Python和C的相似之处比表面看起来更多。Python解释器的参考版本用C语言编写，许多为Python编写的第三方库封装C代码。此外，还可以由Python生成C代码。
Python生成C代码通常需要借助Cython之类的库，这些库使用类型注解的Python代码为Python生成C扩展模块。
新项目PythoC采用了不同的方法。它使用类型提示的Python以编程方式生成C代码——主要用于独立使用，并拥有比Cython 丰富得多的编译时代码生成功能。
PythoC的开发者用“C级运行时、基于Python的编译时”这个短语来描述其理念。该项目仍处于早期阶段，但已具备足够多的实用功能，值得先睹为快。
一个基本的PythoC程序
以下是一个改编自PythoC示例的简单程序：
from pythoc import compile, i32 @compile def add(x: i32, y: i32) -> i32: return x + y if __name__ == "__main__": print(add(10, 20))若要表明模块中哪些函数需要编译成C，你可以使用PythoC的@compile装饰器，并为结果和每个参数提供类型提示。请注意，你还需要导入PythoC自带的i32提示，而不是使用Python原生的int。这意味着你使用机器原生整数，而不是 Python 的任意大小整数。
运行此程序时，延迟一段时间后会得到30这个输出。每次执行程序时，C代码都实时编译，因此会有延迟。PythoC目前还没有像Cython那样，在从Python调用时重新使用已编译代码的机制。
乍一看，这似乎是一大限制。但实际上，这正是PythoC的优势所在：你可以将PythoC用作独立运行的C程序的代码生成系统，而不是导入到Python中的C模块。
生成独立的C程序
以下是同一个程序的新版本，行为有所不同。
from pythoc import compile, i32, ptr, i8 from pythoc.libc.stdio import printf @compile def add(x: i32, y: i32) -> i32: return x + y @compile def main(argc: i32, argv: ptr[ptr[i8]]) -> i32: printf("%u\n", add(10, 20)) if __name__ == "__main__": from pythoc import compile_to_executable compile_to_executable()你首先可能会注意到的是底部的代码块。compile_to_executable() 函数正如其名。调用它，当前模块将被编译成同样名称的可执行文件，包含所有带有@compile 注解的函数。
另一个区别是，现在main()函数的签名与C程序中的main()函数一样。这意味着编译后的可执行文件将自动使用该函数作为入口点。
最后，运行此程序时，生成的可执行文件（位于build子目录中）并不自动运行，必须手动运行它。此处的目的是构建一个独立的C程序，它与你用C手动编写的程序没有区别，但使用Python的语法。
PythoC模拟C功能
除了少数例外情况外，PythoC可以生成充分利用C特性集和运行时环境的代码。
你已经了解了如何使用类型注解来指示基本数据类型。同样，你可以使用ptr[T]注解来描述指针（如上所示），并使用array[T, N]来表示类型T的N维数组。你可以通过修饰Python类来创建结构体、联合体和枚举，所有常用的运算符和控制流操作（除了goto外）都适用。针对switch/case语句，只需使用match/case即可，但不支持fall-through语句。
另一个缺失的功能是可变长度数组。在C语言中，此功能仅在C11及更高版本中受支持，编译器中支持它是可选的，因此PythonC目前不支持它并不奇怪。
编译时代码生成
可以使用Cython实现编译时代码生成，这意味着你可以生成不同类型的C代码，甚至可以根据编译时发生的情况回退到Python代码。但是，PythonC的编译时代码生成功能是 Cython 所不具备的。
以下是Python文档中的一个示例：
from pythoc import compile, struct, i32, f64 def make_point(T): @struct(suffix=T) class Point: x: T y: T @compile(suffix=T) def add_points(p1: Point, p2: Point) -> Point: result: Point = Point() result.x = p1.x + p2.x result.y = p1.y + p2.y return result return Point, add_points Point_i32, add_i32 = make_point(i32) Point_f64, add_f64 = make_point(f64)make_point(T)函数接受某种类型注解（i32、f64），并在编译时生成Point类和add_points 函数的类型特化版本。@compile的suffix参数表示“修改所生成对象的名称，以便类型用在名称中——比如说，Point变成Point_i32和Point_i64，这在C语言中是区分同一函数不同类型签名的一种方法。此外，还可以结合运行时分发来实现多态性。
内存安全功能
C语言手动内存管理可能引发各种bug，对于任何使用该语言的人来说都耳熟能详。Cython提供了内存安全功能来解决这个问题，但PythonC提供了独特的基于类型的内存安全功能。
其中一项功能名为线性类型。linear导入允许你生成一个“证明”（通常辅以内存分配），该证明必须在释放同一块内存时被“消耗”。如果每个prf=linear()没有对应的consume(prf)，PythonC编译器将生成编译时错误。上面链接的文档展示了如何创建简单的lmalloc()/lfree() 函数来安全地分配和释放内存。虽然没有规定你必须使用线性类型，而不是手动使用malloc()/free()，但线性类型可以在编译时而不是运行时自动执行许多手动检查，并集中起来。
另一种基于类型的安全功能是细化类型。其想法是，你可以定义一个函数来执行某种检查（比如，检查空指针），并返回布尔值结果。然后，你可以使用refine()函数将一个值传递给该函数，并返回该函数特有的类型refined[func]。这使得编译器能够确保在返回该类型之前必须对其进行某种处理，并允许在代码的单个位置处理常见的检查（比如，检查非空指针）。Cython的类型系统主要用于直接模拟C的行为，因此不包含类似的功能。
PythoC的未来发展方向
PythoC目前仍处于发展初期，因此其未来的发展存在相对不确定性。一种可能是，它可以在运行时与Python更紧密地集成。比如说，@cached装饰器可以预先编译模块一次，然后在Python内部调用已编译的模块时重用这些模块，无需每次运行时都重新编译。当然，这还需要与Python现有的模块构建系统集成。虽然这种程度的集成可能并非该项目的目标之一，但它将使PythoC对那些集成C和Python的开发者来说更实用。
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