python - 将 numpy 数组传递给 c++ 函数并将 numpy 数组作为输出返回的最有效方法是什么？

Question

我创建了一个共享库。我就是这样使用它的

class CAudioRecoveryStrategy(AbstractAudioRecoveryStrategy):
    def __init__(self):
        array_1d_double = npct.ndpointer(dtype=numpy.double, ndim=1, flags='CONTIGUOUS')
        self.lib = npct.load_library("libhello", ".")

        self.lib.demodulate.argtypes = [array_1d_double, array_1d_double, ctypes.c_int]

    def demodulate(self, input):
        output = numpy.empty_like(input)
        self.lib.demodulate(input, output, input.size)
        return output

现在我有一个问题，在 C++ 代码中我只有指向输出数据数组的指针，而不是数组。所以我无法返回数组，除非我手动复制它。

正确的做法是什么？它必须是高效的(如对齐内存等)

Answer 1

Numpy 数组实现缓冲协议(protocol)，参见 https://docs.python.org/2/c-api/buffer.html .尤其，将输入对象解析为 PyObject*(转换 O 如果你是使用 PyArg_ParseTuple 或 PyArg_ParseTupleAndKeywords)，然后执行 PyObject_CheckBuffer，确保类型支持协议(protocol)(numpy数组做)，然后 PyObject_GetBuffer 填写具有物理地址、维度、底层内存块等。返回一个 numpy 缓冲区更复杂；总的来说，我发现它足以创建我自己类型的对象，它也支持缓冲区协议(protocol)(在 PyTypeObject 中将 tp_as_buffer 设置为非 null)。否则(但我实际上并没有尝试过)，你必须导入 numpy 模块，获取其 array 属性，调用它正确的参数，然后使用上面的缓冲协议(protocol)您由此构造的对象。