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PythonLua C++ 高效、灵活，但开发周期长、成本高，在混合系统里可以辅助其他语言，编写各种底层模块提供扩展功能，从而扬长避短；pybind11 是一个优秀的 C++/Python 绑定库，只需要写很简单的代码，就能够把函数、类等 C++ 要素导入 Python；Lua 是另一种小巧快速的脚本语言，它的兼容项目 LuaJIT 速度更快；使用 LuaBridge 可以导出 C++ 的函数、类，但直接用 LuaJIT 的 ffi 库更好；使用 LuaBridge 也可以很容易地执行 Lua 脚本、调用 Lua 函数，让 Lua 跑在 C++ 里。

Python

Python 本身就有 C 接口，可以用 C 语言编写扩展模块，把一些低效耗时的功能改用 C 实现，有的时候，会把整体性能提升几倍甚至几十倍。

但是，使用纯 C 语言写扩展模块非常麻烦，那么，能不能利用 C++ 的那些高级特性来简化这部分的工作呢？

很多人都想到了这个问题，于是，就出现了一些专门的 C++/Python 工具，使用 C++ 来开发 Python 扩展。其中，我认为最好的一个就是pybind11。

pybind11 借鉴了“前辈”Boost.Python，能够在 C++ 和 Python 之间自由转换，任意翻译两者的语言要素，比如把 C++ 的 vector 转换为 Python 的列表，把 Python 的元组转换为 C++ 的 tuple，既可以在 C++ 里调用 Python 脚本，也可以在 Python 里调用 C++ 的函数、类。

pybind11 名字里的“11”表示它完全基于现代 C++ 开发（C++11 以上），所以没有兼容旧系统的负担。它使用了大量的现代 C++ 特性，不仅代码干净整齐，运行效率也更高。

下面，我就带你看看怎么用 pybind11，让 C++ 来辅助 Python，提升 Python 的性能。

pybind11 是一个纯头文件的库，但因为必须结合 Python，所以首先要有 Python 的开发库，然后再用 pip 工具安装。

pybind11 支持 Python2.7、Python3 和 PyPy，这里我用的是 Python3：

apt-get install python3-devapt-get install python3-pippip3 install pybind11

pybind11 充分利用了 C++ 预处理和模板元编程，把原本无聊重复的代码都隐藏了起来，展现了“神奇的魔法”——只需要短短几行代码，就可以实现一个 Python 扩展模块。具体怎么实现呢？

实际上，你只要用一个宏“PYBIND11_MODULE”，再给它两个参数，Python 模块名和 C++ 实例对象名，就可以了。

#include <pybind11/pybind11.h> // pybind11的头文件PYBIND11_MODULE(pydemo, m) // 定义Python模块pydemo{m.doc() = "pybind11 demo doc";// 模块的说明文档} // Python模块定义结束

代码里的 pydemo 就是 Python 里的模块名，之后在 Python 脚本里必须用这个名字才能 import。

第二个参数“m”其实是 pybind11::module 的一个实例对象，封装了所有的操作，比如这里的 doc() 就是模块的说明文档。它只是个普通的变量，起什么名字都可以，但为了写起来方便，一般都用“m”。

假设这个 C++ 源文件名是“pybind.cpp”，现在你就可以用 g++ 把它编译成在 Python 里调用的模块了，不过编译命令比较复杂：

g++ pybind.cpp\ #编译的源文件-std=c++11 -shared -fPIC \ #编译成动态库`python3 -m pybind11 --includes` \ #获得包含路径-o pydemo`python3-config --extension-suffix` #生成的动态库名字

我来稍微解释一下。第一行是指定编译的源文件，第二行是指定编译成动态库，这两个不用多说。第三行调用了 Python，获得 pybind11 所在的包含路径，让 g++ 能够找得到头文件。第四行最关键，是生成的动态库名字，前面必须是源码里的模块名，而后面那部分则是 Python 要求的后缀名，否则 Python 运行时会找不到模块。

编译完后会生成一个大概这样的文件：pydemo.cpython-35m-x86_64-linux-gnu.so，现在就可以在 Python 里验证了，使用 import 导入，然后用 help 就能查看模块说明：

$ python3>>> import pydemo>>> help(pydemo)

刚才的代码非常简单，只是个空模块，里面什么都没有，现在，我们来看看怎么把 C++ 的函数导入 Python。

你需要用的是 def() 函数，传递一个 Python 函数名和 C++ 的函数、函数对象或者是 lambda 表达式，形式上和 Python 的函数也差不多：

namespace py = pybind11;// 名字空间别名，简化代码PYBIND11_MODULE(pydemo, m) // 定义Python模块pydemo{m.def("info", // 定义Python函数[]()// 定义一个lambda表达式{py::print("c++ version =", __cplusplus); // pybind11自己的打印函数py::print("gcc version =", __VERSION__);py::print("libstdc++ =", __GLIBCXX__);}); m.def("add", // 定义Python函数[](int a, int b) // 有参数的lambda表达式{return a + b;}); } // Python模块定义结束

这样我们就非常轻松地实现了两个 Python 函数，在 Python 里可以验证效果：

import pydemo # 导入pybind11模块pydemo.info() # 调用C++写的函数x = pydemo.add(1,2)# 调用C++写的函数

pybind11 也支持函数的参数、返回值使用标准容器，会自动转换成 Python 里的 list、dict，不过你需要额外再包含一个“stl.h”的头文件。

下面的示例代码演示了 C++ 的 string、tuple 和 vector 是如何用于 Python 的：

#include <pybind11/stl.h> // 转换标准容器必须的头文件PYBIND11_MODULE(pydemo, m) // 定义Python模块pydemo{m.def("use_str", // 定义Python函数[](const string& str) // 入参是string{py::print(str);return str + "!!"; // 返回string}); m.def("use_tuple", // 定义Python函数[](tuple<int, int, string> x)// 入参是tuple{get<0>(x)++;get<1>(x)++;get<2>(x)+= "??";return x; // 返回元组}); m.def("use_list", // 定义Python函数[](const vector<int>& v)// 入参是vector{auto vv = v;py::print("input :", vv);vv.push_back(100);return vv;// 返回列表 }}

因为都是面向对象的编程语言，C++ 里的类也能够等价地转换到 Python 里面调用，这要用到一个特别的模板类 class_，注意，它有意模仿了关键字 class，后面多了一个下划线。

我拿一个简单的 Point 类来举个例子：

class Point final{public:Point() = default;Point(int a)；public:int get() const;void set(int a);};

使用 pybind11，你需要在模板参数里写上这个类名，然后在构造函数里指定它在 Python 里的名字。

导出成员函数还是调用函数 def()，但它会返回对象自身的引用，所以就可以连续调用，在一句话里导出所有接口：

py::class_<Point>(m, "Point") // 定义Python类.def(py::init())// 导出构造函数.def(py::init<int>())// 导出构造函数.def("get", &Point::get) // 导出成员函数.def("set", &Point::set) // 导出成员函数;

对于一般的成员函数来说，定义的方式和普通函数一样，只是你必须加上取地址操作符“&”，把它写成函数指针的形式。而构造函数则比较特殊，必须调用 init() 函数来表示，如果有参数，还需要在 init() 函数的模板参数列表里写清楚。

pybind11 的功能非常丰富，我们不可能一下子学完全部的功能，刚才说的这些只是最基本，也是非常实用的功能。除了这些，它还支持异常、枚举、智能指针等很多 C++ 特性，你可以再参考一下它的文档，学习一下具体的方法，挖掘出它的更多价值。

如果你在工作中重度使用 Python，那么 pybind11 绝对是你的得力助手，它能够让 C++ 紧密地整合进 Python 应用里，让 Python 跑得更快、更顺畅，建议你有机会就尽量多用。

Lua

接下来我要说的第二个脚本语言是小巧高效的 Lua，号称是“最快的脚本语言”。

你可能对 Lua 不太了解，但你一定听说过《魔兽世界》《愤怒的小鸟》吧，它们就在内部大量使用了 Lua 来编写逻辑。在游戏开发领域，Lua 可以说是一种通用的工作语言。

Lua 与其他语言最大的不同点在于它的设计目标：不追求“大而全”，而是“小而美”。Lua 自身只有很小的语言核心，能做的事情很少。但正是因为它小，才能够很容易地嵌入到其他语言里，为“宿主”添加脚本编程的能力，让“宿主”更容易扩展和定制。

标准的 Lua（PUC-Rio Lua）使用解释器运行，速度虽然很快，但和 C/C++ 比起来还是有差距的。所以，你还可以选择另一个兼容的项目：LuaJIT（/）。它使用了 JIT（Just in time）技术，能够把 Lua 代码即时编译成机器码，速度几乎可以媲美原生 C/C++ 代码。

不过，LuaJIT 也有一个问题，它是一个个人项目，更新比较慢，最新的 2.1.0-beta3 已经是三年前的事情了。所以，我推荐你改用它的一个非官方分支：OpenResty-LuaJIT（/openresty/luajit2）。它由 OpenResty 负责维护，非常活跃，修复了很多小错误。

git clone git@:openresty/luajit2.gitmake && make install

和 Python 一样，Lua 也有 C 接口用来编写扩展模块，但因为它比较小众，所以 C++ 项目不是很多。现在我用的是 LuaBridge，虽然它没有用到太多的 C++11 新特性，但也足够好。LuaBridge 是一个纯头文件的库，只要下载下来，把头文件拷贝到包含路径，就能够直接用：

git clone git@:vinniefalco/LuaBridge.git

我们先来看看在 Lua 里怎么调 C++ 的功能。和前面说的 pybind11 类似，LuaBridge 也定义了很多的类和方法，可以把 C++ 函数、类注册到 Lua 里，让 Lua 调用。

但我不建议你用这种方式，因为我们现在有 LuaJIT。它内置了一个 ffi 库（Foreign Function Interface），能够在 Lua 脚本里直接声明接口函数、直接调用，不需要任何的注册动作，更加简单方便。

而且这种做法还越过了 Lua 传统的栈操作，速度也更快。使用 ffi 唯一要注意的是，它只能识别纯 C 接口，不认识 C++，所以，写 Lua 扩展模块的时候，内部可以用 C++，但对外的接口必须转换成纯 C 函数。

下面我写了一个简单的 add() 函数，还有一个全局变量，注意里面必须要用 extern "C"声明：

extern "C" {// 使用纯C语言的对外接口int num = 10; int my_add(int a, int b); }int my_add(int a, int b) // 一个简单的函数，供Lua调用{return a + b;}

然后就可以用 g++ 把它编译成动态库，不像 pybind11，它没有什么特别的选项：

g++ lua_shared.cpp -std=c++11 -shared -fPIC -o liblua_shared.so

在 Lua 脚本里，你首先要用 ffi.cdef 声明要调用的接口，再用 ffi.load 加载动态库，这样就会把动态库所有的接口都引进 Lua，然后就能随便使用了：

local ffi = require "ffi" -- 加载ffi库local ffi_load = ffi.load -- 函数别名local ffi_cdef = ffi.cdefffi_cdef[[ // 声明C接口int num;int my_add(int a, int b);]]local shared = ffi_load("./liblua_shared.so") -- 加载动态库 print(shared.num) -- 调用C接口local x = shared.my_add(1, 2)-- 调用C接口

在 ffi 的帮助下，让 Lua 调用 C 接口几乎是零工作量，但这并不能完全发挥出 Lua 的优势。

因为和 Python 不一样，Lua 很少独立运行，大多数情况下都要嵌入在宿主语言里，被宿主调用，然后再“回调”底层接口，利用它的“胶水语言”特性去粘合业务逻辑。

要在 C++ 里嵌入 Lua，首先要调用函数 luaL_newstate()，创建出一个 Lua 虚拟机，所有的 Lua 功能都要在它上面执行。

因为 Lua 是用 C 语言写的，Lua 虚拟机用完之后必须要用函数 lua_close() 关闭，所以最好用 RAII 技术写一个类来自动管理。可惜的是，LuaBridge 没有对此封装，所以只能自己动手了。这里我用了智能指针 shared_ptr，在一个 lambda 表达式里创建虚拟机，顺便再打开 Lua 基本库：

auto make_luavm = []() // lambda表达式创建虚拟机{std::shared_ptr<lua_State> vm( // 智能指针luaL_newstate(), lua_close // 创建虚拟机对象，设置删除函数);luaL_openlibs(vm.get()); // 打开Lua基本库return vm; };#define L vm.get() // 获取原始指针，宏定义方便使用

在 LuaBridge 里，一切 Lua 数据都被封装成了 LuaRef 类，完全屏蔽了 Lua 底层那难以理解的栈操作。它可以隐式或者显式地转换成对应的数字、字符串等基本类型，如果是表，就可以用“[]”访问成员，如果是函数，也可以直接传参调用，非常直观易懂。

使用 LuaBridge 访问 Lua 数据时，还要注意一点，它只能用函数 getGlobal() 看到全局变量，所以，如果想在 C++ 里调用 Lua 功能，就一定不能加“local”修饰。

给你看一小段代码，它先创建了一个 Lua 虚拟机，然后获取了 Lua 内置的 package 模块，输出里面的默认搜索路径 path 和 cpath：

auto vm = make_luavm(); // 创建Lua虚拟机auto package = getGlobal(L, "package"); // 获取内置的package模块string path = package["path"];// 默认的lua脚本搜索路径string cpath = package["cpath"]; // 默认的动态库搜索路径

你还可以调用 luaL_dostring() 和 luaL_dofile() 这两个函数，直接执行 Lua 代码片段或者外部的脚本文件。注意，luaL_dofile() 每次调用都会从磁盘载入文件，所以效率较低。如果是频繁调用，最好把代码读进内存，存成一个字符串，再用 luaL_dostring() 运行：

luaL_dostring(L, "print('hello lua')"); // 执行Lua代码片段luaL_dofile(L, "./embedded.lua"); // 执行外部的脚本文件

在 C++ 里嵌入 Lua，还有另外一种方式：提前在脚本里写好一些函数，加载后在 C++ 里逐个调用，这种方式比执行整个脚本更灵活。

具体的做法也很简单，先用 luaL_dostring() 或者 luaL_dofile() 加载脚本，然后调用 getGlobal() 从全局表里获得封装的 LuaRef 对象，就可以像普通函数一样执行了。由于 Lua 是动态语言，变量不需要显式声明类型，所以写起来就像是 C++ 的泛型函数，但却更简单：

string chunk = R"(-- Lua代码片段function say(s) -- Lua函数1print(s)endfunction add(a, b)-- Lua函数2return a + bend)";luaL_dostring(L, chunk.c_str());// 执行Lua代码片段auto f1 = getGlobal(L, "say"); // 获得Lua函数f1("say something"); // 执行Lua函数auto f2 = getGlobal(L, "add"); // 获得Lua函数auto v = f2(10, 20); // 执行Lua函数

只要掌握了上面的这些基本用法，并合理地划分出 C++ 与 Lua 的职责边界，就可以搭建出“LuaJIT + LuaBridge + C++”的高性能应用，运行效率与开发效率兼得。比如说用 C++ 写底层的框架、引擎，暴露出各种调用接口作为“业务零件”，再用灵活的 Lua 脚本去组合这些“零件”，写上层的业务逻辑。