我正在考虑在我的程序中使用 python (CPython) 来允许在我的环境中编写用户脚本，并允许我使用 pyside（c++ 的 qt 绑定）为我的应用程序创建 GUI。这些可以有效地分开，因为 GUI python 代码以后可以编译掉以提高速度（如果可能的话）。
我对 python 很陌生，我真的在寻找最有效的方法来生成可靠的绑定，并且需要维护的附加代码绝对最少，因为绑定可能会随着项目的发展而经常变化。我需要它以便 python 类扩展具有虚拟的 c++ 类。
您在这方面推荐的任何帮助/建议/链接/工作流程都会非常有帮助。
【问题讨论】：
标签： c++ python python-bindings
我知道只有两个项目有 C++ 的自动绑定生成器。第一个是 SWIG。正如其他一些答案已经说过的那样，它有点过时，但它确实有效。第二个是 Boost.Python - 它本身不会自动生成绑定，但您可以使用 Boost.Pyste 为您完成。它需要 GCC-XML 来解析您的原始源代码并编写 Boost.Python 绑定。这两个选项都支持可以从 Python 重载的 C++ 中的虚拟方法。
也就是说，我必须补充一点，通常情况下，当你绑定时，你不会盲目地将 C++ 中的所有内容绑定到 Python 中——如果你这样做，你不会从 Python 中获得非常 Python 的感觉边。相反，你设计你希望你的库如何在 Python 中使用，以最 Pythonic 的方式，然后你回过头来看看如何使用可能的绑定库之一将它修补到你的 C++ 代码。例如，与其处理std::vector's，不如让您的库调用处理Python 列表或可迭代对象。如果您的 C++ 库收到 std::map，您希望使用 Python 字典来处理它。如果它是一个数组，也许numpy.ndarray 会更方便。等等……
也就是说，您仍然可以设计绑定，从而最大限度地减少维护。
以下是其他 Python/C++ 包装的列表，以防您决定进一步查看：
这些现在处于非活动状态：
为了完整起见，还可以将编译后的 C 代码直接加载到 Python 中，而无需创建正式的绑定。您可以使用FFI 执行此操作 使用这两个 Python 模块中的任何一个：
【讨论】：
如果您正在寻找速度，我也肯定会投票给 Cython。据我所知，将 C++ 与 Python 连接的其他方法，与其他绑定工具相比，Cython 的维护/更新并没有那么繁重，就“工作流的流畅性”增益而言。 （Cythonized 代码认为它和纯 C 一样快，或者离那不远，这也使它非常有趣）。
无论如何，有几个很好的 API 用于将 python 代码与 C++ 连接（Boost.Python，...），但我认为所有这些都将导致需要直接在 C++ 源代码中公开方法（你们告诉如果我错了，或者不准确，请告诉我）。
另一方面，Cython 将使您能够将 C++ API（GUI 或其他任何东西...）与暴露源（所谓的 .pyx 扩展名）严格分开。最终的工作流程是：
C++ API => 编译为共享对象 => Cython 扩展（导入和公开 C++ 功能）=> 扩展编译 => 使用扩展（要添加到你的 python 路径的扩展）。
好消息是，您只需要维护 .pyx 文件池中与不断发展的 C++ 特性相关的变化部分（其中包括需要公开的特性）。一开始这是一种投资，但根据我的经验，一旦设置了这个工作流程，让整个工作变得复杂起来就很简单了。
现在关于您需要扩展具有虚拟对象的类并从 Python 覆盖它们（如果我理解正确的话）。这是可行的。再一次，不是那么直接，但你应该看看这个thread。
坏消息：在这种特殊情况下，您必须创建一些额外的 C++ 适配器/接口，以便在扩展的 python 没有覆盖给定父方法的情况下启用父方法的调用。 （请注意，从 python 重新定义 C++ 公开的方法，无论是否是虚拟的，都是对函数的替换，但绝对不等同于覆盖）。
Hummf，现在我正在回读自己，看起来有点混乱。希望这仍然有帮助。
如果您要求我选择 Cython 选项，我可以更具体地说明您必须处理的工作流程，但我认为上面链接的线程是一个很好的起点......
【讨论】：
对于现代 C++，请使用 CLIF (https://github.com/google/clif)。 它不会发现你的 API，你需要用 Python 术语来描述它。
CLIF 将使用最新的 LLVM/Clang 编译器重新编译您的标头，并为 Python 扩展模块生成 C++ 源代码。
可以理解复杂的数据结构：def f() -> dict<str, set<int>>。
【讨论】：
对于现代 C++，使用 cppyy：http://cppyy.readthedocs.io/en/latest/
它基于 Cling，Clang/LLVM 的 C++ 解释器。绑定在运行时，不需要额外的中间语言。感谢 Clang，它支持 C++17。
针对使用 Qt 的原始问题：最近进行了几项更新以明确支持所有 KDE 的绑定生成。
为了速度：PyPy 原生支持 cppyy。
注意：我是cppyy的主要作者。
【讨论】：
SWIG 是一个很棒的工具，可以做你想做的事
【讨论】：