利用Python進行遊戲腳本編程,不愧是最強的腳本語言!

使用腳本語言可以更加快速地開發遊戲邏輯，而不必擔心由於 C++ 程式設計師的粗心大意所造成的後果。使用已有的腳本語言可以節省開發新型自定義語言的時間和開銷，並且這些語言通常要比自己創造的語言更加的強大。

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Python 對於遊戲腳本語言來說是一種不錯的選擇，它很強大，容易嵌入使用，能夠無縫地使用 C/C++ 進行擴展，包含很多腳本語言所具有的高級特性，並且它可以用來實現自動化過程[TR1: automating production]。另外，關於 Python 的書籍、開發工具 和 庫 很豐富，使得我們很容易從其他開發者那裡受益。

下來就談一談我們在 Humongous 娛樂公司將 Python 集成進新遊戲引擎的一些經驗。說明我們選擇 Python 的原因、獲得的收益、遇到的問題，以及我們是怎樣解決它們的。

為什麼要使用腳本語言

C++ 是一種強大的語言，並且是 C 語言的巨大改進，但它並不是完成所有任務的最佳選擇。C++ 非常強調運行時性能 [Stroustrup94]，譬如，假如一個語言特性使得程序跑起來變慢，那麼這個特性便不會加入 C++ 語言中。C++ 程式設計師也因此背負了很多的限制和煩惱。

這裡列出一些限制，C++ 程式設計師經常遭遇這些事情但很少注意它們的存在：

手工管理內存：C++ 程式設計師的大量時間都花在考慮調用 delete 的適當時機。

連結過程：C++ 模塊（在編譯時或加載時）連結在一起，因此在運行時，無需進行的函數地址的解析。這提高了運行時的性能，但是卻使 編輯/測試 周期變長了。

缺乏自省能力 [TR2: introspection]：C++ 有自己的方式知道一個類中包含哪些成員，但是這種方式需要編寫過多的加載和存儲對象的代碼，而在一些腳本語言中這只需調用一個內建函數就可以完成。

C++ 是靜態的，而腳本語言是動態的。簡單地說，C++ 的程序運行地很快，但是腳本語言能讓你編碼更快。

所以，C++ 應該只用在你希望優化運行時性能的地方。現在計算機的運行速度都足夠快，對於大多數代碼來說性能都不是問題。如果你用 C++ 開發那些用腳本語言也能實現的程序，那麼你是在錯誤的事情上進行優化。

SCUMM 的問題

Humongous 公司已經使用 SCUMM (Script Creation Utility for Maniac Mansion) 創造了 50 多個遊戲。SCUMM 是一個強大的 冒險遊戲 開發語言，但是它有一些局限性。SCUMM 是十多年前寫的，它缺少一些現代語言的特性。

儘管 SCUMM 有持續的補丁和維護，它也沒有辦法像其它語言一樣健壯和有完備的功能了。

為什麼選擇 Python

我們有過創造一種新型的、現代的 私有語言的想法，但最終明智地放棄了這種想法。我們的職責是在做遊戲，而不語言。

我們在每年花費大量開銷維護一套私有工具的情況下，確實希望使用一種已有的腳本語言而不是重新創造一種。使用已有語言更快地投入工作，花費更少的開銷，並且通常情況下要比我們創造的好，並且以後會發展地更好，即使我們不用它工作。

一旦我們決定要使用已有的腳本語言，就需要從中選擇一種。我們需要一種支持 面向對象編程，並且能嵌入到我們遊戲中的語言，而且它不存在任何技術和許可授權上的問題。

我們考慮了 Lua [Lua01] 和 Python [Python02]，這兩種語言已經被應用在某些遊戲中了。

Lua 較小，更加容易嵌入到應用程式中，並且有一些很棒的語言結構。但是，那時我們發覺 Lua 的文檔有些粗略，這大概是因為 Lua 是比 Python 更新的語言。

Python 比 Lua 有更多的擴展模塊，更多的參考書籍，並且 stackless Python [Tismer01] 很適合為對象 AI 創建微線程[TR3: micro-threads]。最後我們沒有選擇 Python 的 stackless 版本，但開始用 Python 寫自動生成腳本，這給了我們繼續使用 Python 的動力。當了解了 Python 後，我們喜歡上了它的語法，最後選擇了它。

在我們決定之後，這兩種語言都發生了改進：Lua 已經變成 stackless，而 Python 有了生成器，這個能提供一些相似的功能。現在任何一種都是安全的選擇。

誰在遊戲中使用了 Python

Python 已經被使用在很多遊戲中，包括：

ToonTown - http://www.toontown.com/

EveOnline - http://www.eve-online.com/

Blade of Darkness - http://www.codemastersusa.com/blade/

還有很多其它的遊戲，只是我們很難確認，例如至少有一個 PS2 遊戲使用了 Python。

同時 Python 也至少用在兩個遊戲引擎中：

一個生成腳本示例

下面是一段 Python 代碼示例，它是一個遞歸生成所有 VC++ 工作區的簡單生成腳本。它只有以下幾行：

源碼列印？

加上更多的代碼，可以讓這個腳本 [Dawson02] 分析輸出結果，然後給團隊中的每個人發送一份結果報告郵件。不像某些其它腳本語言，上面代碼有很好的可讀性。使用 Python 來寫生成腳本和遊戲腳本將會省卻很多學習的時間。

這個生成腳本示例也顯示了一些對 Python 新手很頭疼的問題。Python 的流程控制由縮進指明，而不使用 begin/end 聲明或大括號。

我用了很短的時間來適應這種規則，最後我發現這種規則很有效。我曾經不止一次討論過 C/C++ 中的大括號應該寫在哪裡，我想 Python 程式設計師有更高的工作效率，因為他們不用花費時間爭論 K&R 及其它縮進風格[TR4: indenting style] 的事情。因為代碼塊由縮進定義，編寫時便不會出現任何不符合 Python 編譯器規則的縮進（因為那樣的話，程序就會出錯）。

要注意的是，當你混用 TAB 和空格進行縮進時，可能出現問題。大多數程式設計師使用寬度為 3 個或 4 個空格的 TAB 縮進，但是在 Python 編譯器內部卻使用 8 個空格的縮進，混合使用 TAB 和空格可能導致語法錯誤。如果你完全地使用空格或 TAB 進行縮進，並且使用一個能夠提示混用空格、TAB 縮進警告的 IDE，那麼便沒有什麼問題。

遊戲腳本示例

下面的示例是我們的第一個 Python/C++ 遊戲中的一些 Python 代碼。這些代碼是 Python 正在執行的一個主循環，它調用了其它的模塊，這些模塊甚至可以用其它語言編寫：

源碼列印？

因此，我們的遊戲由 Python 啟動，並在需要時調用 C++ 程序。

它是如何工作的

Python 程序由模塊組成，當在一個源文件中使用另一個源文件中定義的函數時，需要導入那個文件。例如，gameai.py 有一個 UpdateAI 函數，那麼在其它 Python 源文件中可以這樣調用它：

源碼列印？

遊戲程式設計師能夠想到的一個很棒的事情是，如果 UpdateAI() 跑起來很慢，那麼可以用 C++ 來重寫它。為了做到這點，在 gameai.py 中的函數和類型需要用 C++ 實現，並且在 Python 中註冊為原先的模塊名。之後，使用者能夠繼續導入並使用 gameai 模塊，而不需要任何更改。

因此，Python 模塊能夠幫你簡單地用 Python 搭建你的整個遊戲框架，而在適當的地方用 C++ 代碼實現。

粘合代碼 (Glue Code)

如果你自己手工編寫讓 C++ 代碼和 Python 協同工作的粘合代碼，那將是一件枯燥繁瑣的事情 [TR5: glue code]。一個能夠產生粘合代碼的系統框架是很重要的。

Swig, Boost, CXX 等 [Abrahams01] 能幫你產生代碼，更方便地將 Python 和 C++ 粘合起來。還有 Fubi[Bilas01]，它是一個通用的框架，可以將 C++ 的函數和類映射到一種腳本語言中。

早期，大多數這些粘合代碼框架都依靠分析 C++ 頭文件工作。因此，它們受到暴露的 C++ 頭文件的限制，並且一些框架不支持從 C++ 類派生出 Python 類。後來，這些框架都有所改進，所以現在還是值得考慮的。

而我們決定做一個自己的方案，它可以根據類的 IDL 描述或導出函數來生成粘合代碼。它的代碼叫做 Yaga，是一個遞歸命名法，表示 Yaga is A Game Architecture。

一個典型的 Yaga IDL 代碼如下：

它可以生成以下粘合代碼，還有其它一些代碼：

源碼列印？

使用這個框架可以很簡單地導出類和函數，從 C++ 類派生 Python 類，將 C++ 的數組和 vector 映射為 Python 的序列類型，以及更多的事。

內存分配

Python 之中任何東西都是對象，對象被分配內存。因為所有的對象都有引用計數，所有你不用擔心釋放內存。但是，如果你是在編寫遊戲，尤其是控制臺遊戲（譯註：指次時代及專用遊戲機平臺遊戲），你必需要明白這些內存從何處分配而來，以及分配過程會產生內存碎片的嚴重性。

為了控制這個性能問題，你需要隔離 Python，使其有自己的內存分配場。你需要重定向所有的內存分配操作到一個自定義的分配器上，它從一個固定大小的分配場中分配內存。只要你預留足夠大小的緩衝區，大於最大的 Python 歷史分配額度（原文：leave enough of a buffer above the maximum Python memory footprint），應該就能避免內存碎片問題。

另一個內存問題是沒有釋放的塊。這通常在 Python 中不是問題，因為每個對象都有引用計數，當變量離開作用域或者被顯式刪除，其引用計數就會減一，當計數為 0 時，對象就被釋放，對象生命結束。

試想這樣情況，一個被忘記的變量，它關聯了一串其它的對象，這時就會阻礙這些對象的釋放，所以你應該對清理對象保持警惕。然而，更糟糕的事情是循環引用問題，例如：對象 A 包含對象 B，但是對象 B 有一個回調指針指向對象 A，那麼這兩個對象永遠都不會被刪除。Python 的開發者們意識到這個問題，在最近的 Python 版本中加入了一個垃圾收集器，它搜尋無法訪問到達的對象，並將其全部清除。

垃圾收集器對於遊戲是很糟的，因為無法預知它們的運行時間，並且可能運行很長時間，使得畫面的幀率降低。因此，遊戲程序中需要禁用垃圾收集器，這個做起來很簡單，隨後在每個遊戲關卡後顯式地調用它。垃圾收集器同時也能告訴你 有多少無法訪問到達的對象仍然在分配中，這個可以幫助你跟蹤循環引用的情況，之後你可以手工地解決它們，這相當於 Python 的內存洩露檢查。

性能

如果你用 Python 做一些繁重的浮點計算工作，和 C++ 的性能相比會很讓人失望。Python 是一個慢語言，每個對象引用都意味著進行哈希表查詢，每個函數調用也一樣。這根本不能和 C++ 的性能相提並論，後者的變量位置和函數調用地址在編譯時就決定了。

但這並不意味著 Python 不適合做遊戲編程，而是你需要在適當的地點用它。如果拿字符串操作或 C++ STL 的 set 和 map 類型操作做對比，那麼 Python 代碼也許會做地更快。Python 的字符串操作函數是用 C 寫的，並且 Python 的引用計數對象模型能夠避免一些 C++ string 類的字符串複製過程。set 和 map 的大多數操作的複雜度是 O(log n)，而對於 Python 的哈希表複雜度則是 O(1)。

你一定想，最好不要用 Python 寫 場景圖形遍歷 或 BSP 衝突檢測代碼。但是如果你用 C++ 寫它們，而後又導出到 Python 中使用，那麼你就可以更快地編寫 AI 代碼。

請牢記 90/10 原則，這意味著對於 90% 的代碼，你不必過多操心它們的運行時性能，而代碼的明確表達力和編碼的效率才是關鍵。

控制臺遊戲

內存和性能問題在控制臺遊戲平臺上尤其重要。當不存在虛擬內存可以讓你漫不經心做內存分配的時候，保證在獨立的內存分配場中分配 Python 內存就顯得格外重要。同時，也要更明智地使用垃圾收集器 (as is using the garbage collector wisely)。

控制臺平臺沒有鍵盤、滑鼠和多顯示器，所以在控制臺平臺上運行 Python 調試器用起來很不方便。遠程調試是關鍵，它能讓你知道 Python 代碼的運行過程。很幸運，使用免費的 HapDebugger[Josephson02] 可以很容易建立遠程調試環境。

Python 使用 C 編寫，並且已經被移植到多種編譯環境和平臺下，包括 PDA。因此，在某個控制臺遊戲平臺下 Python 可能已經有了很充分的發展。

Python 會花費掉一小部分和控制臺遊戲無關的內存，但是在新一代遊戲平臺上可以不用擔心這個，它們最小都有 24M 內存。

法律問題

推向一種新的語言對於我們公司來說是個重大的決定，我覺得在進行之前，它定是受到了公司律師們的祝福。

律師懂得法律，但他們通常不太懂編程。大多數程式設計師在引入開原始碼前都不會諮詢公司的律師，當你確實問他們時，他們會認為你正在問一些奇怪且偏僻的事情。他們的立即反應是，認為那是有風險、沒有保證的計劃。

如果你和一個擅長智慧財產權的律師長談，他會一直向你灌輸「使用開源軟體會讓你焦頭爛額」的思想。有一些案例指明，在「免費發布」的源碼中包含專利或有版權的內容時，有嚴重的法律問題隱患。當你從商業軟體供應商那裡得到授權代碼時，他們會保護你免受法律責任，但對於開源軟體沒有人能給予授權許可 (with open source software there is no one to license it from)。

然而，開源社區對智慧財產權法律總是很警惕。例如 JPEG 已經從它們的開發庫中移除了 LZW 算法代碼以避免專利問題 [IJG]。負責的程式設計師會關心授權許可問題，並且通常對 GPL 和 LPGL[FSF01] 以及他們的區別很熟悉。

將開原始碼引入商業產品存在很多風險。這些風險應嚴肅對待，但不應該阻止對開原始碼的使用。有很多開源的開發庫使用在遊戲開發中，Python 實在沒什麼理由不被使用。

缺點

多語言開發增加了額外的複雜層次。同時調試兩種語言的代碼很困難，而且必須花費時間維護綁定兩種語言的粘合代碼。

類似 Python 的動態語言沒有編譯時類型檢查。這種情況初看讓人驚恐，但它的實際意味著，相比 C++ 你會遇到各式各樣不同的運行時錯誤，通常它們都很容易解決。

不同類型的換行符

UNIX (LF)、Mac OS (CR) 和 Windows (CR LF) 對待文本文件中一行的結束有不同的約定，這實在很糟。

Windows 上的 C/C++ 庫（譯註：指 Windows API 和 VC 運行時庫）會做換行符轉換，所以 UNIX 文件能夠在 Windows 上讀取，可以將 Windows 文件像 UNIX 文件一樣的操作。UNIX 和 Macintosh 文本文件之間的共同點更少，只能依靠假定某個平臺上的文件都只是這個平臺上曾經創建的，這個假設進行轉換。這個假設在當今的網絡環境下站不住腳，Python 也深受其害。直到現在，在 Windows 下寫的 Python 代碼可能無法在 Macintosh 下編譯，反之亦然。

這個問題的解決方法是，在運行 Python 代碼前，將 Python 源文件通過一個文件過濾器（可以用 Python 開發？）執行，另一種方法是以編譯後的字節碼形式發布 Python 代碼。但是，這兩種辦法都有缺點。最理想的是在計算機工業中標準化文本文件格式，或者讓所有的文件 IO 庫實現讀取任意類型文本文件的能力。

這個問題在蘋果的 OS X 上更加有趣，換行符由運行程序的模式而定，你可以運行 UNIX 或 Macintosh 兩種模式程序。這會在一個系統下出現兩種不同的換行符，甚至不用重啟。

Python 的 Macintosh 版本最近修正了這個問題，在打開文件時檢查換行符並對每個文件進行調整。將所有的換行符都規定為 UNIX 類型是一種可行的方法，它在所有平臺下都能工作，但是還是要留心這個問題。

調試器問題

很多 Python 程式設計師認為自動化測試和列印語句是他們唯一需要的調試工具，而使用調試器會影響編碼的產能。或許這對他們來說的確如此，但我已經習慣於進行源碼級調試，並且不會輕易放棄它。

PythonWin 是一個在 Windows 下的 Python 調試器兼 IDE（奇特吧？）。它是免費的，有一些不錯的功能，但也有一些缺點，如：只能在 Windows 下運行，無法調試有自身消息循環的 Python 程序。

在 Humongous 娛樂公司，我們為 Macintosh 和 Windows 開發遊戲，同時也涉及控制臺遊戲的開發。我們需要一種能工作在所有三個平臺上的調試器，而最好的方案就是使用遠程調試器。Python 的架構使得編寫它的調試器很容易，再加上其它一些免費組件，我們開發出了自己的 Python 調試器，我覺得它的效果比 PythonWin 好，並且具有遠程調試功能。被調試的客戶端需要運行一些額外代碼。調試接口是 socket 上的 ASCII 文本，另外，我們還沒考慮將調試器客戶端移植到更多其它平臺的問題。

因為我們希望集中精力開發遊戲本身，而不是語言工具，所以決定再次借用開源的力量。我們在 Python 社區發布了 HAP 調試器 (Humongous Addition to Python)，將其作為一個開源項目[Josephson02]。這是一個回饋社區的好機會，並且我們也從維護這個調試工具的事務中解放出來。

我們還沒有解決的問題是調試器的性能問題。大多數編譯式語言實現調試斷點的方法是，將常規指令替換為導致 CPU 異常的指令，如 x86 處理器的 int 3 中斷。這讓程序可以全速執行，直到觸發中斷點。Python 不支持從異常處恢復執行，所以不能使用斷點異常的方法。Python 調試器處理斷點的方法是 單步檢查代碼，即不停地在問自己「這一行有沒有斷點？」

這個性能影響的後果可能很嚴重。我們現在減小此影響的方法是，保證開發機器要比目標機器快得多。還有，將所有重量級計算用 C++ 擴展實現，這樣即使 Python 代碼拖慢了調試器，也不至於讓整個遊戲速度太慢。這是一個可以解決的問題，只是 Python 的主要開發者還沒考慮過。

代碼安全和遊戲作弊

C++ 程式設計師有時開玩笑說，刪除注釋和縮短變量名可以優化代碼。然而，在 Python 中確實如此。

Python 代碼在運行時被編譯成字節碼，並緩存起來以備後續運行，所以刪除注釋的方法不會起到優化程序的效果，但是縮短變量名則是另外一回事。大多數腳本語言都是在運行時通過名字定位變量的，這也是腳本語言強大的原因之一，因為它可以突破很多由 C++ 編譯時綁定造成的限制。然而，這也意味著變量名會一直伴隨著代碼而存在（譯註：C/C++ 等傳統編譯式語言則不同，經優化編譯後的 C/C++ 程序中沒有變量名而只有地址的概念）。

遊戲程序中包含語義清晰 (scatological) 的變量名，會被人當做笑談。更嚴重的問題是，如果在多人遊戲中使用 Python 腳本，作弊者反編譯 Python 程序後會得到完整的變量和函數名，這比起通過反編譯 C++ 程序來破解遊戲要更簡單。

Python 的優點

Python 編程很有趣。Python 易於學習，有更高的生產效率，並且促使你使用另一種思維編程。學習 Python 編程讓我成為更好的 C++ 程式設計師。

快樂的程式設計師有更高的學習效率和生產效率，他們傾向創造更好的遊戲。Humongous 公司中使用 Python 開發遊戲的團隊，在整個公司中擁有最高的工作士氣。

Python 遊戲編程系統（譯註：應指開發工具、框架、類庫等）具有很高的生產效率，而且它們仍然在發展之中。因為採用了它們，我們節省了很多資金。（原文：Productivity is higher with the Python game programming system, even though development is still being done on it. It is already clear that we will save a lot of money from this switch.）

用戶界面的開發，在 C++ 中可能花費較長的時間，而在 Python 中可以使用一些新意的方式進行實現。通常使用文本文件定義 GUI 元素的位置和關聯圖形資源，進而定義菜單。在 C++ 中會使用硬編碼的函數和控制項對象，掛鈎 GUI 元素；而在 Python 中，可將函數及對象名放入文本文件中，並在運行時掃描它們。Python 的動態和內省特性 (introspective) 使得做起這些事來很自然。（譯註：C++ 也可使用讀取文本配置方式，自動生成菜單，只是用 Python 的反射特性做起來更自然）

很多起先我們擔憂的 Python 語言限制問題都已成為過去。Python 的開發者們對該語言進行持續地改進，有時他們就像一直在滿足我們對 Python 特性需求的渴望一樣。

遊戲存檔和讀檔

C++ 程式設計師要花費很多時間解決腳本語言中不會出現的困難問題。例如，用 C++ 進行遊戲狀態的存儲和讀取就是一個麻煩問題，經常要編寫大量的代碼。而且這種方法通常會導致，存檔只能和特定版本的遊戲程序配合工作。而在 Python 中，使用 cPickle 模塊可以很方便的解決此問題，它可以存儲和讀取任何複雜的數據結構。

下面例子中聲明了一個對象 mainObject，通常它是一個用戶自定義類對象，包含各種需要存儲的狀態的句柄，但為簡單起見，這裡只把它做成一個列表。最初該列表包含數字 0 和一個字符串，然後將列表的第一個元素賦值為另外一個列表。這個過程可以繼續下去，讓 mainObject 包含任意複雜嵌套層次的對象，包括循環引用。

源碼列印？

接下來保存著這個 mainObject，這需要兩行代碼。一行導入 cPickle 模塊，另一行打開一個文件，將對象保存為二進位格式。在開發時，保存為文本格式很有用，只需省略掉 dump() 的最後一個參數即可。

源碼列印？

然後是裝載文件數據，這同樣需要兩行代碼。一行導入 cPickle 模塊，另一行重建 mainObject 對象，以及包含的子對象、列表、成員變量等。第三行列印出 mainObject 對象，可以看出已經正確地恢復了嵌套的列表。

源碼列印？

這個 Python 特性在 C++ 基本功能中不存在。

生成器：遊戲 AI 的微線程

微線程將對象狀態信息放到局部變量中（這是恰當的位置），從而極大簡化 AI 和對象更新代碼 [Carter01]。可以使用彙編語言的技巧將微線程放進 C++ 中，但是那樣很凌亂。在最近版本的 Python 中，微線程內建於語言之中。現在使用微線程會工作地很好。

在 Python 中它們叫做生成器 (generator)，使用它們編寫函數，函數產生某個結果後，控制返回到主程序。主程序稍後可以重新喚醒它們，並從中斷處繼續運行，並保持原來的局部變量值。下面的示例代碼展示創建一個對象，並移動它們穿過屏幕。這個簡單例子並不能從微線程/生成器中得到實際的好處，它只是基本展示它們怎樣用來簡化 AI 和對象更新代碼。

源碼列印？

即使你不使用生成器，在 Python 中實現 AI 更新方法也比用 C++ 更乾淨。因為如果你的某部分 AI 代碼需要一些額外的臨時狀態時，Python 可以將它加入到對象中，然後在不需要時刪除它。而 C++ 因其靜態特點，不能在運行時加入新的成員變量，這使你的對象在任何時候都必須包含所需的所有狀態。

開始使用 Python

如果你開始使用 Python，第一件事是訪問 Python 的官方網站 http://www.python.org/ 下載你的平臺上的 Python 版本。

Python 文檔在 http://www.python.org/doc/current/download.html，也有編譯的 HTML 版本 (CHM) 更便於檢索。

Windows 開發者可以使用 PythonWin 和各種 Win32 擴展http://users.bigpond.net.au/mhammond/win32all-142.exe

調試器 HapDebugger https://sourceforge.net/projects/hapdebugger/

你可以下載並編譯 Python 源碼，構建自己的 Debug 和 Release 版 Python。Python 2.2 源碼下載ftp://ftp.python.org/pub/python/2.2/Python-2.2.tgz

最後，你可以閱讀關於手工創建 Python 擴展的細節http://aspn.activestate.com/ASPN/Cookbook/Python/Recipe/66509，然後選擇一種粘合代碼包來幫你做這些事情，參考http://www.boost.org/libs/python/doc/comparisons.html

參考

[Stroustrup94] Stroustrup, Bjarne "The Design and Evolution of C++", Addison Wesley, 115

[Lua01] "The Programming Language Lua"

http://www.lua.org/

[Python02] Python Language Website

http://www.python.org/

[Tismer01] Tismer, Christian "Stackless Python"

http://www.stackless.com/

[Dawson02] Dawson, Bruce "Python Scripts"

ftp://ftp.cygnus-software.com/pub/pythonscripts.zip

[Abrahams01] Abrahams, David, "Comparisons with Other Systems"

http://www.boost.org/libs/python/doc/comparisons.html

[Bilas01] Bilas, Scott, "FuBi: Automatic Function Exporting for Scripting and Networking"

http://www.gdconf.com/archives/proceedings/2001/bilas.doc

[IJG] http://www.ijg.org/ - docsREADME in the source distribution

[FSF01] "What is Copyleft?"

http://www.gnu.org/copyleft/

[Josephson02] Josephson, Neal "HAP Python Remote Debugger"

http://sourceforge.net/projects/hapdebugger/

[Carter01] Carter, Simon "Managing AI with Micro-Threads", Game Programming Gems II, Charles River Media, 265-272