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这里的数组要点在于:

  • 数组结构,array.array或者numpy.array
  • 本篇的数组仅限一维,不过基础的C数组也是一维

一、分块讲解

源函数

/* Average values in an array */
double avg(double *a, int n) {
int i;
double total = 0.0;
for (i = 0; i < n; i++) {
total += a[i];
}
return total / n;
}

封装函数

/* Call double avg(double *, int) */
static PyObject *py_avg(PyObject *self, PyObject *args) {
PyObject *bufobj;
Py_buffer view;
double result;
/* Get the passed Python object */
// 在一个C对象指针中储存一个Python对象(没有任何转换)。
// 因此,C程序接收传递的实际对象。对象的引用计数没有增加。
// 存储的指针不是空的
if (!PyArg_ParseTuple(args, "O", &bufobj)) {
return NULL;
} /* Attempt to extract buffer information from it */ if (PyObject_GetBuffer(bufobj, &view,
PyBUF_ANY_CONTIGUOUS | PyBUF_FORMAT) == -1) {
return NULL;
} if (view.ndim != 1) {
PyErr_SetString(PyExc_TypeError, "Expected a 1-dimensional array");
PyBuffer_Release(&view);
return NULL;
} /* Check the type of items in the array */
if (strcmp(view.format,"d") != 0) {
PyErr_SetString(PyExc_TypeError, "Expected an array of doubles");
PyBuffer_Release(&view);
return NULL;
} /* Pass the raw buffer and size to the C function */
result = avg(view.buf, view.shape[0]); /* Indicate we're done working with the buffer */
PyBuffer_Release(&view);
return Py_BuildValue("d", result);
}

代码的关键点在于 PyBuffer_GetBuffer() 函数。 给定一个任意的Python对象,它会试着去获取底层内存信息,它简单的抛出一个异常并返回-1. 传给 PyBuffer_GetBuffer() 的特殊标志给出了所需的内存缓冲类型。 例如,PyBUF_ANY_CONTIGUOUS 表示是一个连续的内存区域。

if (PyObject_GetBuffer(bufobj, &view,
PyBUF_ANY_CONTIGUOUS | PyBUF_FORMAT) == -1) {
return NULL;
}

对于数组、字节字符串和其他类似对象而言,一个 Py_buffer 结构体包含了所有底层内存的信息。 它包含一个指向内存地址、大小、元素大小、格式和其他细节的指针。下面是这个结构体的定义:

本节中,我们只关注接受一个双精度浮点数数组作为参数。 要检查元素是否是一个双精度浮点数,只需验证 format 属性是不是字符串”d”. 这个也是 struct 模块用来编码二进制数据的。 通常来讲,format 可以是任何兼容 struct 模块的格式化字符串, 并且如果数组包含了C结构的话它可以包含多个值。

/* Check the type of items in the array */
if (strcmp(view.format,"d") != 0) {
PyErr_SetString(PyExc_TypeError, "Expected an array of doubles");
PyBuffer_Release(&view);
return NULL;
}

一旦我们已经确定了底层的缓存区信息,那只需要简单的将它传给C函数,然后会被当做是一个普通的C数组了。 实际上,我们不必担心是怎样的数组类型或者它是被什么库创建出来的。 这也是为什么这个函数能兼容 array 模块也能兼容 numpy 模块中的数组了。

在返回最终结果之前,底层的缓冲区视图必须使用 PyBuffer_Release() 释放掉。 之所以要这一步是为了能正确的管理对象的引用计数。

库信息修改

/* Module method table */
static PyMethodDef SampleMethods[] = {
{"gcd", py_gcd, METH_VARARGS, "Greatest common divisor"},
{"in_mandel", py_in_mandel, METH_VARARGS, "Mandelbrot test"},
{"divide", py_divide, METH_VARARGS, "Integer division"},
{"avg", py_avg, METH_VARARGS, "Average values in an array"},
{ NULL, NULL, 0, NULL}
};

测试

python setup.py install

『Python CoolBook』C扩展库_其三_简单数组操作-LMLPHP

二、全程序展示

pysample.c全文如下,其他部分并未修改,参见上节即可

#include "Python.h"
#include "sample.h" /* int gcd(int, int) */
static PyObject *py_gcd(PyObject *self, PyObject *args) {
int x, y, result; if (!PyArg_ParseTuple(args,"ii", &x, &y)) {
return NULL;
}
result = gcd(x,y);
return Py_BuildValue("i", result);
} /* int in_mandel(double, double, int) */
static PyObject *py_in_mandel(PyObject *self, PyObject *args) {
double x0, y0;
int n;
int result; if (!PyArg_ParseTuple(args, "ddi", &x0, &y0, &n)) {
return NULL;
}
result = in_mandel(x0,y0,n);
return Py_BuildValue("i", result);
} /* int divide(int, int, int *) */
static PyObject *py_divide(PyObject *self, PyObject *args) {
int a, b, quotient, remainder;
if (!PyArg_ParseTuple(args, "ii", &a, &b)) {
return NULL;
}
quotient = divide(a,b, &remainder);
return Py_BuildValue("(ii)", quotient, remainder);
} /* Call double avg(double *, int) */
static PyObject *py_avg(PyObject *self, PyObject *args) {
PyObject *bufobj;
Py_buffer view;
double result;
/* Get the passed Python object */
// 在一个C对象指针中储存一个Python对象(没有任何转换)。
// 因此,C程序接收传递的实际对象。对象的引用计数没有增加。
// 存储的指针不是空的
if (!PyArg_ParseTuple(args, "O", &bufobj)) {
return NULL;
} /* Attempt to extract buffer information from it */ if (PyObject_GetBuffer(bufobj, &view,
PyBUF_ANY_CONTIGUOUS | PyBUF_FORMAT) == -1) {
return NULL;
} if (view.ndim != 1) {
PyErr_SetString(PyExc_TypeError, "Expected a 1-dimensional array");
PyBuffer_Release(&view);
return NULL;
} /* Check the type of items in the array */
if (strcmp(view.format,"d") != 0) {
PyErr_SetString(PyExc_TypeError, "Expected an array of doubles");
PyBuffer_Release(&view);
return NULL;
} /* Pass the raw buffer and size to the C function */
result = avg(view.buf, view.shape[0]); /* Indicate we're done working with the buffer */
PyBuffer_Release(&view);
return Py_BuildValue("d", result);
} /* Module method table */
static PyMethodDef SampleMethods[] = {
{"gcd", py_gcd, METH_VARARGS, "Greatest common divisor"},
{"in_mandel", py_in_mandel, METH_VARARGS, "Mandelbrot test"},
{"divide", py_divide, METH_VARARGS, "Integer division"},
{"avg", py_avg, METH_VARARGS, "Average values in an array"},
{ NULL, NULL, 0, NULL}
}; /* Module structure */
static struct PyModuleDef samplemodule = {
PyModuleDef_HEAD_INIT, "sample", /* name of module */
"A sample module", /* Doc string (may be NULL) */
-1, /* Size of per-interpreter state or -1 */
SampleMethods /* Method table */
}; /* Module initialization function */
PyMODINIT_FUNC
PyInit_sample(void) {
return PyModule_Create(&samplemodule);
}
04-21 10:46
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