使用 CMake 构建 Python C/C++ 扩展
内容提要
文章介绍用CMake构建Python C/C++扩展的两种方案：一是继承distutils的Extension并重写build_ext，在构建时调用CMake，适合pybind11项目；二是使用scikit-build，它作为setuptools与CMake的胶水，提供PythonExtensions等CMake函数，可通过pyproject.toml声明依赖，自带CMake和Ninja的wheel而无需全局安装，支持Cython和pybind11，便于管理第三方C/C++库依赖。
延伸解读
两种方案的选择依据
文章对比了手工继承 distutils 与使用 scikit-build 两种方案。前者需要自己重写 build_ext 并调用 CMake，适合已使用 pybind11 的项目，因为 pybind11 提供了 pybind11_add_module 等 CMake 函数简化配置；后者作为 setuptools 与 CMake 的胶水，提供 PythonExtensions 等函数，更适合需要管理第三方 C/C++ 库依赖或使用 Cython 的项目。
scikit-build 的依赖管理优势
scikit-build 通过 pyproject.toml 声明构建依赖，并自带 CMake 和 Ninja 的 wheel 包，无需在系统全局安装。这降低了环境配置的复杂度，尤其适合持续集成或跨平台构建场景。文章还提到它支持 Cython 和 pybind11，能方便地集成第三方 C/C++ 库，如 abseil-cpp。
手工方案的局限与适用场景
方案一需要手动处理 CMake 调用、输出目录、编译配置等细节，代码量较大。文章指出，如果不使用 pybind11，配置会变得繁琐，并以 Apache Arrow 的 CMakeLists.txt 为例说明复杂度。因此，该方案更适合已采用 pybind11 且依赖简单的项目，否则 scikit-build 可能是更省心的选择。
Q&A
用CMake构建Python C/C++扩展有哪些可选方案？
文章介绍了两种方案：一是继承distutils的Extension并重写build_ext，在构建时调用CMake；二是使用scikit-build，它作为setuptools与CMake的胶水，提供PythonExtensions等CMake函数，可通过pyproject.toml声明依赖，自带CMake和Ninja的wheel而无需全局安装。
为什么需要CMake来构建Python扩展？
当项目需要用到C/C++第三方库（如abseil-cpp）并需要将三方库源码和项目源码一起编译时，使用distutils的Extension会遇到C/C++依赖管理问题，而CMake是常用的C/C++依赖管理工具，因此用CMake来构建扩展可以更好地管理依赖。
方案一（继承distutils Extension）具体如何实现？
通过继承distutils的Extension创建CMakeExtension类，并重写setuptools的build_ext命令类（CMakeBuild），在run方法中检查CMake版本，然后对每个扩展调用build_extension方法，该方法使用subprocess调用cmake命令配置和构建项目，并设置输出目录等参数。
方案一适合什么样的项目？
方案一比较适合pybind11的项目，因为pybind11提供了很多CMake模块（如找到Python.h、libpython等），并且提供了pybind11_add_module函数来简化Python扩展的定义。如果不使用pybind11，则需要手动处理更多配置，比较麻烦。
scikit-build是什么？它有什么特点？
scikit-build是一个增强的Python C/C++/Fortran/Cython扩展构建系统生成器，本质上是setuptools和CMake的胶水。它提供了PythonExtensions等CMake函数，可通过pyproject.toml声明构建依赖，并且打包了CMake和Ninja的二进制wheel，因此无需在系统上全局安装CMake/Ninja。它还支持Cython和pybind11。
使用scikit-build时，setup.py和CMakeLists.txt需要怎么写？
setup.py中从skbuild导入setup替代setuptools的setup，其他参数类似。CMakeLists.txt中需要使用find_package(PythonExtensions REQUIRED)来加载scikit-build提供的CMake模块，然后使用add_library定义扩展模块，并调用python_extension_module函数，最后通过install(TARGETS ... LIBRARY DESTINATION ...)将构建好的动态库复制到Python包目录中。
