开发环境：Ubuntu9.10,python2.6,gcc4.4.1

1,ubuntu下的python运行包和开发包是分开的，因此需要在新利得里面安装python-all-dev,从而可以在代码中引用python的头文件和库。

2.下面是一个最简单的可以供python调用的c扩展模块，假设c程序文件名为foo.c:

复制代码

代码

#include <Python.h>

static PyObject* foo_bar(PyObject* self, PyObject* args) {

    Py_RETURN_NONE;

}

static PyMethodDef foo_methods[] = {

    {"bar",(PyCFunction)foo_bar,METH_NOARGS,NULL},

    {NULL,NULL,0,NULL}

};

PyMODINIT_FUNC initfoo() {

    Py_InitModule3("foo", foo_methods, "My first extension module.");

} 

复制代码

     我们可以将上述模块分成3个部分：1）c模块想对外暴露的接口函数。2）提供给外部的python程序使用的一个c模块函数名称映射表。3）c模块的初始化函数。模块的第一行将Python.h引入到模块中，这个文件将使得你的模块可以hook进python的解释器，从而可以为外部的python程序所使用。

c模块中的函数签名一般有下列三种形式：

PyObject* MyFunction(PyObject* self, PyObject* args);

PyObject* MyFunctionWithKeywords(PyObject* self, PyObject* args, PyObject* kw);

PyObject* MyFunctionWithNoArgs(PyObject* self);

      一般我们使用的是第一种方式，函数的参数将会一个元组(tuple)的形式传进来，因此我们在c模块的函数中需要对其进行解析。Python中不能象c语言一样声明一个void类型的函数，如果你不想函数返回一个值的话，那就返回一个NONE,在这里我们可以通过Python头文件中的一个宏Py_RETURN_NONE来实现。

C模块中的函数名称其实对外部来说是不可见的，因此可以随便你命名，一般我们可以使用static函数（这在C语言里表示在当前文件以外是不可见的）。本文函数命名方式采用模块名加上函数名，例如foo_bar,这表示在模块foo中会有一个bar函数。然后就是函数映射表了，它是一个PyMethodDef结构体数组，

struct PyMethodDef {

    char* ml_name;

    PyCFunction ml_meth;

    int ml_flags;

    char* ml_doc;

};

      第一个成员ml_name是函数名，当我们在外部的Python代码中使用此模块时利用这个名称进行函数调用。ml_meth是函数地址。ml_flags告诉解释器ml_meth将会使用上述三种方法签名的哪一种，一般设置为METH_VARARGS,如果你想允许关键字参数，则可以将其与METH_KEYWORDS进行或运算。若不想接受任何参数，则可以将其设置为METH_NOARGS.最后，ml_doc字段是函数的注释文档信息，最好还是写几句吧，不然会被鄙视的。。。另外，这个表必须以{NULL,NULL,0,NULL}这样一条空记录结尾。

    模块的初始化函数是在模块被加载时被Python解释器所调用的，如果你的模块名为foo,则要求命名为initfoo.Py_InitModule3函数一般用来定义一个模块。

3,现在我们来将foo.c文件编译为一个扩展模块，使用下述命令进行编译： 

gcc -shared -I /usr/include/python2.6 foo.c -o foo.so

注意shared object的名称必须和传给Py_InitModule3函数的字符串一致，另一种可选的方式是加上module后缀，因此上述foo模块可以命名为foo.so或foomodule.so。

4,上面的编译方式可以完成任务，但更好的生成扩展模块的方法是使用distutils。首先写一个setup.py脚本：

from distutils.core import setup, Extension

setup(name = 'foo', version = '1.0', ext_modules = [Extension('foo', ['foo.c'])])

然后执行下述命令进行build: 

python ./setup.py build

这会在当前目录下生成一个build子目录，其中包含了中间生成的foo.o以及最后生成出来的foo.so。当然，最简单的方法是使用下述命令进行模块的生成和安装：

python ./setup.py install

注：由于需要获得dist-packages的写权限，最好先切换到root用户，如果直接使用su切换出现下面的错误：

su: Authentication failure

则为root用户设置一个新密码：

sudo passwd root

再用新密码切换到root用户。查看build时的详细情况，我们可以发现这么一句：

copying build/lib.linux-i686-2.6/foo.so -> /usr/local/lib/python2.6/dist-packages

 这是将生成的模块拷贝到/usr/local/lib/python2.6/dist-packages下了，这样就将我们的foo模块安装到系统中了，我们可以验证如下，在python命令行中，

import foo

dir(foo)

 结果如下： 

['__doc__','__file__','__name__','__package__','bar']

呵呵，不错吧，这个foo模块现在已经和其他系统模块一样了，原因就在于dist-packages是在sys.path这个路径中的，

5,现在我们手上已经有一个生成并安装好的C扩展模块了，剩下的就是在python代码中引入这个新模块，并调用它的方法

import foo

foo.bar()

当然，由于在c模块中的bar函数里，我们目前什么都还没做，所以现在啥都没有，在下一篇中我们实现：1)从python脚本里向C模块中传递参数。2)从C模块中返回值给外部的Python脚本

夜已经深了，这个python和c/c++,java相结合系列的第一篇就暂时写到这里。。。