使用C/C++扩展Python
如果你会用C，实现Python嵌入模块很简单。利用扩展模块可做很多Python不方便做的事情，他们可以直接调用C库和系统调用。
为了支持扩展，Python API定义了一系列函数、宏和变量，提供了对Python运行时系统的访问支持。Python的C API由C源码组成，并包含 “Python.h” 头文件。
编写扩展模块与你的系统相关，下面会详解。
目录
下面的例子创建一个叫做 “spam” 的扩展模块，调用C库函数 system() 。这个函数输入一个NULL结尾的字符串并返回整数，可供Python调用方式如下:
>>> import spam
>>> status=spam.system("ls -l")
一个C扩展模块的文件名可以直接是 模块名.c 或者是 模块名module.c 。第一行应该导入头文件:
#include <Python.h>
这会导入Python API。
Warning
因为Python含有一些预处理定义，所以你必须在所有非标准头文件导入之前导入Python.h 。
Python.h中所有用户可见的符号都有 Py 或 PY 的前缀，除非定义在标准头文件中。为了方便 “Python.h” 也包含了一些常用的标准头文件，包括<stdio.h>，<string.h>，<errno.h>，<stdlib.h>。如果你的系统没有后面的头文件，则会直接定义函数 malloc() 、 free() 和 realloc() 。
下面添加C代码到扩展模块，当调用 “spam.system(string)” 时会做出响应:
static PyObject*
spam_system(PyObject* self, PyObject* args) {
const char* command;
int sts;
if (!PyArg_ParseTuple(args,"s",&command))
return NULL;
sts=system(command);
return Py_BuildValue("i",sts);
}
调用方的Python只有一个命令参数字符串传递到C函数。C函数总是有两个参数，按照惯例分别叫做 self 和 args 。
self 参数仅用于用C实现内置方法而不是函数。本例中， self 总是为NULL，因为我们定义的是个函数，不是方法。这一切都是相同的，所以解释器也就不需要刻意区分两种不同的C函数。
args 参数是一个指向Python的tuple对象的指针，包含参数。每个tuple子项对应一个调用参数。这些参数也全都是Python对象，所以需要先转换成C值。函数 PyArg_ParseTuple() 检查参数类型并转换成C值。它使用模板字符串检测需要的参数类型。
PyArg_ParseTuple() 正常返回非零，并已经按照提供的地址存入了各个变量值。如果出错(零)则应该让函数返回NULL以通知解释器出错。
一个常见惯例是，函数发生错误时，应该设置一个异常环境并返回错误值(NULL)。异常存储在解释器静态全局变量中，如果为NULL，则没有发生异常。异常的第一个参数也需要保存在静态全局变量中，也就是raise的第二个参数。第三个变量包含栈回溯信息。这三个变量等同于Python变量 sys.exc_type 、 sys.exc_value 、 sys.exc_traceback 。这对找到错误是很必要的。
Python API中定义了一些函数来设置这些变量。
最常用的就是 PyErr_SetString() 。参数是异常对象和C字符串。异常对象一般由像 PyExc_ZeroDivisionError 这样的对象来预定义。C字符串指明异常原因，并最终存储在异常的第一个参数里面。
另一个有用的函数是 PyErr_SetFromErrno() ，仅接受一个异常对象，异常描述包含在全局变量 errno 中。最通用的函数还是 PyErr_SetObject() ，包含两个参数，分别为异常对象和异常描述。你不需要使用 Py_INCREF() 来增加传递到其他函数的参数对象的引用计数。
你可以通过 PyErr_Occurred() 获知当前异常，返回当前异常对象，如果确实没有则为NULL。一般来说，你在调用函数时不需要调用 PyErr_Occurred() 检查是否发生了异常，你可以直接检查返回值。
如果调用更下层函数时出错了，那么本函数返回NULL表示错误，并且整个调用栈中只要有一处调用 PyErr_*() 函数设置异常就可以。一般来说，首先发现错误的函数应该设置异常。一旦这个错误到达了Python解释器的主循环，则会中断当前执行代码并追究异常。
有一种情况下，模块可能依靠其他 PyErr_*() 函数给出更加详细的错误信息，并且是正确的。但是按照一般规则，这并不重要，很多操作都会因为种种原因而挂掉。
想要忽略这些函数设置的异常，异常情况必须明确的使用 PyErr_Clear() 来清除。只有在C代码想要自己处理异常而不是传给解释器时才这么做。
每次失败的 malloc() 调用必须抛出一个异常，直接调用 malloc() 或 realloc() 的地方要调用 PyErr_NoMemory() 并返回错误。所有创建对象的函数都已经实现了这个异常的抛出，所以这是每个分配内存都要做的。
还要注意的是 PyArg_ParseTuple() 系列函数的异常，返回一个整数状态码是有效的，0是成功，-1是失败，有如Unix系统调用。
最后，小心垃圾情理，也就是 Py_XDECREF() 和 Py_DECREF() 的调用，会返回的异常。
选择抛出哪个异常完全是你的个人爱好了。有一系列的C对象代表了内置Python异常，例如 PyExc_ZeroDivisionError ，你可以直接使用。当然，你可能选择更合适的异常，不过别使用 PyExc_TypeError 告知文件打开失败(有个更合适的 PyExc_IOError )。如果参数列表有误， PyArg_ParseTuple() 通常会抛出 PyExc_TypeError 。如果参数值域有误， PyExc_ValueError 更合适一些。
你也可以为你的模块定义一个唯一的新异常。需要在文件前部声明一个静态对象变量，如:
static PyObject* SpamError;
然后在模块初始化函数(initspam())里面初始化它，并省却了处理:
PyMODINIT_FUNC
initspam(void) {
PyObject* m;
m=Py_InitModule("spam",SpamMethods);
if (m==NULL)
return NULL;
SpamError=PyErr_NewException("spam.error",NULL,NULL);
Py_INCREF(SpamError);
PyModule_AddObject(m,"error",SpamError);
}
注意实际的Python异常名字是 spam.error 。 PyErr_NewException() 函数使用Exception为基类创建一个类(除非是使用另外一个类替代NULL)。
同样注意的是创建类保存了SpamError的一个引用，这是有意的。为了防止被垃圾回收掉，否则SpamError随时会成为野指针。
一会讨论 PyMODINIT_FUNC 作为函数返回类型的用法。
回到前面的例子，你应该明白下面的代码:
if (!PyArg_ParseTuple(args,"s",&command))
return NULL;
就是为了报告解释器一个异常。如果执行正常则变量会拷贝到本地，后面的变量都应该以指针的方式提供，以方便设置变量。本例中的command会被声明为 “const char* command” 。
下一个语句使用UNIX系统函数system()，传递给他的参数是刚才从 PyArg_ParseTuple() 取出的:
sts=system(command);
我们的 spam.system() 函数必须返回一个PY对象，这可以通过 Py_BuildValue() 来完成，其形式与 PyArg_ParseTuple() 很像，获取格式字符串和C值，并返回新的Python对象:
return Py_BuildValue("i",sts);
在这种情况下，会返回一个整数对象，这个对象会在Python堆里面管理。
如果你的C函数没有有用的返回值，则必须返回None。你可以用 Py_RETUN_NONE 宏来完成:
Py_INCREF(Py_None);
return Py_None;
Py_None 是一个C名字指定Python对象None。这是一个真正的PY对象，而不是NULL指针。
把函数声明为可以被Python调用，需要先定义一个方法表:
static PyMethodDef SpamMethods[]= {
...
{"system",spam_system,METH_VARARGS,
"Execute a shell command."},
...
{NULL,NULL,0,NULL} /*必须的结束符*/
};
注意第三个参数 METH_VARARGS ，这个标志指定会使用C的调用惯例。可选值有 METH_VARARGS 、 METH_VARARGS | METH_KEYWORDS 。值0代表使用 PyArg_ParseTuple() 的陈旧变量。
如果单独使用 METH_VARARGS ，函数会等待Python传来tuple格式的参数，并最终使用 PyArg_ParseTuple() 进行解析。
METH_KEYWORDS 值表示接受关键字参数。这种情况下C函数需要接受第三个 PyObject* 对象，表示字典参数，使用 PyArg_ParseTupleAndKeywords() 来解析出参数。
方法表必须传递给模块初始化函数。初始化函数函数名规则为 initname() ，其中 name 为模块名。并且不能定义为文件中的static函数:
PyMODINIT_FUNC
initspam(void) {
(void) Py_InitModule("spam",SpamMethods);
}
注意 PyMODINIT_FUNC 声明了void为返回类型，还有就是平台相关的一些定义，如C++的就要定义成 extern “C” 。
Python程序首次导入这个模块时就会调用initspam()函数。他调用 Py_InitModule() 来创建一个模块对象，同时这个模块对象会插入到 sys.modules 字典中的 “spam” 键下面。然后是插入方法表中的内置函数到 “spam” 键下面。 Py_InitModule() 返回一个指针指向刚创建的模块对象。他是有可能发生严重错误的，也有可能在无法正确初始化时返回NULL。
当嵌入Python时， initspam() 函数不会自动被调用，除非在入口处的 _PyImport_Inittab 表。最简单的初始化方法是在 Py_Initialize() 之后静态调用 initspam() 函数:
int
main(int argc, char* argv[]) {
Py_SetProgramName(argv[0]);
Py_Initialize();
initspam();
//...
}
在Python发行版的 Demo/embed/demo.c 中有可以参考的源码。
Note
从 sys.modules 中移除模块入口，或者在多解释器环境中导入编译模块，会导致一些扩展模块出错。扩展模块作者应该特别注意初始化内部数据结构。同时要注意 reload() 函数可能会被用在扩展模块身上，并调用模块初始化函数，但是对动态状如对象(动态链接库)，却不会重新载入。
更多关于模块的现实的例子包含在Python源码包的Modules/xxmodule.c中。这些文件可以用作你的代码模板，或者学习。脚本 modulator.py 包含在源码发行版或Windows安装中，提供了一个简单的GUI，用来声明需要实现的函数和对象，并且可以生成供填入的模板。脚本在 Tools/modulator/ 目录。查看README以了解用法。
如果使用动态载入，细节依赖于系统，查看关于构建扩展模块部分，和关于在Windows下构建扩展的细节。
如果你无法使用动态载入，或者希望模块成为Python的永久组成部分，就必须改变配置并重新构建解释器。幸运的是，这对UNIX来说很简单，只要把你的代码(例如spammodule.c)放在 Modules/ Python源码目录下，然后增加一行到文件 Modules/Setup.local 来描述你的文件即可:
spam spammodule.o
然后重新构建解释器，使用make。你也可以在 Modules/ 子目录使用make，但是你接下来首先要重建Makefile文件，使用 make Makefile 命令。这对你改变 Setup 文件来说很重要。
如果你的模块需要其他扩展模块连接，则需要在配置文件后面加入，如:
spam spammodule.o -lX11
迄今为止，我们一直把注意力集中于让Python调用C函数，其实反过来也很有用，就是用C调用Python函数。这在回调函数中尤其有用。如果一个C接口使用回调，那么就要实现这个回调机制。
幸运的是，Python解释器是比较方便回调的，并给标准Python函数提供了标准接口。这里就不再详述解析Python代码作为输入的方式，如果有兴趣可以参考 Python/pythonmain.c 中的 -c 命令代码。
调用Python函数，首先Python程序要传递Python函数对象。当调用这个函数时，用全局变量保存Python函数对象的指针，还要调用 Py_INCREF() 来增加引用计数，当然不用全局变量也没什么关系。例如如下:
static PyObject* my_callback=NULL;
static PyObject*
my_set_callback(PyObject* dummy, PyObject* args) {
PyObject* result=NULL;
PyObject* temp;
if (PyArg_ParseTuple(args,"O:set_callback",&temp)) {
if (!PyCallable_Check(temp)) {
PyErr_SetString(PyExc_TypeError,"parameter must be callable");
return NULL;
}
Py_XINCREF(temp);
Py_XINCREF(my_callback);
my_callback=temp;
Py_INCREF(Py_None);
result=Py_None;
}
return result;
}
这个函数必须使用 METH_VARARGS 标志注册到解释器。宏 Py_XINCREF() 和 Py_XDECREF() 增加和减少对象的引用计数。
然后，就要调用函数了，使用 PyEval_CallObject() 。这个函数有两个参数，都是指向Python对象：Python函数和参数列表。参数列表必须总是tuple对象，如果没有参数则要传递空的tuple。使用 Py_BuildValue() 时，在圆括号中的参数会构造成tuple，无论有没有参数，如:
int arg;
PyObject* arglist;
PyObject* result;
//...
arg=123;
//...
arglist=Py_BuildValue("(i)",arg);
result=PyEval_CallObject(my_callback,arglist);
Py_DECREF(arglist);
PyEval_CallObject() 返回一个Python对象指针表示返回值。 PyEval_CallObject() 是 引用计数无关 的，有如例子中，参数列表对象使用完成后就立即减少引用计数了。`PyEval_CallObject()` 返回一个Python对象指针表示返回值。 PyEval_CallObject() 是 引用计数无关 的，有如例子中，参数列表对象使用完成后就立即减少引用计数了。
PyEval_CallObject() 的返回值总是新的，新建对象或者是对已有对象增加引用计数。所以你必须获取这个对象指针，在使用后减少其引用计数，即便是对返回值没有兴趣也要这么做。但是在减少这个引用计数之前，你必须先检查返回的指针是否为NULL。如果是NULL，则表示出现了异常并中止了。如果没有处理则会向上传递并最终显示调用栈，当然，你最好还是处理好异常。如果你对异常没有兴趣，可以用 PyErr_Clear() 清除异常，例如:
if (result==NULL)
return NULL; /*向上传递异常*/
//使用result
Py_DECREF(result);
依赖于具体的回调函数，你还要提供一个参数列表到 PyEval_CallObject() 。在某些情况下参数列表是由Python程序提供的，通过接口再传到回调函数。这样就可以不改变形式直接传递。另外一些时候你要构造一个新的tuple来传递参数。最简单的方法就是 Py_BuildValue() 函数构造tuple。例如，你要传递一个事件对象时可以用:
PyObject* arglist;
//...
arglist=Py_BuildValue("(l)",eventcode);
result=PyEval_CallObject(my_callback,arglist);
Py_DECREF(arglist);
if (result==NULL)
return NULL; /*一个错误*/
/*使用返回值*/
Py_DECREF(result);
注意 Py_DECREF(arglist) 所在处会立即调用，在错误检查之前。当然还要注意一些常规的错误，比如 Py_BuildValue() 可能会遭遇内存不足等等。
函数 PyArg_ParseTuple() 声明如下:
int PyArg_ParseTuple(PyObject* arg, char* format, ...);
参数 arg 必须是一个tuple对象，包含传递过来的参数， format 参数必须是格式化字符串，语法解释见 “Python C/API” 的5.5节。剩余参数是各个变量的地址，类型要与格式化字符串对应。
注意 PyArg_ParseTuple() 会检测他需要的Python参数类型，却无法检测传递给他的C变量地址，如果这里出错了，可能会在内存中随机写入东西，小心。
任何Python对象的引用，在调用者这里都是 借用的引用 ，而不增加引用计数。
一些例子:
int ok;
int i,j;
long k,l;
const char* s;
int size;
ok=PyArg_ParseTuple(args,"");
/* python call: f() */
ok=PyArg_ParseTuple(args,"s",&s);
/* python call: f('whoops!') */
ok=PyArg_ParseTuple(args,"lls",&k,&l,&s);
/* python call: f(1,2,'three') */
ok=PyArg_ParseTuple(args,"(ii)s#",&i,&j,&s,&size);
/* python call: f((1,2),'three') */
{
const char* file;
const char* mode="r";
int bufsize=0;
ok=PyArg_ParseTuple(args,"s|si",&file,&mode,&bufsize);
/* python call:
f('spam')
f('spam','w')
f('spam','wb',100000)
*/
}
{
int left,top,right,bottom,h,v;
ok=PyArg_ParseTuple(args,"((ii)(ii))(ii)",
&left,&top,&right,&bottom,&h,&v);
/* python call: f(((0,0),(400,300)),(10,10)) */
}
{
Py_complex c;
ok=PyArg_ParseTuple(args,"D:myfunction",&c);
/* python call: myfunction(1+2j) */
}
函数 PyArg_ParseTupleAndKeywords() 声明如下:
int PyArg_ParseTupleAndKeywords(PyObject* arg, PyObject* kwdict, char* format, char* kwlist[],...);
参数arg和format定义同 PyArg_ParseTuple() 。参数 kwdict 是关键字字典，用于接受运行时传来的关键字参数。参数 kwlist 是一个NULL结尾的字符串，定义了可以接受的参数名，并从左到右与format中各个变量对应。如果执行成功 PyArg_ParseTupleAndKeywords() 会返回true，否则返回false并抛出异常。
Note
嵌套的tuple在使用关键字参数时无法生效，不在kwlist中的关键字参数会导致 TypeError 异常。
如下是使用关键字参数的例子模块，作者是 Geoff Philbrick (phibrick@hks.com):
#include "Python.h"
static PyObject*
keywdarg_parrot(PyObject* self, PyObject* args, PyObject* keywds) {
int voltage;
char* state="a stiff";
char* action="voom";
char* type="Norwegian Blue";
static char* kwlist[]={"voltage","state","action","type",NULL};
if (!PyArg_ParseTupleAndKeywords(args,keywds,"i|sss",kwlist,
&voltage,&state,&action,&type))
return NULL;
printf("-- This parrot wouldn't %s if you put %i Volts through it.\n",action,voltage);
printf("-- Lovely plumage, the %s -- It's %s!\n",type,state);
Py_INCREF(Py_None);
return Py_None;
}
static PyMethodDef keywdary_methods[]= {
/*注意PyCFunction，这对需要关键字参数的函数很必要*/
{"parrot",(PyCFunction)keywdarg_parrot, METH_VARARGS | METH_KEYWORDS,"Print a lovely skit to standard output."},
{NULL,NULL,0,NULL}
};
void
initkeywdarg(void) {
Py_InitModule("keywdarg",keywdarg_methods);
}
这个函数声明与 PyArg_ParseTuple() 很相似，如下:
PyObject* Py_BuildValue(char* format, ...);
接受一个格式字符串，与 PyArg_ParseTuple() 相同，但是参数必须是原变量的地址指针。最终返回一个Python对象适合于返回给Python代码。
一个与 PyArg_ParseTuple() 的不同是，后面可能需要的要求返回一个tuple，比如用于传递给其他Python函数以参数。 Py_BuildValue() 并不总是生成tuple，在多于1个参数时会生成tuple，而如果没有参数则返回None，一个参数则直接返回该参数的对象。如果要求强制生成一个长度为空的tuple，或包含一个元素的tuple，需要在格式字符串中加上括号。
例如：
| 代码 |
返回值 |
| Py_BuildValue("") |
None |
| Py_BuildValue("i",123) |
123 |
| Py_BuildValue("iii",123,456,789) |
(123,456,789) |
| Py_BuildValue("s","hello") |
‘hello’ |
| Py_BuildValue("ss","hello","world") |
(‘hello’, ‘world’) |
| Py_BuildValue("s#","hello",4) |
‘hell’ |
| Py_BuildValue("()") |
() |
| Py_BuildValue("(i)",123) |
(123,) |
| Py_BuildValue("(ii)",123,456) |
(123,456) |
| Py_BuildValue("(i,i)",123,456) |
(123,456) |
| Py_BuildValue("[i,i]",123,456) |
[123,456] |
| Py_BuildValue("{s:i,s:i}",'a',1,'b',2) |
{‘a':1,’b':2} |
| Py_BuildValue("((ii)(ii))(ii)",1,2,3,4,5,6) |
(((1,2),(3,4)),(5,6)) |
在C/C++语言中，程序员负责动态分配和回收堆(heap)当中的内存。这意味着，我们在C中编程时必须面对这个问题。
每个由 malloc() 分配的内存块，最终都要由 free() 扔到可用内存池里面去。而调用 free() 的时机非常重要，如果一个内存块忘了 free() 则是内存泄漏，程序结束前将无法重新使用。而如果对同一内存块 free() 了以后，另外一个指针再次访问，则叫做野指针。这同样会导致严重的问题。
内存泄露往往发生在一些并不常见的程序流程上面，比如一个函数申请了资源以后，却提前返回了，返回之前没有做清理工作。人们经常忘记释放资源，尤其对于后加新加的代码，而且会长时间都无法发现。这些函数往往并不经常调用，而且现在大多数机器都有庞大的虚拟内存，所以内存泄漏往往在长时间运行的进程，或经常被调用的函数中才容易发现。所以最好有个好习惯加上代码约定来尽量避免内存泄露。
Python往往包含大量的内存分配和释放，同样需要避免内存泄漏和野指针。他选择的方法就是 引用计数 。其原理比较简单：每个对象都包含一个计数器，计数器的增减与引用的增减直接相关，当引用计数为0时，表示对象已经没有存在的意义了，就可以删除了。
一个叫法是 自动垃圾回收 ，引用计数是一种垃圾回收方法，用户必须要手动调用 free() 函数。优点是可以提高内存使用率，缺点是C语言至今也没有一个可移植的自动垃圾回收器。引用计数却可以很好的移植，有如C当中的 malloc() 和 free() 一样。也许某一天会出现C语言饿自动垃圾回收器，不过在此之前我们还得用引用计数。
Python使用传统的引用计数实现，不过他包含一个循环引用探测器。这允许应用不需要担心的直接或间接的创建循环引用，而这实际上是引用计数实现的自动垃圾回收的致命缺点。循环引用指对象经过几层引用后回到自己，导致了其引用计数总是不为0。传统的引用计数实现无法解决循环引用的问题，尽管已经没有其他外部引用了。
循环引用探测器可以检测出垃圾回收中的循环并释放其中的对象。只要Python对象有 __del__() 方法，Python就可以通过 gc module 模块来自动暴露出循环引用。gc模块还提供 collect() 函数来运行循环引用探测器，可以在配置文件或运行时禁用循环应用探测器。
循环引用探测器作为一个备选选项，默认是打开的，可以在构建时使用 –without-cycle-gc 选项加到 configure 上来配置，或者移除 pyconfig.h 文件中的 WITH_CYCLE_GC 宏定义。在循环引用探测器禁用后，gc模块将不可用。
有两个宏 Py_INCREF(x) 和 Py_DECREF(x) 用于增减引用计数。 Py_DECREF() 同时会在引用计数为0时释放对象资源。为了灵活性，他并不是直接调用 free() 而是调用对象所在类型的析构函数。
一个大问题是何时调用 Py_INCREF(x) 和 Py_DECREF(x) 。首先介绍一些术语。没有任何人都不会 拥有 一个对象，只能拥有其引用。对一个对象的引用计数定义了引用数量。拥有的引用，在不再需要时负责调用 Py_DECREF() 来减少引用计数。传递引用计数有三种方式：传递、存储和调用 Py_DECREF() 。忘记减少拥有的引用计数会导致内存泄漏。
同样重要的一个概念是 借用 一个对象，借用的对象不能调用 Py_DECREF() 来减少引用计数。借用者在不需要借用时，不保留其引用就可以了。应该避免拥有者释放对象之后仍然访问对象，也就是野指针。
借用的优点是你无需管理引用计数，缺点是可能被野指针搞的头晕。借用导致的野指针问题常发生在看起来无比正确，但是事实上已经被释放的对象。
借用的引用也可以用 Py_INCREF() 来改造成拥有的引用。这对引用的对象本身没什么影响，但是拥有引用的程序有责任在适当的时候释放这个拥有。
一个对象的引用进出一个函数时，其引用计数也应该同时改变。
大多数函数会返回一个对对象拥有的引用。而且几乎所有的函数其实都会创建一个对象，例如 PyInt_FromLong() 和 Py_BuildValue() ，传递一个拥有的引用给接受者。即便不是刚创建的，你也需要接受一个新的拥有引用。一般来说， PyInt_FromLong() 会维护一个常用值缓存，并且返回缓存项的引用。
很多函数提取一些对象的子对象并传递拥有引用，例如 PyObject_GetAttrString() 。另外，小心一些函数，包括： PyTuple_GetItem() 、 PyList_GetItem() 、 PyDict_GetItem() 和 PyDict_GetItemString() ，他们返回的都是借用的引用。
函数 PyImport_AddModule() 也是返回借用的引用，尽管他实际上创建了对象，只不过其拥有的引用实际存储在了 sys.modules 中。
当你传递一个对象的引用到另外一个函数时，一般来说，函数是借用你的引用，如果他确实需要存储，则会使用 Py_INCREF() 来变为拥有引用。这个规则有两种可能的异常： PyTuple_SetItem() 和 PyList_SetItem() ，这两个函数获取传递给他的拥有引用，即便是他们执行出错了。不过 PyDict_SetItem() 却不是接收拥有的引用。
当一个C函数被py调用时，使用对参数的借用。调用者拥有参数对象的拥有引用。所以，借用的引用的寿命是函数返回。只有当这类参数必须存储时，才会使用 Py_INCREF() 变为拥有的引用。
从C函数返回的对象引用必须是拥有的引用，这时的拥有者是调用者。
有些使用借用的情况会出现问题。这是对解释器的盲目理解所导致的，因为拥有者往往提前释放了引用。
首先而最重要的情况是使用 Py_DECREF() 来释放一个本来是借用的对象，比如列表中的元素:
void
bug(PyObject* list) {
PyObject* item=PyList_GetItem(list,0);
PyList_SetItem(list,1,PyInt_FromLong(0L));
PyObject_Print(item,stdout,0); /* BUG! */
}
这个函数首先借用了 list[0] ，然后把 list[1] 替换为值0，最后打印借用的引用。看起来正确么，不是！
我们来跟踪一下 PyList_SetItem() 的控制流，列表拥有所有元素的引用，所以当项目1被替换时，他就释放了原始项目1。而原始项目1是一个用户定义类的实例，假设这个类定义包含 __del__() 方法。如果这个类的实例引用计数为1，处理过程会调用 __del__() 方法。
因为使用python编写，所以 __del__() 中可以用任何python代码来完成释放工作。替换元素的过程会执行 del list[0] ，即减掉了对象的最后一个引用，然后就可以释放内存了。
知道问题后，解决方案就出来了：临时增加引用计数。正确的版本如下:
void
no_bug(PyObject* list) {
PyObject* item=PyList_GetItem(list,0);
Py_INCREF(item);
PyList_SetItem(list,1,PyInt_FromLong(0L));
PyObject_Print(item,stdout,0);
Py_DECREF(item);
}
这是一个真实的故事，旧版本的Python中多处包含这个问题，让guido花费大量时间研究 __del__() 为什么失败了。
第二种情况的问题出现在多线程中的借用引用。一般来说，python中的多线程之间并不能互相影响对方，因为存在一个GIL。不过，这可能使用宏 Py_BEGIN_ALLOW_THREADS 来临时释放锁，最后通过宏 Py_END_ALLOW_THREADS 来再申请锁，这在IO调用时很常见，允许其他线程使用处理器而不是等待IO结束。很明显，下面的代码与前面的问题相同:
void
bug(PyObject* list) {
PyObject* item=PyList_GetItem(list,0);
Py_BEGIN_ALLOW_THREADS
//一些IO阻塞调用
Py_END_ALLOW_THREADS
PyObject_Print(item,stdout,0); /*BUG*/
}
一般来说，函数接受的参数并不希望你传递一个NULL指针进来，这会出错的。函数的返回对象引用返回NULL则代表发生了异常。这是Python的机制，毕竟，一个函数如果执行出错了，那么也没有必要多解释了，浪费时间。(注：彪悍的异常也不需要解释)
最好的测试NULL的方法就是在代码里面，一个指针如果收到了NULL，例如 malloc() 或其他函数，则表示发生了异常。
宏 Py_INCREF() 和 Py_DECREF() 并不检查NULL指针，不过还好， Py_XINCREF() 和 Py_XDECREF() 会检查。
检查特定类型的宏，形如 Pytype_Check() 也不检查NULL指针，因为这个检查是多余的。
C函数的调用机制确保传递的参数列表(也就是args参数)用不为NULL，事实上，它总是一个tuple。
而把NULL扔到Python用户那里可就是一个非常严重的错误了。
有时候需要用C++编写Python扩展模块。不过有一些严格的限制。如果Python解释器的主函数是使用C编译器编译和连接的，那么全局和静态对象的构造函数将无法使用。而主函数使用C++编译器时则不会有这个问题。被Python调用的函数，特别是模块初始化函数，必须声明为 extern "C" 。没有必要在Python头文件中使用 extern "C" 因为在使用C++编译器时会自动加上 __cplusplus 这个定义，而一般的C++编译器一般都会设置这个符号。
很多模块只是提供给Python使用的函数和新类型，但是偶尔也有可能被其他扩展模块所调用。例如一个模块实现了 “collection” 类型，可以像list一样工作而没有顺序。有如标准Python中的list类型一样，提供的C接口可以让扩展模块创建和管理list，这个新的类型也需要有C函数以供其他扩展模块直接管理。
初看这个功能可能以为很简单：只要写这些函数就行了(不需要声明为静态)，提供适当的头文件，并注释C的API。当然，如果所有的扩展模块都是静态链接到Python解释器的话，这当然可以正常工作。但是当其他扩展模块是动态链接库时，定义在一个模块中的符号，可能对另外一个模块来说并不是可见的。而这个可见性又是依赖操作系统实现的，一些操作系统对Python解释器使用全局命名空间和所有的扩展模块(例如Windows)，也有些系统则需要明确的声明模块的导出符号表(AIX就是个例子)，或者提供一个不同策略的选择(大多数的Unices)。即便这些符号是全局可见的，拥有函数的模块，也可能尚未载入。
为了可移植性，不要奢望任何符号会对外可见。这意味着模块中所有的符号都声明为 static ，除了模块的初始化函数以外，这也是为了避免各个扩展模块之间的符号名称冲突。这也意味着必须以其他方式导出扩展模块的符号。
Python提供了一种特殊的机制，以便在扩展模块间传递C级别的信息(指针)： CObject 。一个CObject是一个Python的数据类型，存储了任意类型指针(void*)。CObject可以只通过C API来创建和存取，但是却可以像其他Python对象那样来传递。在特别的情况下，他们可以被赋予一个扩展模块命名空间内的名字。其他扩展模块随后可以导入这个模块，获取这个名字的值，然后得到CObject中保存的指针。
通过CObject有很多种方式导出扩展模块的C API。每个名字都可以得到他自己的CObject，或者可以把所有的导出C API放在一个CObject指定的数组中来发布。所以可以有很多种方法导出C API。
如下的示例代码展示了把大部分的重负载任务交给扩展模块，作为一个很普通的扩展模块的例子。他保存了所有的C API的指针到一个数组中，而这个数组的指针存储在CObject中。对应的头文件提供了一个宏以管理导入模块和获取C API的指针，客户端模块只需要在存取C API之前执行这个宏就可以了。
这个导出模块是修改自1.1节的spam模块。函数 spam.system() 并不是直接调用C库的函数 system() ，而是调用 PySpam_System() ，提供了更加复杂的功能。这个函数 PySpam_System() 同样导出供其他扩展模块使用。
函数 PySpam_System() 是一个纯C函数，声明为static如下:
static int
PySpam_System(const char* command) {
return system(command);
}
函数 spam_system() 做了细小的修改:
static PyObject*
spam_system(PyObject* self, PyObject* args) {
const char* command;
int sts;
if (!PyArg_ParseTuple(args,"s",&command))
return NULL;
sts=PySpam_System(command);
return Py_BuildValue("i",sts);
}
在模块的头部加上如下行:
#include "Python.h"
另外两行需要添加的是:
#define SPAM_MODULE
#include "spammodule.h"
这个宏定义是告诉头文件需要作为导出模块，而不是客户端模块。最终模块的初始化函数必须管理初始化C API指针数组的初始化:
PyMODINIT_FUNC
initspam(void)
{
PyObject *m;
static void *PySpam_API[PySpam_API_pointers];
PyObject *c_api_object;
m = Py_InitModule("spam", SpamMethods);
if (m == NULL)
return;
/* Initialize the C API pointer array */
PySpam_API[PySpam_System_NUM] = (void *)PySpam_System;
/* Create a CObject containing the API pointer array's address */
c_api_object = PyCObject_FromVoidPtr((void *)PySpam_API, NULL);
if (c_api_object != NULL)
PyModule_AddObject(m, "_C_API", c_api_object);
}
注意 PySpam_API 声明为static，否则 initspam() 函数执行之后，指针数组就消失了。
大部分的工作还是在头文件 spammodule.h 中，如下:
#ifndef Py_SPAMMODULE_H
#define Py_SPAMMODULE_H
#ifdef __cplusplus
extern "C" {
#endif
/* Header file for spammodule */
/* C API functions */
#define PySpam_System_NUM 0
#define PySpam_System_RETURN int
#define PySpam_System_PROTO (const char *command)
/* Total number of C API pointers */
#define PySpam_API_pointers 1
#ifdef SPAM_MODULE
/* This section is used when compiling spammodule.c */
static PySpam_System_RETURN PySpam_System PySpam_System_PROTO;
#else
/* This section is used in modules that use spammodule's API */
static void **PySpam_API;
#define PySpam_System \
(*(PySpam_System_RETURN (*)PySpam_System_PROTO) PySpam_API[PySpam_System_NUM])
/* Return -1 and set exception on error, 0 on success. */
static int
import_spam(void)
{
PyObject *module = PyImport_ImportModule("spam");
if (module != NULL) {
PyObject *c_api_object = PyObject_GetAttrString(module, "_C_API");
if (c_api_object == NULL)
return -1;
if (PyCObject_Check(c_api_object))
PySpam_API = (void **)PyCObject_AsVoidPtr(c_api_object);
Py_DECREF(c_api_object);
}
return 0;
}
#endif
#ifdef __cplusplus
}
#endif
#endif /* !defined(Py_SPAMMODULE_H) */
想要调用 PySpam_System() 的客户端模块必须在初始化函数中调用 import_spam() 以初始化导出扩展模块:
PyMODINIT_FUNC
initclient(void) {
PyObject* m;
m=Py_InitModule("client",ClientMethods);
if (m==NULL)
return;
if (import_spam()<0)
return;
/*其他初始化语句*/
}
这样做的缺点是 spammodule.h 有点复杂。不过这种结构却可以方便的用于其他导出函数，所以学着用一次也就好了。
最后需要提及的是CObject提供的一些附加函数，用于CObject指定的内存块的分配和释放。详细信息可以参考Python的C API参考手册的CObject一节，和CObject的实现，参考文件 Include/cobject.h 和 Objects/cobject.c 。