用Posith:Python获取数据到C++的缓冲区

Question

我希望能够从Python将数值数据的缓冲区（即实现缓冲区协议的东西，比如numpy数组）传递到c++中：

>>> import mymod
>>> import numpy
>>> mymod.some_func(numpy.array([1,2,3]))

用c++以某种方式接收：

^{pr2}$

印刷品

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我真的不在乎[something]是什么（指针、std:：vector等等）。有人知道怎么做吗？令人惊讶的是关于它的信息很少。。。在

Answer 1

好的<get_ready_for_this.mp3>这是我解决这个问题的方法。在

首先，我创建了一个表示我想要的缓冲区的类型，以及一些helpers函数来将数据缓冲区转换为目标格式。您可以很容易地修改它以使其更灵活，但我只需要一个复杂的浮点值数组。在

// vector of complex values
typedef vector<cfloat> cbuffer;


// helper to copy data
template<typename T>
void cbuffer_copy_from(cbuffer& cbuf, void *ptr, ssize_t len, ssize_t stride) {
    cbuf.reserve(len);

    // convert elements into buffer
    char* cptr = (char*)ptr;
    for (ssize_t ii=0; ii < len; ii++) {
        cbuf.emplace_back(*reinterpret_cast<T*>(cptr));
        cptr += stride;
    }
};


// populate vector from source
template<typename T>
void cbuffer_from(cbuffer& cbuf, void *ptr, ssize_t len, ssize_t stride) {
    cbuffer_copy_from<T>(cbuf, ptr, len, stride);
}


// fast path for data that's already cfloat
template <>
void cbuffer_from<cfloat>(cbuffer& cbuf, void *ptr, ssize_t len, ssize_t stride) {
    // if stride is right, we can just copy the data
    if (stride == sizeof(cfloat)) {
        cbuf.resize(len);
        memcpy(&cbuf[0], ptr, len*sizeof(cfloat));
    } else {
        cbuffer_copy_from<cfloat>(cbuf, ptr, len, stride);
    }
}

然后，我构建了一个从python到cbuffer类型的自定义转换器：

^{pr2}$

convertible()函数检查Python对象是否实现了缓冲区协议。然后construct()函数实际上从对象中提取一个缓冲区，并通过上面的helper函数将其转换为所需的格式。如果我们在任何一步失败，清理并抛出一个运行时异常。在

最后，我们在模块中实例化转换器：

// define python module
BOOST_PYTHON_MODULE(module) {
    // register python -> c++ converters
    python_to_cbuffer();

    def("test", test);
}

如果我们创建一个测试函数：

void test(cbuffer buf) {
    for (cfloat val : buf) {
        printf("(%f, %f)\n", val.re, val.im);
    }
}

然后在python中：

>>> module.test(numpy.array([1+2j,3+4j],dtype=numpy.complex64))
(1.000000, 2.000000)
(3.000000, 4.000000)
>>> module.test(numpy.array([1,2],'b'))
(1.000000, 0.000000)
(2.000000, 0.000000)
>>> module.test(numpy.array([1,2],'i'))
(1.000000, 0.000000)
(2.000000, 0.000000)
>>> module.test(numpy.array([1,2],'l'))
(1.000000, 0.000000)
(2.000000, 0.000000)

享受吧！在