如何使用Python的膠水語言特性？

常見相關書籍中說Python是一種「膠水語言」，即會用它來完成業務流程，而需要性能的核心模塊使用C/C++這樣的語言來寫。想請教下，具體上是如何做的呢？編譯C為可執行文件然後調用？還是編譯成庫？或者使用一些高級的語言綁定？
多謝！

我教你個野路子

1. 安裝 ecl （Embeddable Common Lisp）

2. 用 C 寫個簡單的 ecl 入口函數3. 用 Python 調用步驟 2 寫的 C 函數現在你就可以把所有的內容都用 Common Lisp 寫然後編譯成 .a / .so / .dll 在 Python 里用了

（逃

一個簡單的羅列，有空深入研究一下。PS：只是舉例，有些語言API不止一個

Python和C——Cython：Cython: C-Extensions for Python

Python和C++——Python Programming/Extending with C++

Python和R——rpy2：rpy2: R in Python

Python和Java——JPype：JPype documentation

Python和Julia——Julia：https://pypi.python.org/pypi/julia

Python和JavaScript——Python Package Index

Python和Stata—PyStata：cpbl/pystata

Python和SQL——python-sql：Python Package Index

Python和MongoDB——pymongo：PyMongo 3.5.1 Documentation

題主說的是一種方式，使用python直接調用c/c++的庫非常方便，但這種方式僅限於本地調用，而且調用C/C++以外的語言的效果不好說，反正我是沒試過。

我個人更傾向於使用python調用其他語言寫成的http、thrift或者其他rpc服務，這樣的系統耦合度低，彈性更好，在大並發的情況下更容易調優。

可以這麼理解，Python是語言的操作界面。

C語言等為了各種原因(主要是性能)有諸多對程序員不太不友好的性質，比如嚴格類型，函數沒有字面量，這些性質在編寫如操作系統，資料庫時是有益甚至必須的。

Python則能讓程序員更多的思考演算法本身，比如資料庫或文件的底層操作一般是C或C++寫的，使用Python介面調用；numpy的底層是用C優化過的，使用Python語法使得切片等操作更為簡便……

所謂「膠水」，其實是數據到應用的膠水，使用Python可以方便的寫出爬取網路數據或處理數據並圖形化輸出的程序。

Python 海量的第三方庫就是c寫的，很容易就用到了啊。其實Python只支持c語言，把其他語言的庫封裝出C介面，再封裝成Python的包就可以了。不過有很多庫和工具，支持如把C++直接封裝成Python庫的。

一個系統由多種語言編寫，但是這些語言怎麼相互鏈接呢？一種可能的方法就是，把不同的語言編寫的模塊打包起來，最外層使用python調用這些封裝好的包，這樣的話膠水語言的特性就體現出來了，但是」膠水的「只是一個形容詞，說python是膠水語言只是說了python眾多特性裡面的一種，實際上python的功能多了去了，任何語言的功能都是多了去了，只不過是沒有努力挖掘而已。

這個詞叫agostichttps://github.com/jupyter/jupyter/wiki/Jupyter-kernels?from=timelineisappinstalled=0