嵌入所有的扩展内存

Question

在遵循pythonsembedding/extending tutorial时，我产生了以下代码

#include <boost/filesystem.hpp>
#include <Python.h>
static PyObject *
spam_system(PyObject *self, PyObject *args) {
    const char *command;
    int sts;
    if (!PyArg_ParseTuple(args, "s", &command))
        return NULL;
    sts = system(command);
    return PyLong_FromLong(sts);
}
static char SpamModuleName[] = "spam\000";
int main(int argc, char const *argv[]) {
    Py_SetPath((
        boost::filesystem::canonical("./python_lib.zip").wstring()
    ).c_str());
    PyImport_AppendInittab(SpamModuleName,[](){
        static PyMethodDef SpamMethods[] = {
            {"system", spam_system, METH_VARARGS, "Execute a shell command."},
            {NULL, NULL, 0, NULL}
        };
        static struct PyModuleDef spammodule = {
            PyModuleDef_HEAD_INIT,
            SpamModuleName,
            NULL,
            -1,
            SpamMethods,
            NULL, NULL, NULL, NULL
        };
        return PyModule_Create(&spammodule);
    });
    Py_Initialize();
    PyRun_SimpleString(
        "import spam\n"
        "status = spam.system(\"ls -l\")\n"
    );
    Py_Finalize();
    return 0;
}

代码编译得很好（使用Stephan T.Lavavej的x64native mingw toolchain），但是在运行我的程序时分配了大约4gig的ram，并且在PyRun_SimpleString("import spam\n")中有100%的cpu使用率(procexp screenshot)，而pythons MemoryError经常崩溃。你知道吗

PyImport_ImportModule(SpamModuleName);在分配了大量内存之后，程序也崩溃了（事实上，我从来没有成功运行过这个函数）。你知道吗

如果我结束所有其他程序并释放尽可能多的ram，程序运行良好并产生预期的输出，但资源消耗使其无法使用。我做错了什么/是什么让python使用了那么多资源？你知道吗

编辑在讨论了mingw-w64 irc后，我得到了它的工作，并将发布解决方案作为答案，以防其他人发现自己在我的位置上

Answer 1

多亏了用户alexey和ktietz的广泛帮助，我被指出了这个事实python.dll使用64位VC构建的系统在导入GCC构建的x64二进制文件时遇到问题。解决方案是自己构建lib，同时修补它以编译unter MINGWx64。你知道吗

我们可以找到those patches here或prebuilt libraries here。你知道吗