问题

Question

问题

在cython中定义不同的对象时，内存视图将返回相同的地址。但是，数组本身在被索引后将被修改。

背景。

我有用cython编写的基类和派生类。我注意到，当我对类应用多处理时，底层缓冲区在不同的进程中发生了变化，这不是故意的。在酸洗过程中，我编写了一个简单的__reduce__方法和__deepcopy__方法来重建原始对象。为了清楚起见，我将下面的代码的复杂性降低了。现在我的问题是，为什么memoryviews返回相同的地址？另外，为什么即使内存视图相同，numpy数组本身也会正确更改

#distutils: language=c++
import numpy as np
cimport numpy as np
cdef class Temp:
    cdef double[::1] inp
    def __init__(self, inp):
        print(f'id of inp = {id(inp)}')
        self.inp = inp

cdef np.ndarray x = np.ones(10)
cdef Temp a       = Temp(x)
cdef Temp b       = Temp(x)
cdef Temp c       = Temp(x.copy())
b.inp[0] = -1
c.inp[2] = 10
print(f'id of a.inp = {id(a.inp)}\nid of b.inp = {id(b.inp))}\nid of c.inp = {id(c.inp)}')
print(f'id of a.inp.base = {id(a.inp.base)}\nid of b.inp.base = {id(b.inp.base))}\nid of c.inp.base = {id(c.inp.base)}')

print('a.inp.base',a.inp.base)
print('b.inp.base',b.inp.base) # expected to be the same as a
print('c.inp.base',c.inp.base) # expected to be different to a/b

输出：

id of inp = 139662709551872
id of inp = 139662709551872
id of inp = 139662709551952
id of a.inp = 139662450248672
id of b.inp = 139662450248672
id of c.inp = 139662450248672
id of a.inp.base = 139662709551872
id of b.inp.base = 139662709551872
id of c.inp.base = 139662709551952
a.inp.base [-1.  1.  1.  1.  1.  1.  1.  1.  1.  1.]
b.inp.base [-1.  1.  1.  1.  1.  1.  1.  1.  1.  1.]
c.inp.base [ 1.  1. 10.  1.  1.  1.  1.  1.  1.  1.]

Answer 1

我们所谓的类型化内存视图不是一个单独的类：根据上下文（Cython代码，纯Python代码），它会在后台更改其身份。

所以让我们开始吧

%%cython 
cdef class Temp:
    cdef double[::1] inp

这里double[::1] inp的类型为__Pyx_memviewslice，它不是Python对象：

typedef struct {
  struct {{memview_struct_name}} *memview;
  char *data;
  Py_ssize_t shape[{{max_dims}}];
  Py_ssize_t strides[{{max_dims}}];
  Py_ssize_t suboffsets[{{max_dims}}];
} {{memviewslice_name}};

当我们致电id(self.inp)时会发生什么？显然，id是纯Python函数，因此必须从self.inp创建一个新的临时python对象（内存视图）（仅能够调用id）并直接销毁然后。临时Python对象的创建是通过__pyx_memoryview_fromslice完成的。

知道，为什么ID相等很容易解释：尽管它们是不同的对象，但临时内存视图具有相同的地址（因此也具有相同的id，这是CPython的实现细节），因为内存会被CPython反复使用。

在Python中到处都有类似的场景，这里是an example for method-objects，甚至更简单的场景：

class A:
    pass
# the life times of temporary objects don't overlap, so the ids can be the equal
id(A())==id(A())
# output: True

# the life times of objects overlap, so the id cannot be equal 
a,b=A(), A()
id(a)==id(b)
# output: False

因此，简而言之：您的期望是，相同的id表示相同的对象是错误的。只有当对象的寿命重叠时，这种假设才成立。

cython中的内存视图地址相同，但指向不同的对象

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