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你找个工具将这个接口API，自动转换成python版本的就可以了。好象是SWIG和Boost。 这两个以前看过，偶尔还试过几次。之所以建议你用自动工具，就是因为python对于C++扩展麻烦些，对于C语言接口可以使用ctypes和cython简单解决。不过C++如果用这些方法有时候被很麻烦。
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boost在linux里会经常用到，在windows下也可以使用。SWIG在一般的教程里都会提及到。SIP也是最近出名的。
下面是一些参考资料，搜索来的。
=== 使用工具进行扩展 ===
虽然扩展过程并不复杂，但也可以使用许多已知的工具简化扩展过程。
(1) SWIG
由David Beazley创建，是一个自动的扩展构造工具。它读入注释的C/C++头文件，为python、tcl、perl等多种脚本语言产生wrap代码。SWIG可以包装大量C++特性到Python的扩展模块中。
评价：swig简单，可以支持多种脚本文件，但支持的c++特性不完备。
(2) SIP
由Phil Thompson创建，是一个C++模块构造器，专门为C++的类创造wrapper。它曾经被用于创建PyQt和PyKDE扩展模块，因此比较出名。
评价：支持C++特征很齐全，但比较复杂。
(3) bgen
该工具被包含在标准Python发布包中的模块构建工具集里，由Jack Jansen维护。它用于产生在Macintosh版本可用的Python扩展模块。
(4) pyfort
由Paul dubois创建，用来产生Fortran语言生成的扩展模块。
(5) cxx
也由Paul Dubois创建，是一个库，为Python的C++扩展提供了友好的API。Cxx允许将许多python对象（如list和tuple）使用到STL的运算中。库也提供了C++异常处理到python异常处理的转化。
(6) WrapPy
由Greg Couch创建，通过读入C++头文件来产生扩展模块。
(7) Boost Python Library
由David Abrahams创建。该库提供了更多与众不同的C++ wrap到python扩展中，而只需要对要扩展的C++类写很少的附加信息。
评价：Boost为C++提供了许多实用的库，如Regex（正则表达式库）、Graph（图组件和算法）、concept check（检查泛型编程中的concept）、Thread（可移植的C++多线程库）、Python（把C++类和函数映射到Python之中）、Pool（内存池管理）等等。
Boost总体来说是实用价值很高，质量很高的库。并且强调对跨平台的支持。但是Boost中也有很多是实验性质的东西，在实际的开发中实用需要谨慎。
boost.python支持的c++特性较多，但是比较复杂。
ipython和python区别是：
一、指代不同
1、ipython：是Python的集成开发环境，自1.5.2b1以来已与该语言的默认实现捆绑在一起
2、python：是一种跨平台的计算机程序设计语言。是一种面向对象的动态类型语言。
二、用处不同
1、ipython：被打包为Python包装的可选部分，包含许多Linux发行版。完全用Python和Tkinter GUI工具包编写（Tcl / Tk的包装函数）。
2、python：被设计用于编写自动化脚本（shell)，随着版本的不断更新和语言新功能的添加，越来越多被用于独立的、大型项目的开发。
第三点：特点不同
1、ipython：是开发Python程序的基本IDLE，具备基本的IDE功能，是非商业Python开发的不错选择；
2、python：在执行时，首先会将py文件中的源代码编译成Python的byte code，然后由Python Virtual Machine来执行这些编译好的byte code，这种机制的基本思想跟Java、net是一致的。
你可以用3个变量去接收返回值，也可以直接获得tuple，然后用数组的索引去获得。比如这样： def returnMulti(): return 1, 2, 3 result = returnMulti()a, b, c = returnMulti()print result[0], result[1], result[2]print a, b, c结果是一样的。