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第一点：语言类型不同
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python是一种动态类型语言，又是强类型语言。它们确定一个变量的类型是在您第一次给它赋值的时候。C是静态类型语言，一种在编译期间就确定数据类型的语言。大多数静态类型语言是通过要求在使用任一变量之前声明其数据类型来保证这一点的。
第二点：对象机制不同
python中所有的数据，都是由对象或者对象之间的关系表示的，函数是对象，字符串是对象，每个东西都是对象的概念。每一个对象都有三种属性：实体、类型和值。C中没有对象这个概念，只有数据的表示。
第三点：变量类型不同
python六个标准的数据类型：Number数字、string字符串、List列表、Tuple元组、Sets集合、Dictionary字典，数字类型有四种类型：整数、布尔型、浮点数和复数。C语言也可分四类：基本类型、枚举类型、void的类型、派生类型，基本类型：整数类型、浮点类型。
第四点：函数库的使用方法不同
在C语言中使用那个库函数，需要引入头文件用include引入，而在python中需要引入别的模块或者函数时需要用import引入。
两者的不同机制是C语言中include是告诉预处理器，这个include指定的文件的内容，要当作本地源文件出现过，而python中的import可以通过简单的import引入，或者是import
numpy as np。
第五点：全局变量不同
在C语言中，声明全局变量，如果值是恒定的，那么可以直接用#define声明，如果只是声明全局，并且变量的值是可变的，那么直接类似int
a就可以了。
在python中，声明全局变量时，需要加上global，类似global a，在函数里面使用的时候需要先声明global
a，否则直接用a那么python会重新创建一个新的本地对象并将新的值赋值给他，原来的全局变量的值并不变化。
c语言和python的区别是：
1、Python是一种面向对象的解释型语言，通过缩进来表示语句体，在Python中每一条语句结尾后没有分号；
2、C是一种面向过程的编译型语言，通过“{}”来表示语句体，C语言中每一条语句需以英文分号结尾。
Python和C语言都是一种高级编程语言，它们之间有相似之处，也有不少差异。下面本篇文章就来给大家介绍一下c语言和python之间有哪些的区别，希望对大家有所帮助。
1、语言类型Python是一种基于解释器的，面向对象的解释型语言。解释器会逐行读取代码；首先将Python编译为字节码，然后由大型C程序解释。C是一种面向过程的编译型语言，完整的源代码将直接编译为机器代码，由CPU直接执行。
2、内存管理Python使用自动垃圾收集器进行内存管理。在C语言中，程序员必须自己进行内存管理。
3、语法结构Python中通过缩进来表示语句体，在Python中每一条语句结尾后没有分号。C语言通过{}来表示语句体，在C语言中每一条语句结尾后都需要由英文分号结尾。分号是C语言中唯一的语句结束标志。
4、速度Python编程语言很慢；而，C语言很快。
5、应用Python是一种通用编程语言，一个多范式。它主要支持面向对象编程，程序编程，函数编程。
C是结构化编程语言。允许使用函数，选择（if / else等），迭代（循环）。它最主要的用途就是系统底层的应用，例：硬件相关的应用程序。
Python和C语言的区别：
1、语言类型：Python是一种基于解释器的语言，解释器会逐行读取代码，将Python编译为字节码，然后由大型C程序解释;C是一种编译语言，完整的源代码将直接编译为机器代码，由CPU直接执行。
2、内存管理：Python使用自动垃圾收集器进行内存管理;C语言中程序员必须自己进行内存管理。
3、应用：Python是一门通用编程语言，一个多范式，面向对象编程、程序编程、函数编程;C是结构化的编程语言，允许使用函数，选择，迭代，主要用于硬件相关的应用程序。
4、速度：在运行速度方面，Python比较慢，C语言比较快，因为C语言是底层语言，运行效率优于Python。
5、复杂度：Python不需要声明变量类型，C语言需要声明变量类型;Python更易于学习，编写以及阅读，而C语言语法更加难。
Python是解释性语言, 底层就是用c实现的, 所以用python调用C是很容易的, 下面就总结一下各种调用的方法, 给出例子, 所有例子都在ubuntu9.10, python2.6下试过
1. Python 调用 C (base)
想在python中调用c函数, 如这儿的fact
#include Python.h
int fact(int n)
{
if (n = 1)
return 1;
else
return n * fact(n - 1);
}
PyObject* wrap_fact(PyObject* self, PyObject* args)
{
int n, result;
if (! PyArg_ParseTuple(args, "i:fact", n))
return NULL;
result = fact(n);
return Py_BuildValue("i", result);
}
static PyMethodDef exampleMethods[] =
{
{"fact", wrap_fact, METH_VARARGS, "Caculate N!"},
{NULL, NULL}
};
void initexample()
{
PyObject* m;
m = Py_InitModule("example", exampleMethods);
}
把这段代码存为wrapper.c, 编成so库,
gcc -fPIC wrapper.c -o example.so -shared -I/usr/include/python2.6 -I/usr/lib/python2.6/config
然后在有此so库的目录, 进入python, 可以如下使用
import example
example.fact(4)
2. Python 调用 C++ (base)
在python中调用C++类成员函数, 如下调用TestFact类中的fact函数,
#include Python.h
class TestFact{
public:
TestFact(){};
~TestFact(){};
int fact(int n);
};
int TestFact::fact(int n)
{
if (n = 1)
return 1;
else
return n * (n - 1);
}
int fact(int n)
{
TestFact t;
return t.fact(n);
}
PyObject* wrap_fact(PyObject* self, PyObject* args)
{
int n, result;
if (! PyArg_ParseTuple(args, "i:fact", n))
return NULL;
result = fact(n);
return Py_BuildValue("i", result);
}
static PyMethodDef exampleMethods[] =
{
{"fact", wrap_fact, METH_VARARGS, "Caculate N!"},
{NULL, NULL}
};
extern "C" //不加会导致找不到initexample
void initexample()
{
PyObject* m;
m = Py_InitModule("example", exampleMethods);
}
把这段代码存为wrapper.cpp, 编成so库,
g++ -fPIC wrapper.cpp -o example.so -shared -I/usr/include/python2.6 -I/usr/lib/python2.6/config
然后在有此so库的目录, 进入python, 可以如下使用
import example
example.fact(4)
3. Python 调用 C++ (Boost.Python)
Boost库是非常强大的库, 其中的python库可以用来封装c++被python调用, 功能比较强大, 不但可以封装函数还能封装类, 类成员.
首先在ubuntu下安装boost.python, apt-get install libboost-python-dev
#include boost/python.hpp
char const* greet()
{
return "hello, world";
}
BOOST_PYTHON_MODULE(hello)
{
using namespace boost::python;
def("greet", greet);
}
把代码存为hello.cpp, 编译成so库
g++ hello.cpp -o hello.so -shared -I/usr/include/python2.5 -I/usr/lib/python2.5/config -lboost_python-gcc42-mt-1_34_1
此处python路径设为你的python路径, 并且必须加-lboost_python-gcc42-mt-1_34_1, 这个库名不一定是这个, 去/user/lib查
然后在有此so库的目录, 进入python, 可以如下使用
import hello
hello.greet()
'hello, world'
4. python 调用 c++ (ctypes)
ctypes is an advanced ffi (Foreign Function Interface) package for Python 2.3 and higher. In Python 2.5 it is already included.
ctypes allows to call functions in dlls/shared libraries and has extensive facilities to create, access and manipulate simple and complicated C data types in Python - in other words: wrap libraries in pure Python. It is even possible to implement C callback functions in pure Python.
#include Python.h
class TestFact{
public:
TestFact(){};
~TestFact(){};
int fact(int n);
};
int TestFact::fact(int n)
{
if (n = 1)
return 1;
else
return n * (n - 1);
}
extern "C"
int fact(int n)
{
TestFact t;
return t.fact(n);
}
将代码存为wrapper.cpp不用写python接口封装, 直接编译成so库,
g++ -fPIC wrapper.cpp -o example.so -shared -I/usr/include/python2.6 -I/usr/lib/python2.6/config
进入python, 可以如下使用
import ctypes
pdll = ctypes.CDLL('/home/ubuntu/tmp/example.so')
pdll.fact(4)
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