如何使用Python的胶水语言特性？

常见相关书籍中说Python是一种「胶水语言」，即会用它来完成业务流程，而需要性能的核心模块使用C/C++这样的语言来写。想请教下，具体上是如何做的呢？编译C为可执行文件然后调用？还是编译成库？或者使用一些高级的语言绑定？
多谢！

我教你个野路子

1. 安装 ecl （Embeddable Common Lisp）

2. 用 C 写个简单的 ecl 入口函数3. 用 Python 调用步骤 2 写的 C 函数现在你就可以把所有的内容都用 Common Lisp 写然后编译成 .a / .so / .dll 在 Python 里用了

（逃

一个简单的罗列，有空深入研究一下。PS：只是举例，有些语言API不止一个

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

题主说的是一种方式，使用python直接调用c/c++的库非常方便，但这种方式仅限于本地调用，而且调用C/C++以外的语言的效果不好说，反正我是没试过。

我个人更倾向于使用python调用其他语言写成的http、thrift或者其他rpc服务，这样的系统耦合度低，弹性更好，在大并发的情况下更容易调优。

可以这么理解，Python是语言的操作界面。

C语言等为了各种原因(主要是性能)有诸多对程序员不太不友好的性质，比如严格类型，函数没有字面量，这些性质在编写如操作系统，资料库时是有益甚至必须的。

Python则能让程序员更多的思考演算法本身，比如资料库或文件的底层操作一般是C或C++写的，使用Python介面调用；numpy的底层是用C优化过的，使用Python语法使得切片等操作更为简便……

所谓「胶水」，其实是数据到应用的胶水，使用Python可以方便的写出爬取网路数据或处理数据并图形化输出的程序。

Python 海量的第三方库就是c写的，很容易就用到了啊。其实Python只支持c语言，把其他语言的库封装出C介面，再封装成Python的包就可以了。不过有很多库和工具，支持如把C++直接封装成Python库的。

一个系统由多种语言编写，但是这些语言怎么相互链接呢？一种可能的方法就是，把不同的语言编写的模块打包起来，最外层使用python调用这些封装好的包，这样的话胶水语言的特性就体现出来了，但是」胶水的「只是一个形容词，说python是胶水语言只是说了python众多特性里面的一种，实际上python的功能多了去了，任何语言的功能都是多了去了，只不过是没有努力挖掘而已。

这个词叫agostichttps://github.com/jupyter/jupyter/wiki/Jupyter-kernels?from=timelineisappinstalled=0