确实,最好的答案可能是仅使用numpy
数组,即使是从C代码中也是如此。但是,如果那不可能,那么您将遇到与在C类型和Python类型之间共享数据的任何代码相同的问题。
通常,在C和Python之间共享数据至少有五个选项:
在您的情况下,您想numpy.array
在Python中使用。因此,一般情况变为:
对于1,下面是使用的方法list
,仅因为这是一个非常简单的示例(我已经写过它了……):
PyObject *makelist(int array[], size_t size) {
PyObject *l = PyList_New(size);
for (size_t i = 0; i != size; ++i) {
PyList_SET_ITEM(l, i, PyInt_FromLong(array[i]));
}
return l;
}
这就是numpy.array
等效项(假设您可以依靠Carray
而不被删除- 请参阅文档中的创建数组,以获取有关您的选项的更多详细信息,在这里):
PyObject *makearray(int array[], size_t size) {
npy_int dim = size;
return PyArray_SimpleNewFromData(1, &dim, (void *)array);
}
无论如何,无论如何,您最终都会得到看起来像PyObject *
C中的a(并且具有单个refcount),因此您可以将其作为函数参数进行传递,而在Python方面,它看起来像是anumpy.array
,list
,bytes
或其他合适的方法。
现在,您如何实际传递函数参数?好吧,您在注释中引用的Pure Embedding中的示例代码显示了如何执行此操作,但并未真正解释正在发生的事情。实际上,与嵌入文档相比,扩展文档中的解释更多,尤其是从C调用Python函数。另外,请记住,标准库的源代码中充斥着许多此类示例(尽管由于优化或仅仅是因为尚未进行更新以利用这些优点,所以其中的一些示例并非如其可读性那样好)新的简化的C API功能)。
跳过有关从Python获取Python函数的第一个示例,因为大概您已经拥有了它。第二个示例(及其右侧的段落)展示了一种简单的方法:使用创建一个参数元组Py_BuildValue
。因此,假设我们要调用存储在上面的函数返回myfunc
的列表mylist
中的makelist
函数。这是您的工作:
if (!PyCallable_Check(myfunc)) {
PyErr_SetString(PyExc_TypeError, "function is not callable?!");
return NULL;
}
PyObject *arglist = Py_BuildValue("(o)", mylist);
PyObject *result = PyObject_CallObject(myfunc, arglist);
Py_DECREF(arglist);
return result;
当然,如果确定具有有效的可调用对象,则可以跳过可调用检查。(myfunc
如果合适的话,通常最好检查一下什么时候第一次得到,因为这样可以给您更早更好的错误反馈。)
如果您想真正了解发生了什么,请尝试使用Py_BuildValue
。如文档所述,to的第二个参数[PyObject_CallObject][6]
是一个元组,并且PyObject_CallObject(callable_object, args)
等效于apply(callable_object, args)
,等效于callable_object(*args)
。因此,如果您想使用myfunc(mylist)
Python进行调用,则必须将其有效地转换为,myfunc(*(mylist,))
以便将其转换为C。您可以构建tuple
如下所示的代码:
PyObject *arglist = PyTuple_Pack(1, mylist);
但是通常,Py_BuildValue
它更容易(尤其是如果您还没有将所有内容打包为Python对象),并且代码中的意图更加清晰(就像在另一个方向上PyArg_ParseTuple
使用显式tuple
函数一样,使用起来也越来越简单)。
那么,你怎么得到的myfunc
呢?好吧,如果您是从嵌入代码创建函数的,则只需保持指针不变即可。如果您希望它从Python代码传入,那正是第一个示例所做的。例如,如果要从模块或其他上下文中按名称查找,则用于具体类型(例如)PyModule
和抽象类型(例如)的APIPyMapping
非常简单,即使将Python代码转换为等效的C代码,通常也很明显结果大多是丑陋的样板。
综上所述,假设我有一个C整数数组,我想import mymodule
调用mymodule.myfunc(mylist)
返回int的函数。这是一个简化的示例(未经实际测试,没有错误处理,但应显示所有部分):
int callModuleFunc(int array[], size_t size) {
PyObject *mymodule = PyImport_ImportModule("mymodule");
PyObject *myfunc = PyObject_GetAttrString(mymodule, "myfunc");
PyObject *mylist = PyList_New(size);
for (size_t i = 0; i != size; ++i) {
PyList_SET_ITEM(l, i, PyInt_FromLong(array[i]));
}
PyObject *arglist = Py_BuildValue("(o)", mylist);
PyObject *result = PyObject_CallObject(myfunc, arglist);
int retval = (int)PyInt_AsLong(result);
Py_DECREF(result);
Py_DECREF(arglist);
Py_DECREF(mylist);
Py_DECREF(myfunc);
Py_DECREF(mymodule);
return retval;
}
如果您使用的是C
,则可能需要研究某种范围保护器/
管理员/等。来处理所有这些
Py_DECREF
调用,尤其是在您开始进行适当的
错误处理后(通常意味着
return NULL
通过该
功能进行早期
调用)。如果您使用的是C
11或Boost,则unique_ptr<PyObject, Py_DecRef>
可能仅需这些。
但是,实际上,如果您打算进行大量C <-> Python通信,那么减少所有这些丑陋模板的更好方法是查看所有旨在改善扩展Python的熟悉框架,包括Cython,boost :: python,等等。即使您正在嵌入,也可以有效地进行与扩展相同的工作,因此它们可以以相同的方式提供帮助。
为此,如果您在文档中搜索,其中的一些工具 也 将提供帮助嵌入部分的工具。例如,您可以使用C代码和Python代码以及使用Cython编写主程序cython --embed
。您可能需要用手指交叉和/或牺牲一些鸡肉,但是如果可以的话,它非常简单且高效。Boost并不是那么容易上手,但是一旦完成所有事情,几乎所有的事情都以您期望的方式完成,并且可以正常工作,对于嵌入和扩展来说也是如此。等等。