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這裏的數組要點在於:git
/* 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; }
/* 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 */ // 在一個C對象指針中儲存一個Python對象(沒有任何轉換)。 // 所以,C程序接收傳遞的實際對象。對象的引用計數沒有增長。 // 存儲的指針不是空的 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); }
代碼的關鍵點在於 PyBuffer_GetBuffer()
函數。 給定一個任意的Python對象,它會試着去獲取底層內存信息,它簡單的拋出一個異常並返回-1. 傳給 PyBuffer_GetBuffer()
的特殊標誌給出了所需的內存緩衝類型。 例如,PyBUF_ANY_CONTIGUOUS
表示是一個連續的內存區域。github
if (PyObject_GetBuffer(bufobj, &view, PyBUF_ANY_CONTIGUOUS | PyBUF_FORMAT) == -1) { return NULL; }
對於數組、字節字符串和其餘相似對象而言,一個 Py_buffer
結構體包含了全部底層內存的信息。 它包含一個指向內存地址、大小、元素大小、格式和其餘細節的指針。下面是這個結構體的定義:數組
typedef struct bufferinfo { void *buf; /* Pointer to buffer memory */ PyObject *obj; /* Python object that is the owner */ Py_ssize_t len; /* Total size in bytes */ Py_ssize_t itemsize; /* Size in bytes of a single item */ int readonly; /* Read-only access flag */ int ndim; /* Number of dimensions */ char *format; /* struct code of a single item */ Py_ssize_t *shape; /* Array containing dimensions */ Py_ssize_t *strides; /* Array containing strides */ Py_ssize_t *suboffsets; /* Array containing suboffsets */ } Py_buffer;
本節中,咱們只關注接受一個雙精度浮點數數組做爲參數。 要檢查元素是不是一個雙精度浮點數,只需驗證 format
屬性是否是字符串」d」. 這個也是 struct
模塊用來編碼二進制數據的。 一般來說,format
能夠是任何兼容 struct
模塊的格式化字符串, 而且若是數組包含了C結構的話它能夠包含多個值。緩存
/* 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; }
一旦咱們已經肯定了底層的緩存區信息,那隻須要簡單的將它傳給C函數,而後會被當作是一個普通的C數組了。 實際上,咱們沒必要擔憂是怎樣的數組類型或者它是被什麼庫建立出來的。 這也是爲何這個函數能兼容 array
模塊也能兼容 numpy
模塊中的數組了。ide
在返回最終結果以前,底層的緩衝區視圖必須使用 PyBuffer_Release()
釋放掉。 之因此要這一步是爲了能正確的管理對象的引用計數。函數
/* 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} };
python setup.py install測試
pysample.c全文以下,其餘部分並未修改,參見上節便可ui
#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 */ // 在一個C對象指針中儲存一個Python對象(沒有任何轉換)。 // 所以,C程序接收傳遞的實際對象。對象的引用計數沒有增長。 // 存儲的指針不是空的 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); }