pyhton调用C++&cuda函数

Question

目前主流的封装自己写的C++代码，添加python接口调用的方法是什么，这边只是几个简单的需要并行计算的函数，但是想要pyhthon接口调用，不想编译过程太复杂，依赖太多这样，有做过类似事情的可以的给点建议嘛？

各种帖子说的乱七八糟，每个人推荐的也不一样：
目前查到可以用cython,这个好像用的很多，但是很多人说他有毛病，没具体写过完整工程，体会不到；
还有pycuda，这个似乎写简单的cuda代码还行，复杂一些可能开发难度有些大。
还有一些其他的ctypes、pybind、SWIG这些基本不了解。

想简单给C++做一个Python接口一般用什么呢？

Answer 1

以下回复参考：皆我百晓生、券券喵儿等免费微信小程序作答:

对于Python调用C++代码，特别是涉及到CUDA并行计算的情况，有一些常用的方法可以实现。以下是一些建议：

1. Cython : Cython是一个让你使用Python语法编写C扩展的编程语言。它可以将Python代码编译成C或C++代码，然后编译成Python模块。Cython非常适合于编写高性能的Python代码，尤其是涉及到数值计算和科学计算的场景。但是，如果你的项目比较复杂，或者需要频繁地修改和调试，Cython可能会变得复杂且难以维护。

2. Pybind11 : Pybind11是一个轻量级的C++库，用于创建Python和C++之间的绑定。它可以让你在C++代码中直接写Python接口，而无需额外的包装代码。Pybind11比Cython更简单易用，而且不需要编译步骤，只需要链接到你的项目中即可。

3. SWIG (Simplified Wrapper and Interface Generator) : SWIG是一个强大的工具，可以自动生成各种语言（包括Python）的接口代码。然而，SWIG的学习曲线较陡峭，可能需要花费一些时间来熟悉其工作原理。

4. ctypes : ctypes是Python的一个内置库，允许你调用C函数。虽然ctypes非常灵活，但它并不提供类型检查或其他高级功能，因此可能需要更多的手动工作来确保正确性。

5. pycuda : pycuda是一个Python库，提供了对NVIDIA CUDA编程模型的访问。它允许你在Python中编写CUDA代码，并利用GPU进行高性能计算。然而，pycuda可能不适合所有类型的任务，特别是那些涉及大量数据传输或需要在CPU和GPU之间同步的任务。

根据你的需求和项目复杂性，可以选择最适合的方法。如果你的项目相对简单，并且主要关注性能优化，那么Cython、Pybind11或pycuda可能是一个好的选择。如果你希望快速实现一个原型，并且不需要太多的性能优化，那么ctypes可能是一个更简单的解决方案。