据我所知，只有少数几个项目有C的自动绑定生成器。第一个是SWIG。正如一些其他的回答已经说过的，它的风格有点旧，但它能工作。第二个是Boost.Python -它本身并不自动生成绑定，但是您可以使用Boost.Pyste来完成它，它需要GCC-XML来解析您的原始源代码并编写Boost.Python绑定，这个领域中的新成员是cppyy和Shiboken。所有选项都支持C中的虚方法，这些虚方法可以从Python重载。
也就是说，我必须补充一点，通常，当你绑定的时候，你应该避免盲目地把C中的所有东西都绑定到Python中--如果你这样做，你可能不会从Python方面得到一种非常Python化的感觉，相反，你应该设计你希望你的库如何在Python中使用，以最Python化的可能方式。然后你回过头来看看如何使用一个可能的绑定库把它修补到你的C代码中。例如，你更喜欢你的库调用处理Python列表或可迭代对象，而不是处理std::vector。如果你的C库接收到一个std::map，你希望用Python字典来处理它。如果它是一个数组，也许numpy.ndarray会更方便。等等...
也就是说，您仍然可以设计绑定，以便最大限度地减少维护。
下面是其他Python/C Package 的列表，以防您决定进一步查看：

1. SWIG-如您所知
2. Boost.Python--这是我们在这里通常使用的--结构非常好。下面的pybind 11可能是一个更现代的选择。
3. Cython-非常简洁的语法，接近Python -他们声称比Boost.Python快得多
4. SIP-传播不是很大，但它就在那里
5. pybind11-语法类似于Boost.Python，由于C++11而实现紧凑。
6. cppyy- cppyy通过利用Cling C解释器和LLVM提供全自动、动态的Python-C绑定。它支持PyPy（原生）、CPython和 C++ 标准，直至C17（以及C20的一部分）。
7. Shiboken-是Qt框架的一部分，可以从C或C头文件中提取信息，并生成CPython代码，允许将C或C项目引入Python。
   这些现在处于非活动状态：
8. PyBindGen-声称是最快的，但自2017年5月21日以来处于非活动状态，上一版本于2014年发布-目前在github上维护（https://github.com/gjcarneiro/pybindgen/releases）
9. ECS:Python-不活动自2014年12月6日（v2.8）起，移至github（https://github.com/MarcusTomlinson/ECS-Python）
10. PyCXX- C++工具，使编写Python扩展更容易- * 不活动？* 最新版本是2017年4月23日的v7.0.2
11. CLIF- CLIF为创建各种语言的C++ Package 器生成器提供了一个通用的基础- * 不活动？* repo上没有太多活动（只有14次提交）
    为了完整起见，也可以不创建正式绑定而直接将编译后的C代码加载到Python中，你可以使用FFI和下面两个Python模块中的任意一个来实现这一点：
12. ctypes-这是Python的原生代码，不需要安装外部模块。
13. cffi-这是一个受Lua JIT上等效设计启发的新包。

如果你在寻找速度，我肯定也会投Cython的票。就我所知的C和Python接口的其他方式而言，Cython与其他绑定工具相比，在"工作流的流动性"方面并没有那么繁重的维护/更新工作。（Cython化的代码认为它和纯C一样快，或者离纯C不远，这也使它非常有趣）。
无论如何，有几个很好的API可以连接Python代码和C（Boost.Python，...），但我认为所有这些API都将导致需要直接在C源代码中公开方法（如果我错了，或者不精确，你们告诉我）。
另一方面，Cython可以让你的C API（GUI，或者其他什么）与暴露源（所谓的. pyx扩展）严格分离。
C++ API =〉编译为共享对象=〉Cython扩展（导入和公开C特性）=〉编译扩展=〉使用扩展（添加到Python路径的扩展）。
好消息是您只需要维护. pyx文件池中与不断发展的C特性相关的变化部分（在那些需要公开的部分中）。开始时这是一种投资，但是，根据我的经验，一旦这个工作流建立起来，它就非常直接地使整个事情变得复杂。
现在，关于你需要扩展有虚值的类，并从Python中覆盖它们（如果我没理解错你的意思的话）。这是可行的。再说一次，不是那么直接，但是你应该看看这个线程。
坏消息是：在这种特殊情况下，您必须创建一些额外的C适配器/接口，以便在扩展的python方法没有覆盖给定父方法的情况下启用父方法的调用。（注意，从python重定义一个C公开的方法，无论是否为虚方法，都是对函数的替换，但绝对不等同于覆盖）。
hummf，现在我正在读自己回来，它看起来有点混乱。希望这仍然是有帮助的。
如果你选择Cython选项，如果你问我，我可以更具体地描述你必须处理的工作流程，但我认为上面链接的线程是一个很好的起点...

对于现代C++，使用CLIF（https://github.com/google/clif），它不会发现你的API，你需要用Python的术语来描述它。
CLIF将使用最新的LLVM/Clang编译器重新编译头文件，并生成Python扩展模块的C++源代码。
它可以理解复杂的数据结构：def f() -> dict<str, set<int>> .

对于现代C++，使用cppyy：http://cppyy.readthedocs.io/en/latest/
它基于Cling，Clang/LLVM的C解释器。绑定在运行时进行，不需要额外的中间语言。多亏了Clang，它支持C17。
具体到使用Qt的原始问题：最近的几个更新明确地支持所有KDE的绑定生成。
对于速度：PyPy本身就支持cppyy。
注：我是cppyy的主要作者。

事实上，C++并没有太多的选项，其中一个比较老的项目是SWIG;据说它有点《双城之战》和笨拙，但是因为它已经存在很长时间了，所以它应该也涵盖了很多其他项目没有处理的东西。

SWIG是一个伟大的工具，可以做你想做的
http://sourceforge.net/projects/swig/