Question

我正在写一个python包装器到C类，我按照here所解释的那样使用PyMem_Malloc分配内存

cdef class SomeMemory:

    cdef double* data

    def __cinit__(self, size_t number):
        # allocate some memory (uninitialised, may contain arbitrary data)
        self.data = <my_data_t*> PyMem_Malloc(number * sizeof(my_data_t))
        if not self.data:
            raise MemoryError()

然后我使用以下命令导入并在另一个脚本中使用该类：

import SomeMemory

sm = SomeMemory(10)

我现在想访问self.data的元素但我遇到了2个问题

如果我键入self.data并按Enter键，则ipython内核崩溃
如果我尝试循环自我数据

像：

for p in self.data:
    print p

我收到一个错误，即self.data不可迭代。

如何访问self.data？我是否需要先将元素转换为my_data_t？

Answer 1

（根据更新的问题严重编辑）

所以 - 我的理解是self.data需要声明为public才能从Python访问它：

cdef class SomeMemory:   
    cdef public double* data
    # also make sure you define __dealloc__ to remove the data

但是，这似乎没有强制执行。

但是，您真正的问题是Python不知道如何处理double *类型的对象。它肯定永远不会被迭代，因为关于何时停止的信息根本就没有存储（所以它总是会结束。

有一系列更好的选择：

您将数据存储为Python数组（有关指南，请参阅http://docs.cython.org/src/tutorial/array.html）。如果需要，您可以从Cython中快速访问原始c指针，但Python也知道如何处理它

代码如下

from cpython cimport array as c_array
from array import array

cdef class SomeMemory:
   cdef c_array.array data

   def __cinit__(self, size_t number):
      self.data = array('d', some initial value goes here)

您将数据存储为numpy数组。这可能稍微复杂一些，但具有相同的优点。我不会举一个例子，但它更容易找到。
您使用Cython的类型内存视图：http://docs.cython.org/src/userguide/memoryviews.html。这样做的好处是它可以让你自己控制内存管理（如果绝对对你很重要）。但是，我并不是100％确定你可以用Python干净地访问它们（懒得测试！）
您将数据包装在您自己的类中，实现__getitem__和__len__，以便它可以用作迭代器。这可能是值得的麻烦。

我建议使用第一个选项，除非你有充足的理由选择其中一个。

python迭代动态分配的Cython数组

1 个答案: