本文系统阐释了在Python中如何获取与解引用指针的值：纯Python只有对象引用，涉及指针须借助ctypes、cffi或Cython与底层内存交互。ctypes通过POINTER与.contents、下标访问、cast和from_address等方式完成标量、数组与结构体指针的读取；void*需先转成具体类型；字符串指针用string_at/wstring_at。对于缓冲区数据，memoryview和numpy以更安全的零拷贝方式把内存解释为值。cffi在复杂签名上更贴近C，Cython在高性能循环中更有优势。文章强调类型匹配、生命周期、对齐与跨平台ABI差异，并提供工具对比与实践清单，帮助在安全、可维护的前提下稳定读取指针值。

本文系统阐述别的程序调用Python的三条主路径：子进程/命令行、服务化（REST/gRPC）与嵌入/FFI，并给出延迟、吞吐与复杂度的工程权衡。关键建议包括用稳定的输入输出契约与退出码管理子进程、以JSON或Protobuf规范化数据交换、通过连接复用与批处理提升性能、用幂等与熔断增强可靠性，并以虚拟环境、容器与版本策略保障可维护性。对于跨团队与跨平台协作，服务化是稳健选择；性能敏感与本地内存共享场景更适合嵌入解释器或原生扩展。在研发协作中可通过系统的Webhook触发Python任务，形成透明的自动化流转。综合来看，应根据延迟、耦合与安全需求组合方案，并以可观测性与治理能力为底座持续演进。

在R中调用Python主要有两条稳健路径：通过reticulate在同一R会话内紧密集成Python模块与函数，或用system()/processx触发独立的Python脚本与容器以获得强隔离与可复现。最佳实践是先明确场景（交互或批处理），再选择环境管理策略（Conda/virtualenv），并以requirements与renv锁定依赖；在数据交换上，小型数据用reticulate自动转换，大型数据用Parquet/Feather等列式格式降低往返开销。生产化时结合Docker与CI/CD，文档层面使用R Markdown/Quarto构建可审计流程；团队协作可在项目系统中记录环境与任务，必要时采用PingCode进行研发流程治理与跨语言任务管理。整体而言，明确目标、规范环境与数据协议，是让“R调Python”长期可靠的关键。

本文系统回答了在 Python 中使用 JPype 的方法与工程要点：先安装兼容的 Java 环境与 JPype，并确保位数匹配与类路径正确，通过 startJVM 启动 JVM、用 JClass 调用 Java 类，掌握类型映射与 JavaException 异常处理；在进阶层面，重点关注线程附着、批量化接口与缓存类引用以降低 JNI 往返成本，并做好资源释放；对比 Py4J、Jython 与 REST/gRPC 的运行模型与适用场景，从性能与解耦维度进行选型；在工程化实践中，以可复现环境、CI/CD 冒烟测试、统一日志与安全合规为抓手，推动从原型到生产的稳健落地；团队协作上可借助项目管理系统记录版本矩阵与变更，提升跨语言桥接的可维护性与透明度。