以 C++ 为底层基础，Python 作为上层建筑，共同搭建起高性能、易维护、可扩展的混合系统。
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。
使用 C++ 来开发 Python 扩展。认为其中最好的一个就是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。
接下来看下，如何用Pybind11,让C++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，然后在用pip工具安装。
pybind11 支持 Python2.7、Python3 和 PyPy，这里用的是 Python3：
apt-get install python3-dev
apt-get install python3-pip
pip3 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？
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
第一行是指定编译的源文件，第二行是指定编译成动态库，
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，现在来看看怎么把 C++ 的函数导入 Python
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
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。
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。
小试牛刀：可参考官方文档,学习其他具体方法。
参考：
https://time.geekbang.org/column/article/245905