这篇文章给大家介绍怎样浅析Python开发过程，内容非常详细，感兴趣的小伙伴们可以参考借鉴，希望对大家能有所帮助。
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Python是一门功能强大的高级脚本语言，它的强大不仅表现在其自身的功能上，而且还表现在其良好的可扩展性上，正因如此，Python开发已经开始受到越来越多人的青睐，并且被屡屡成功地应用于各类大型软件系统的开发过程中。
与其它普通脚本语言有所不同，Python程序员可以借助Python语言提供的API，使用C或者C++来对Python进行功能性扩展。从而即可以利用Python方便灵活的语法和功能，又可以获得与C或者C++几乎相同的执行性能。
执行速度慢是几乎所有脚本语言都具有的共性。也是倍受人们指责的一个重要因素，Python则通过与C语言的有机结合巧妙地解决了这一问题，从而使脚本语言的应用范围得到了很大扩展。
在用Python开发实际软件系统时，很多时候都需要使用C/C++来对Python进行扩展。最常见的情况是目前已经存在一个用C编写的库。需要在Python语言中使用该库的某些功能，此时就可以借助Python提供的扩展功能来实现。此外，由于Python从本质上讲还是一种脚本语言。
某些功能用Python实现可能很难满足实际软件系统对执行效率的要求，此时也可以借助Python提供的扩展功能，将这些关键代码段用C或者C++实现，从而提供程序的执行性能。本文主要介绍Python提供的C语言扩展接口，以及如何使用这些接口和C/C++语言来对Python进行功能性扩展，并辅以具体的实例讲述如何实现Python的功能扩展。
Python是用C语言实现的一种脚本语言，本身具有优良的开放性和可扩展性，并提供了方便灵活的应用程序接口(API)。从而使得C/C++程序员能够在各个级别上对Python解释器的功能进行扩展。在使用C/C++对Python进行功能扩展之前，必须首先掌握Python解释所提供的C语言接口。
Python开发是一门面向对象的脚本语言，所有的对象在Python解释器中都被表示成PyObject，PyObject结构包含Python对象的所有成员指针。并且对Python对象的类型信息和引用计数进行维护。在进行Python的扩展编程时，一旦要在C或者C++中对Python对象进行处理，就意味着要维护一个PyObject结构。
在Python的C语言扩展接口中，大部分函数都有一个或者多个参数为PyObject指针类型，并且返回值也大都为PyObject指针。为了简化内存管理，Python通过引用计数机制实现了自动的垃圾回收功能，Python中的每个对象都有一个引用计数，用来计数该对象在不同场所分别被引用了多少次。
每当引用一次Python对象，相应的引用计数就增1，每当消毁一次Python对象，则相应的引用就减1，只有当引用计数为零时，才真正从内存中删除Python对象，下面的例子说明了Python解释器如何利用引用计数来对Pyhon对象进行管理：
例1:refcount.py class refcount: # etc. r1 = refcount() # 引用计数为1 r2 = r1 # 引用计数为2 del(r1) # 引用计数为1 del(r2) # 引用计数为0，删除对象
在C/C++中处理Python对象时，对引用计数进行正确的维护是一个关键问题，处理不好将很容易产生内存泄漏。Python的C语言接口提供了一些宏来对引用计数进行维护，最常见的是用Py_INCREF()来增加使Python对象的引用计数增1，用Py_DECREF()来使Python对象的引用计数减1。
该函数是Python开发和C函数进行交互的接口，带有两个参数：self和args。参数self只在C函数被实现为内联方法(built-in method)时才被用到，通常该参数的值为空(NULL)。参数args中包含了Python解释器要传递给C函数的所有参数，通常使用Python的C语言扩展接口提供的函数PyArg_ParseTuple()来获得这些参数值。
方法列表中的每项由四个部分组成：方法名、导出函数、参数传递方式和方法描述。方法名是从Python解释器中调用该方法时所使用的名字。参数传递方式则规定了Python向C函数传递参数的具体形式。
可选的两种方式是METH_VARARGS和METH_KEYWORDS，其中METH_VARARGS是参数传递的标准形式，它通过Python的元组在Python解释器和C函数之间传递参数，若采用METH_KEYWORD方式，则Python解释器和C函数之间将通过Python的字典类型在两者之间进行参数传递。
作为一门功能强大的脚本语言，Python将被更加广泛地应用于各个领域。为了克服脚本语言执行速度慢的问题，Python提供了相应的C语言扩展接口，通过将影响执行性能的关键代码用C语言实现，可以很大程度上提高用Python编写的脚本在运行时的速度，从而满足实际需要。
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