如何在C头文件和源文件中使用NumPy C-API？

发布时间：2020-12-16 07:10:53 所属栏目：百科来源：网络整理

导读：我使用Boost :: Python将 Python代码提供给C库.我有一个模板函数,可以将C类型转换为Python类型： template typename T bp::object convert(T v); 它专门用于各种原始类型以及一些模板类.一个这样的类是一个N维数组,我有一个转换为NumPy数组的函数.我想在相应

我使用Boost :: Python将 Python代码提供给C库.我有一个模板函数,可以将C类型转换为Python类型：

template <typename T> bp::object convert(T v);

它专门用于各种原始类型以及一些模板类.一个这样的类是一个N维数组,我有一个转换为NumPy数组的函数.我想在相应的转换专业化中使用此函数,例如：

template <typename Y> bp::object convert(NDArray<Y> v);

我的主要问题是这个转换函数需要存在于标题中,因为它是模板化的,但是它使用NumPy的PyArray_函数,这需要在使用之前调用import_array(). import_array()当前在构造函数中为单个对象调用,其目的是提供对Python函数的访问.它似乎不起作用,因为默认情况下,#include< numpy / arrayobject.h>只使PyArray_函数可用于当前编译单元.我已经尝试定义PY_ARRAY_UNIQUE_SYMBOL并为标头定义NO_IMPORT_ARRAY,但这并不能阻止PyArray_函数进行segfaulting.

这是我的代码的简化表示,在“conversions.h”标题中使用PyArray_函数时会出现段错误：

“conversions.h”：

#include <boost/python.hpp>
#include <numpy/numpyconfig.h>
#include <numpy/arrayobject.h>

namespace bp = boost::python;

template <typename T> bp::object convert(T v);
template <> bp::object convert<int>(int v) { return bp::long_(v); }
...
template <typename Y> bp::object convert(NDArray<Y> v)
{
... use PyArray_ functions to create and return a NumPy array
... segfaults here!
}

“Bridge.h”：

#include "conversions.h"

class Bridge {
public:
    static Bridge* instance();

    // c++11 variadic template (parameter pack)
    template <typename... Args> void exec(Args... args)
    {
        ...
        fn(convert(args)...); // fn is a Python function
        ...
    }
    void foo();

private:
    Bridge();
    Bridge(const Bridge&);
    void operator=(const Bridge&);
    static Bridge* instance_;
}

“Bridge.cpp”：

#include "Bridge.h"
#include <numpy/numpyconfig.h>
#include <numpy/arrayobject.h>

Bridge* Bridge::instance_ = nullptr;
Bridge* Bridge::instance() {
    if (!instance_) { instance_ = new Bridge(); }
    return instance_;
}
Bridge::Bridge() {
    Py_Initialize();
    _import_array();
    ...
}
void Bridge::foo() {
    ... // other stuff using PyArray functions
}

“的main.cpp”：

#include "Bridge.h"

int main(void)
{
    NDArray my_array(...);
    Bridge::instance()->exec(42,"hello",my_array); 
    return 0;
}

解决方法

我已经了解到一个问题是对PyArray函数的调用应该在与import_array(NumPy初始化函数)的调用相同的编译单元中进行.

解决此问题的一种方法是在内部“包装”PyArray_ *函数并直接使用它们而不是NumPy API.

可能有另一个解决方案发现here.

我的解决方案

创建一个“numpy_wrappers.h”文件：

...
#include "numpy/ndarraytypes.h"

int NumPyArray_NDIM(PyObject* obj);
npy_intp NumPyArray_DIM(PyObject* obj,int i);
void *NumPyArray_DATA(PyObject* obj);
...

然后通过将原始函数“包装”在与调用import_array(NumPy初始化函数)相同的源文件中来实现这些：

...
Bridge::Bridge() {
    Py_Initialize();
    _import_array();
    ...
}
...
/// Wraps PyArray_NDIM
int NumPyArray_NDIM(PyObject* obj)
{
    return PyArray_NDIM((PyArrayObject*)obj);
}

/// Wraps PyArray_DIM
npy_intp NumPyArray_DIM(PyObject* obj,int i)
{
    return PyArray_DIM((PyArrayObject*)obj,i);
}

/// Wraps PyArray_DATA
void* NumPyArray_DATA(PyObject* obj)
{
    return PyArray_DATA((PyArrayObject*)obj);
}
...

然后它们可以在模板头中使用,如下所示：

...
template <typename Y> bp::object convert(NDArray<Y> v)
{
... use NumPyArray_ functions to create and return a NumPy array
... No more segfaults!
}
...

您可以看到这个here的深入实现,这是一个用于在某些C STL类型和Python标准类型之间无缝转换的工具箱.

（编辑：李大同）

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