vb跟python之間沒有一個可交互的橋梁，所以是不能實現混合編程的。不過VS2019已經完美支持python，也許Python跟VB.net混合編程會成為可能。
Ⅱ python可以作為一個編程語言嗎
當然，Python本身就是一門編程語言！
Python是一種計算機程序設計語言，一種動態的、面向對象的腳本語言，最初被設計用於編寫自動化腳本，隨著版本的不斷更新和語言功能的添加，被用於獨立、大型項目的開發。
自從20世紀90年代初Python語言誕生至今，已被逐漸廣泛應用於系統管理任務的處理和Web編程。
由於Python語言的簡潔性、易讀性以及可擴展性，在國外用Python做科學計算的研究機構日益增多，一些知名大學已經採用Python來教授程序設計課程。
Python應用領域廣泛，常見的領域有：網路編程、圖形界面開發、Web應用開發、3D游戲開發、科學與數字計算等。
Ⅲ python與c++混合編程如何入門
派桑和c/c++實際上是不同的工具，一個是斧頭，一個是菜刀，各有各的用途。非要把讓菜刀能砍柴，讓斧頭能切菜，這種努力有無必要，值得考慮。
派桑常用劇本，嚕蘇，速度慢，不嚴謹，但有它的便利，例如它有 list, tuple, 之類的東西。
混合編程 常用於 提高 派桑 速度。
常用 方法 是（1）包含 Python.h 文件頭 （2）定義 派桑 的 各種對象 為 各種 c 結構
（3）派桑 的 各種對象用指針，名字用 Py 或 _Py大頭 動態分配 在 heap （4）用函數跟蹤統計 各種對象結構 的個數變化，即時 釋放內存（5）及時處理 派桑 exception
(6) 輸出為派桑的數據格式。
我沒有合起來用過，不過基本套路如此。
Ⅳ 有沒有簡單的中文python的openMP和MPI教程
MPI（MPI是一個標准，有不同的具體實現，比如MPICH等）是多主機聯網協作進行並行計算的工具，當然也可以用於單主機上多核/多CPU的並行計算，不過效率低。它能協調多台主機間的並行計算，因此並行規模上的可伸縮性很強，能在從個人電腦到世界TOP10的超級計算機上使用。缺點是使用進程間通信的方式協調並行計算，這導致並行效率較低、內存開銷大、不直觀、編程麻煩。
OpenMP是針對單主機上多核/多CPU並行計算而設計的工具，換句話說，OpenMP更適合單台計算機共享內存結構上的並行計算。由於使用線程間共享內存的方式協調並行計算，它在多核/多CPU結構上的效率很高、內存開銷小、編程語句簡潔直觀，因此編程容易、編譯器實現也容易（現在最新版的C、C++、Fortran編譯器基本上都內置OpenMP支持）。不過OpenMP最大的缺點是只能在單台主機上工作，不能用於多台主機間的並行計算！
如果要多主機聯網使用OpenMP（比如在超級計算機上），那必須有額外的工具幫助，比如 MPI + OpenMP 混合編程。或者是將多主機虛擬成一個共享內存環境（Intel有這樣的平台），但這么做效率還不如混合編程，唯一的好處是編程人員可以不必額外學習MPI編程。