的正在处理的数据（尤其是大数据）时（例如 2GB）。调用函数时，数据如何从 python 传输到 C？函数结束后结果如何传回？一切都在内存中完成，还是 UNIX/TCP 套接字或文件用于传输数据？是否完成了一些翻译和复制（例如转换数据类型），我是否需要 2GB 内存来保存 python 中的数据和额外的 +-2GB 内存来获得传递给 C 函数的数据的 C 版本？ C代码和Python代码运行在不同的进程中吗？
您可以在 C、C++、Python 和许多其他语言之间调用，而无需生成单独的进程或复制任何东西。
在 Python 中基本上所有的东西都是引用计数的，所以如果你想在 C++ 中使用一个 Python 对象，你可以简单地使用相同的引用计数来管理它的生命周期（例如避免复制即使 Python 决定它不再需要该对象）。如果你想要反过来，你可能需要使用 C++ std::shared_ptr 或类似的东西来保存你的对象在 C++ 中，这样 Python 也可以引用它们。
在某些情况下，事情甚至比这更简单，例如，如果您在 C 或 C++ 中有一个纯函数，它从 Python 和 returns 中获取一些值，结果没有副作用，并且不存储输入。在这种情况下，你当然不需要复制任何东西，因为你可以直接读取 Python 值并且 Python 解释器不会 运行 而你的 C 或 C++ 代码是 运行（因为它们都在一个线程中）。
为此，有一个广泛的 Python（顺便说一句，还有 NumPy）C API，加上用于 C++ 集成的优秀 Boost.Python，包括智能指针。