主要是介绍在python中如何使用mpi以及如何将其中的communicator实例传递给 c code
之前项目的interface是c的，提供了一些c和fortran的interface 但是obviously要想让这种in-memory的staging项目使用的更方便，显然是需要和python这种 high expressive（compare with c） 语言来结合，目前好多library的方式都是上层用Python，内核使用c或者更高效的语，就像pytorch这种，这让我觉得python对于底层库的wrapper的技术是个lucrative的事情，算是表达能力与易用性的某种结合。
对于mpi4py本身的使用上来看，文档里已经说明的很详细了。
对于从python code 中传递mpi communicator给c，主要使用的是两种方式，一个是通过swig比如这个例子 另外一个是直接通过ctypes然后自己写函数进行转换，比如这个例子 在最本质上，都是将一个python的object转化成为一个c的objct，只不过使用swig的话，中间有些过程被自动完成了。
常见的using case
安装使用过程中遇到的问题
具体可以参考这个
一个是
relocation R_X86_64_32S against `_Py_NotImplementedStruct' can not be used when making a shared object |
据说是应为编译python的时候没有加上shared enable的flag，后来在我们自己的系统上根据matainer的提示，去掉demon中python-config脚本的这一行
libs.append('-lpython' + pyver + abiflags) |
就是说-shared参数后面不使用-l参数去找python的链接库，这样直接编译也没问题，但是还是不知道为什么会这样，感觉就是在编译的时候不需要将python通过动态链接的方式放进来，如果加上的话，再使用ldd会出现如下的结果
libpython3.5m.so.1.0 => /sw/xk6/python/3.5.1/sles11.3_gnu4.9.0/lib/libpython3.5m.so.1.0 |
但是不加的话也能正常运行，具体原理是什么还不太清楚
另外一个是在调用mpi方法的时候会出现
Attempting to use an MPI routine before initializing MPICH |
这个原因住主要是两个库(一个是通过swig/mpi4py编译好的python的extension，另一个是mpi4py本身所使用的MPI.so</site-packages/mpi4py/>)在使用dynamic link的时候链接了不同的底层mpi库，就是没有使用同一个mpi library所导致的。
