跨語言相互調用，一直是不同編程語言間代碼交互Interop的難題，微軟一直致力於給C++與C#找個理想的”翻譯“，這么多年在語法語義（當然還應該包含編譯器）和ABI（應用二進制接口）層面做了不少嘗試，進而產生了C++\CLI，C++\CX和COM等技術產物，但這些產物如同現實中自然語言翻譯一樣，並不算太完美（java同其他語言交互的機制不太了解）。在這點上Python似乎把問題解決的很好，這也就是為什么Python會叫做膠水語言。正是由於python的這一特性，所以它被廣泛用於自動化測試中。
python與其他語言交互：
1.使用ctypes 模塊調用 C 動態庫：如果被測試模塊是以C語言編寫，可以用Ctypes調用動態鏈接庫，好處在於不用進行額外的開發，可以直接使用編譯好的動態庫。 ctypes 提供了完整的 C 類型封裝，也支持自定義類型，大大減少在調用過程中的工作量。但C++的改名機制使得python調用C++編譯的動態鏈接庫很麻煩。
2.使用原生態的Python 的擴展和嵌入（ Extending &Embedding）機制：Python 提供了一套完整的Extending框架來使用 C/C++ 編寫擴展庫，可以很靈活的開發 C/C++ 擴展模塊。這種方法的缺點是工作量比較大，需要為每一個方法編寫接口（但通過 SWIG可以降低工作量高效的調用動態鏈接庫）。通過Embedding機制則可以使用C/C++調用python代碼進行交互。
（Note：SWIG 是一種簡化腳本語言與 C/C++ 接口的開發工具，通過包裝和編譯 C 語言程序來達到與腳本語言通訊目的的工具。它正是基於 Python 的擴展機制，自動生成接口文件，再編譯成可以被 Python 調用的動態庫擴展模。目前不打算去了解SWIG，寫下來備忘。)
3.Boost.Python: Boot Python是一個為實現C++與Python無縫交互而編寫的類庫。它可以不借助任何工具僅憑C++編譯器使C++類方法和對象快速無縫的暴露給Python，而目前（2.0版本）C++代碼調用python模塊還需要借助Python/C API不過已經很大程度減少了工作量。這個類庫使用模板元編程技術簡化了語法，包裝C++代碼只需要借助一種聲明式接口定義語言declarative interface definition language (IDL）。
在Python 中引用 C/C++ 模塊的方法較多，根據需要從中選擇恰當的方法可以減少很多工作量。在Python 中引用 C/C++ 模塊彌補了 Python 腳本測試框架的很多不足，在提高代碼復用率的同時，模塊的性能也大大提高。
仔細閱讀了《Extending and Embedding the python Interpreter》之后，想自己demo一下，做個學習日志，記錄學習python的辛酸之路。
無論是擴展（Extending）還是嵌入（Embeding），都需要python.h文件。PythonAPI定義了一系列的函數，宏，變量等（在python.h中定義的所有用戶可見的符號都有個前綴py或者PY。）使得調用者可以調用Python運行時系統的大部分功能。這些Python API合成了一個C源文件，你可以通過Python.h訪問這些對象。Python有可能會定義一些有可能影響到標准頭文件的預處理程序，所以應在引用標准頭文件前引用python.h。
需要指出的是嵌入和擴展有很多相像的地方（畢竟所謂交互就是提供一種翻譯手段，將C能夠認識的對象轉化為Python所能認識，反之依然），他們主要的區別在於當擴展python時，你編寫的代碼還是在python解釋器運行（你用C定義某個對象最終要轉化成Python對象用python解釋器運行），但嵌入python，跟python解釋器關系就不大了（只是你程序的部分代碼要調用python解釋器去執行某些python代碼完成交互）。相對來說擴展python比嵌入python更加直觀好理解一點。Boost.Python可以簡化你的工作，無論是嵌入，還是擴展。
要想要自定義模塊被python代碼調用需要把模塊內函數名和地址放入函數表Method Table 中。函數表必須被引用到模塊定義結構module definition structure里。而模塊定義結構必須在模塊的初始化函數中被傳遞給解釋器。初始化函數必須被命名成PyInit_name()。另外在擴展Python時經常會要自定義異常，對於自定義異常的初始化也應該放在初始化函數中完成。
#include "Python.h"
static PyObject *SpamError; // 自定義異常
// 模塊函數
static PyObject *
spam_system(PyObject *self, PyObject *args)
{
const char *command;
int sts;
if (!PyArg_ParseTuple(args, "s", &command))
return NULL;
sts = system(command);
if (sts < 0) {
PyErr_SetString(SpamError, "System command failed");
return NULL;
}
return PyLong_FromLong(sts);
}
// 模塊函數表
static PyMethodDef SpamMethods[] = {
{"system", spam_system, METH_VARARGS,
"Execute a shell command."},
{NULL, NULL}
};
//模塊定義結構體
static struct PyModuleDef spammodule = {
PyModuleDef_HEAD_INIT,
"spam",
"example module doc string",
-1,
SpamMethods,
NULL,
NULL,
NULL,
NULL
};
PyMODINIT_FUNC
PyInit_system(void)
{
PyObject *m;
m = PyModule_Create(&spammodule);
if (m == NULL)
return NULL;
SpamError = PyErr_NewException("spam.error", NULL, NULL);
Py_INCREF(SpamError);
PyModule_AddObject(m, "error", SpamError);
return m;
}
Note：要使用同一個編譯器去編譯python build 和 這份代碼，否則嵌入后不能夠執行。使用VS2010編譯python3.2源碼中的PC\example_nt下代碼時有需要改動工程文件，將兩行initexample去掉，否則會編譯出錯，至於需要python2.6.lib或者python2.6_d.lib則完全可以使用同一份代碼編譯出3.2版本的lib（注意需要編譯兩個版本，debug版本對應后者，release版本對應前者）代替但同樣需要改動工程文件。
python解釋器有個很重要的約定：當一個函數失敗時，他應該設定異常條件並且返回一個error value（錯誤值）。異常會被存儲在解釋器里的一個靜態的全局變量中，它是一個三元組(type, value, traceback)：第一個值代表了異常類型，第二個全局變量會存儲異常的關聯值，第三個變量包含了異常堆棧的追溯對象。這個三元組就是Python中sys.exc_info()的返回值。如果這個三元組值為null，就代表沒有異常發生。
PyArg_ParseTuple():會檢查參數類型，並把他們轉化成C類型的值。
python API定義了一組函數用於定義不同類型的異常：
PyErr_SetString():它的參數是異常對象和一個C類型字符串，異常對象通常是一個預定義對象比如PyExc_ZeroDivisionError，C類型字符串表明了錯誤發生的原因，會被轉換成python字符串對象並且會被當作異常的關聯值存儲起來。
PyErr_SetFromErrno()：只有一個異常參數，用於檢查全局變量errno並構造關聯值。
PyErr_SetObject():兩個參數，異常和關聯值。 傳遞給這些函數的任何對象都不需要調用Py_INCREF（）。
PyErr_Clear():用於忽略掉函數失敗引發的異常，只有一種情況C代碼會掉用該函數：當不想傳遞異常錯誤信息給解釋器而想自己完全處理異常。
Reference:
http://docs.python.org/py3k/extending/index.html
http://www.boost.org/doc/libs/1_49_0/libs/python/doc/index.html