我想从Python应用程序调用C库。我不想包装整个API，只包装与我的案例相关的函数和数据类型。在我看来，我有三个选择:
用c语言创建一个实际的扩展模块，这可能有点过分，而且我还想避免学习编写扩展的开销。 使用Cython将相关部分从C库公开到Python。 在Python中完成所有的事情，使用ctypes与外部库通信。
我不知道2)还是3)哪个更好。3)的优点是ctypes是标准库的一部分，生成的代码将是纯Python——尽管我不确定这个优点到底有多大。
这两种选择有更多的优点/缺点吗?你推荐哪种方法?
编辑:感谢你的回答，它们为任何想做类似事情的人提供了很好的资源。当然，这个决定仍然是针对单一情况做出的——没有一个“这是正确的事情”之类的答案。对于我自己的情况，我可能会使用ctypes，但我也期待在其他一些项目中尝试Cython。
由于没有唯一的正确答案，接受一个答案就有些武断了;我选择了FogleBird的答案，因为它提供了一些关于ctypes的很好的见解，而且它也是目前投票最多的答案。然而，我建议阅读所有的答案，以获得一个良好的概述。
再次感谢。
当前回答
对于使用GLib的库，也可以使用GObject Introspection。
其他回答
我再举一个例子:SWIG
它很容易学，做了很多正确的事情，并支持更多的语言，所以花时间学习它是非常有用的。
如果您使用SWIG，您将创建一个新的python扩展模块，但是SWIG将为您完成大部分繁重的工作。
Cython本身是一个非常酷的工具，非常值得学习，而且惊人地接近Python语法。如果您使用Numpy进行任何科学计算，那么Cython是合适的选择，因为它与Numpy集成以实现快速矩阵运算。
Cython是Python语言的超集。您可以向它抛出任何有效的Python文件，它将吐出一个有效的C程序。在这种情况下，Cython只会将Python调用映射到底层的CPython API。这可能会导致50%的加速，因为您的代码不再被解释。
为了获得一些优化，您必须开始告诉Cython关于代码的其他事实，例如类型声明。如果你告诉它足够多，它可以把代码浓缩成纯c，也就是说，Python中的for循环变成了c中的for循环。在这里，你会看到巨大的速度提升。你也可以在这里链接到外部C程序。
使用Cython代码也非常简单。我觉得手册上说的很难。你只需要做:
$ cython mymodule.pyx
$ gcc [some arguments here] mymodule.c -o mymodule.so
然后你可以在你的Python代码中导入mymodule，完全忘记它可以编译成C语言。
在任何情况下，由于Cython都很容易安装和开始使用，所以我建议尝试一下它是否适合您的需求。如果它不是你想要的工具，那也不是浪费。
对于使用GLib的库，也可以使用GObject Introspection。
如果你已经有了一个定义了API的库，我认为ctypes是最好的选择，因为你只需要做一点初始化，然后或多或少地以你习惯的方式调用库。
我认为当你需要新代码时，Cython或用C创建一个扩展模块(这并不难)更有用，例如调用那个库并执行一些复杂、耗时的任务，然后将结果传递给Python。
对于简单的程序，另一种方法是直接执行不同的进程(外部编译)，将结果输出到标准输出，并使用subprocess模块调用它。有时这是最简单的方法。
例如，如果你制作一个控制台C程序，或多或少地以这种方式工作
$miCcode 10
Result: 12345678
你可以从Python中调用它
>>> import subprocess
>>> p = subprocess.Popen(['miCcode', '10'], shell=True, stdout=subprocess.PIPE)
>>> std_out, std_err = p.communicate()
>>> print std_out
Result: 12345678
通过一些字符串格式化，您可以以任何您想要的方式获取结果。您还可以捕获标准错误输出，因此非常灵活。
就我个人而言，我会用C写一个扩展模块。不要被Python C扩展吓倒——它们写起来一点都不难。文档是非常清晰和有用的。当我第一次用Python写一个C扩展时，我想我花了大约一个小时来弄清楚如何写一个——根本没有多少时间。
