Python |在数组上运行的扩展功能
原文:https://www . geesforgeks . org/python-extension-function-operating-on-arrays/
让我们编写一个 C 扩展函数，它可以对连续的数据数组进行操作，这可能是由数组模块或像 NumPy 这样的库创建的，并且这个函数应该是通用的，而不是特定于任何一个数组库的。
代码应该使用缓冲协议以可移植的方式接收和处理数组。下面的代码是一个 C 扩展函数，它接收数组数据，并使用 Python 中的 C 代码调用本文中的**avg(double *buf, int len)**函数–。
代码#1 :
/* 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 */
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#2:这个扩展功能是如何工作的
import array
print("Average : ", avg(array.array('d', [1, 2, 3])))
import numpy
print("Average numpy array : ", avg(numpy.array([1.0, 2.0, 3.0])))
print ("Average list : \n", avg([1, 2, 3]))
输出:
Average : 2.0
Average numpy array : 2.0
Average list :
Traceback (most recent call last):
File "", line 1, in
TypeError: 'list' does not support the buffer interface
PyBuffer_GetBuffer()功能是文章中代码的关键。- 它试图在给定的任意 Python 对象中获取关于内存表示的信息。
- 如果无法获得信息(就像普通 Python 对象一样)，它只会引发异常并返回-1。
- 传递给
PyBuffer_GetBuffer()的特殊标志给出了关于所请求的内存缓冲类型的额外提示。 - As，PyBUF _ ANY _ contact指定需要一个连续的内存区域。
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