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doc/design/multi_language_interface/why_plain_c.md

@@ -8,9 +8,6 @@ Paddle需要一个多语言接口，这个接口需要做到:
 * 不同语言的接口适应不同语言的特性
 	* 例如Java与Python的错误处理是直接扔出来Exception，而对于golang错误处理应该使用返回值。
 
-我们可以将计算相关的代码使用C/C++来完成，而将逻辑结构相关的代码交由其他更高级的语言完成。不同开发语言具有不同的优势领域。使用多种语言混合开发Paddle可以增加Paddle的开发效率。
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 ## 基本要求
 
 Paddle的多语言接口实现包括一下几个方面:
@@ -25,8 +22,10 @@ Paddle的多语言接口实现包括一下几个方面:
 
 ### 使用动态库来分发Paddle
 
-* Paddle的链接方式比较复杂(使用了--whole-archieve)，如果使用了静态库分发，那么要求使用Paddle库的人按照Paddle的要求链接Paddle，这通常比较复杂。
-* 编译型语言，例如C/C++使用静态库和动态库难度差不多。但是含有解释器的语言，例如python或者java，基本上只能够调用动态库。
+* Paddle的链接方式比较复杂
+	* Paddle链接静态库使用了GCC的--whole-archieve参数，它要求使用Paddle静态库的二进制，在链接参数中指定`--whole-archieve paddle_xxx_lib --no-whole-archive`。且这个链接参数是GCC独有的。对于clang或者msvc，参数会不同。这增加了用户使用Paddle静态库的难度。
+* 编译型语言，例如C/C++使用静态库和动态库难度差不多。但是含有解释器的语言，例如[Python](http://stackoverflow.com/questions/19560594/how-to-import-static-library-in-python)或者[Java](http://stackoverflow.com/questions/24493337/linking-static-library-with-jni)，调用动态库远比调用静态库方便。
+	* 解释性语言实际运行的二进制是解释器本身，如果调用静态库只能将静态库与解释器链接。例如对于Java来说，便是将静态库加入JVM中。这对于通常的Java的开发者来说，是不常见的做法。
 
 ### 动态库中不嵌入任何其他语言的解释器
 
@@ -44,6 +43,8 @@ Paddle的多语言接口实现包括一下几个方面:
 * 由于C++编译器没有[名字修饰](https://en.wikipedia.org/wiki/Name_mangling#C.2B.2B)的规范，不同版本的编译器之间，对于同一段C++代码生成的符号可能不一致。而多语言接口需要直接读取生成的二进制(动态库)，需要有稳定的导出符号。
 * C语言是有导出符号的标准的，并且在常见的平台上，都是ABI调用标准的。
 * 大多数语言都支持使用C语言API
+* 使用C99而不使用C89，是因为C99支持[Fixed-width integer types](https://en.wikipedia.org/wiki/C_data_types#Fixed-width_integer_types)和[Boolean type](https://en.wikipedia.org/wiki/C_data_types#Boolean_type)。
+* 使用C99而不使用C11的原因是，[C11](https://en.wikipedia.org/wiki/C11_(C_standard_revision))并没有Paddle特别需要的特性，且C99相对于C11使用更加广泛。
 
 ### 不导出Paddle内部的结构体、类，仅仅使用`void*`指针作为类型的句柄(handler)
 
@@ -51,15 +52,24 @@ Paddle的多语言接口实现包括一下几个方面:
 * 在C-API中使用`void*`来表示Paddle内部类。再在每一个API中自己检查类型。
 
 ```C
+
+// in Paddle.h
+typedef void* paddle_matrix;
+
+extern "C" paddle_error getShape(paddle_matrix mat, uint64_t* height, uint64_t* width);
+
+
 // in matrix.cpp
 struct PaddleMatrix {
    int type;
    paddle::MatrixPtr mat;
 };
 
-// in Paddle.h
-typedef void* PD_Matrix;
-extern "C" PD_Error getShape(PD_Matrix, uint64_t* height, uint64_t* width);
+paddle_error get_shape(paddle_matrix m, uint64_t* height, uint64_t* width) {
+	PaddleMatrix* realMat = (PaddleMatrix*)(m);
+	...
+}
+
 ```
 
 ### 不使用SWIG这种代码生成器，而是手写多语言绑定
@@ -67,8 +77,10 @@ extern "C" PD_Error getShape(PD_Matrix, uint64_t* height, uint64_t* width);
 * [SWIG](http://www.swig.org/)是一个多语言接口的代码生成器。他的目标是使用C/C++写代码，SWIG直接读取C/C++的头文件，生成各种语言的绑定代码。
 	* 对于多语言接口，SWIG需要写一个interface文件。这个文件具有独特的语法，学习成本高。且增加一个第三方语言，就需要对这个第三方语言增加一些定义。有的时候，interface文件的写法非常[tricky](https://github.com/PaddlePaddle/Paddle/blob/develop/paddle/api/Paddle.swig#L36)。社区贡献代码学习成本高。
 	* SWIG暴露的接口保留了C++的接口样式，很难保证多语言代码风格的一致性。(函数命名，错误处理)
+		* 因为SWIG在第三方语言中暴露的函数名，类名和C++中完全一致。C++的命名风格并不能适应其他第三方语言。如果使用SWIG我们需要将在interface文件里，将大量的`SomeCppClass`重命名成`some_python_class`，或者`SomeGoTypes`。
+		* 对于不同语言，错误处理的方式也不尽相同。例如对于Java或者Python，最常见的错误处理方式是Exception，而对于Golang，错误处理方式是返回值。而SWIG只能简单的暴露C++接口，无法做到对于各种语言错误处理方式的适配。
 	* 对于大多数语言，直接使用C语言的.h并不困难。例如Python的[cffi](https://cffi.readthedocs.io/en/latest/overview.html#simple-example-abi-level-in-line)或者[Cython](http://cython.org/), golang的[cgo](https://golang.org/cmd/cgo/)。
-	* swig支持的语言或者解释器有局限。例如对于Python，使用SWIG只支持CPython解释器，而不支持PyPy解释器。
+	* SWIG支持的语言或者解释器有局限。例如对于Python，使用SWIG只支持CPython解释器，而不支持PyPy解释器。
 
 
 ## 原因列表
@@ -78,9 +90,9 @@ extern "C" PD_Error getShape(PD_Matrix, uint64_t* height, uint64_t* width);
 | 使用动态库 | 不使用静态库 | 解释型语言只能调用动态库，Paddle静态库链接复杂 |
 | 不嵌入其他语言解释器 | 不嵌入Python解释器 | Paddle C++目前嵌入Python解释器，会导致不同版本Python在一个进程里的bug |
 | 不引用其他动态库 | | Paddle一个动态库可以在任何Linux系统上运行 |
-| 使用C99做接口 | 不使用C++做接口 | C有标准的ABI，C99是目前C最广泛的使用标准(而不是C11，和C89) |
+| 使用C99做接口 | 不使用C++做接口 | C有标准的ABI，C99是目前C最广泛的使用标准，且C99支持bool类型和定长整数(uint64_t等)类型 |
 | 使用void*作为类句柄 | 不显示的写每个类具体包含什么| 实现简单，并且让接口脱离实现细节 |
-| 手写多语言绑定 | 不使用SWIG | 写SWIG很tricky，社区参与难。SWIG生成的代码不能保证多语言代码风格的一致性 |
+| 手写多语言绑定 | 不使用SWIG | 使用SWIG需要多语言绑定的开发人员熟练掌握SWIG配置，社区参与困难。SWIG生成的代码不能保证多语言代码风格的一致性 |
 
 
 ## 简单实现