«Хочу скорость C++, но удобство Python для отладки и экспериментов» — знакомая дилемма многих разработчиков при работе с вычислительными задачами.

💡 Рассматриваем два подхода к интеграции C++ с Python: PyBind11 vs ctypes, их плюсы и подводные камни.


❗️ Ключевые моменты статьи:

• PyBind11 обеспечивает высокоуровневую интеграцию с автоматическим преобразованием типов
• ctypes — низкоуровневое решение с множеством ограничений
• полная интеграция с Numpy и Eigen из коробки через PyBind11

Основной фокус — создание Facade-класса для простого API между языками и настройка CMake для автоматической сборки.

Особенно актуально для проектов машинного обучения, численных вычислений и научных исследований, где нужна производительность C++ с интерактивностью Python.

⚠️ Важный подводный камень: после перекомпиляции C++ кода модуль Python не перезагружается автоматически — требуется полный перезапуск сессии Python.


👉 Статья

Библиотека C/C++ разработчика