从Python传递大型复杂数组到C-我最好的选择是什么？

内容导读

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2017/06/13编辑：
我尝试按照建议的方法使用boost,但是在花了3天以上的时间尝试使其进行编译和链接后,失败了,我认为这种愚蠢的痛苦方式可能是最快且痛苦更少的方式.保存一堆C然后读取的硕大的文本文件(拆分数组和数字在文件中的复数/虚数部分).优雅…不…有效…是.

我有一些科学代码,当前使用Python编写,但由于循环内的数字3d集成步骤而使其速度变慢.为了克服这个问题,我正在C中重写此特定步骤. (Cython等不是选项).

长话短说：我想尽可能方便和轻松地将数个非常大的复数数组从python代码传输到C集成器.我可以手动使用文本或二进制文件来完成此操作,但是在进行此操作之前,我想知道是否有更好的选择？

我正在使用Visual Studio C和PythonPython(不是我的选择！)

是否有任何文件格式或方法可以快速方便地从python保存复数数组,然后在C中重新创建它？

非常感谢,
本

解决方法:

我多次使用的简单解决方案是将您的“ C端”构建为dll(= Linux / OS X上的共享对象),提供一个简单的,类似于C的入口点(直整数,指针& co.,没有STL)东西)并通过ctypes传递数据.

这避免了boost / SIP / Swig / …构建梦mar,可以保持零复制(使用ctypes可以将直指针指向numpy数据),并允许您做任何您想做的事情(尤其是在构建方面-没有friggin的distutils,没有提升,什么都没有-用可以在C端构建类似于C的dll的方式进行构建.让您的C算法可以从其他语言中调用也具有很好的副作用(实际上,任何一种语言都可以通过某种方式与C库进行接口).

Here是一个快速的人工示例. C边就是：

extern "C" {
double sum_it(double *array, int size) {
    double ret = 0.;
    for(int i=0; i<size; ++i) {
        ret += array[i];
    }
    return ret;
}
}

必须将其编译为dll(在Windows上)或.so(在Linux上),并确保导出sum_it函数(使用gcc自动运行,需要使用VC的.def文件).

在Python方面,我们可以使用类似

import ctypes
import os
import sys
import numpy as np

path = os.path.dirname(__file__)
cdll = ctypes.CDLL(os.path.join(path, "summer.dll" if sys.platform.startswith("win") else "summer.so"))
_sum_it = cdll.sum_it
_sum_it.restype = ctypes.c_double

def sum_it(l):
    if isinstance(l, np.ndarray) and l.dtype == np.float64 and len(l.shape)==1:
        # it's already a numpy array with the right features - go zero-copy
        a = l.ctypes.data
    else:
        # it's a list or something else - try to create a copy
        arr_t = ctypes.c_double * len(l)
        a = arr_t(*l)
    return _sum_it(a, len(l))

确保数据正确封送；然后调用该函数就很简单

import summer
import numpy as np
# from a list (with copy)
print summer.sum_it([1, 2, 3, 4.5])
# from a numpy array of the right type - zero-copy
print summer.sum_it(np.array([3., 4., 5.]))

有关如何使用它的更多信息,请参见ctypes documentation.另请参见the relevant documentation in numpy.

对于复数,情况要稍微复杂一些,因为ctypes中没有内置函数.如果我们想使用std :: complex< double>在C侧(对于numpy复杂布局,它是pretty much guaranteed可以正常工作,即两个双精度数的序列),我们可以将C侧写为：

extern "C" {
std::complex<double> sum_it_cplx(std::complex<double> *array, int size) {
    std::complex<double> ret(0., 0.);
    for(int i=0; i<size; ++i) {
        ret += array[i];
    }
    return ret;
}
}

然后,在Python端,我们必须复制c_complex布局以获取返回值(或能够构建没有numpy的复杂数组)：

class c_complex(ctypes.Structure):
    # Complex number, compatible with std::complex layout
    _fields_ = [("real", ctypes.c_double), ("imag", ctypes.c_double)]

    def __init__(self, pycomplex):
        # Init from Python complex
        self.real = pycomplex.real
        self.imag = pycomplex.imag

    def to_complex(self):
        # Convert to Python complex
        return self.real + (1.j) * self.imag

从ctypes继承.Structure启用ctypes编组魔术,这是根据_fields_成员执行的；构造函数和其他方法只是为了在Python方面易于使用.

然后,我们必须告诉ctypes返回类型

_sum_it_cplx = cdll.sum_it_cplx
_sum_it_cplx.restype = c_complex

最后以与上一个类似的方式编写我们的包装器：

def sum_it_cplx(l):
    if isinstance(l, np.ndarray) and l.dtype == np.complex and len(l.shape)==1:
        # the numpy array layout for complexes (sequence of two double) is already
        # compatible with std::complex (see https://stackoverflow.com/a/5020268/214671)
        a = l.ctypes.data
    else:
        # otherwise, try to build our c_complex
        arr_t = c_complex * len(l)
        a = arr_t(*(c_complex(r) for r in l))
    ret = _sum_it_cplx(a, len(l))
    return ret.to_complex()

如上测试

# from a complex list (with copy)
print summer.sum_it_cplx([1. + 0.j, 0 + 1.j, 2 + 2.j])
# from a numpy array of the right type - zero-copy
print summer.sum_it_cplx(np.array([1. + 0.j, 0 + 1.j, 2 + 2.j]))

产生预期的结果：

(3+3j)
(3+3j)

内容总结

以上是互联网集市为您收集整理的从Python传递大型复杂数组到C-我最好的选择是什么？全部内容，希望文章能够帮你解决从Python传递大型复杂数组到C-我最好的选择是什么？所遇到的程序开发问题。 如果觉得互联网集市技术教程内容还不错，欢迎将互联网集市网站推荐给程序员好友。

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