Numpy数组与ctypes函数的接口

Question

我正在尝试将一个共享的C库与一些Python代码连接起来。这个库的接口大概是这样的：

typedef struct{
    int v1;
    double* v2} input;

还有两种其他类型，分别用于配置和输出。

我在Python中使用ctypes Structure来设置这些结构，像这样：

class input(Structure):
    _fields_ = [("v1",c_int),("v2",POINTER(c_double)]

C代码中有一些函数，它们接收指向这个结构的指针，参数类型定义如下：

fun.argtypes = [constraints,input,POINTER(input)]

constraints是另一个结构，里面有一些int类型的字段用于配置。

首先，我更新输入结构中的v2字段：

input.v2 = generated_array.ctypes.data_as(POINTER(c_double))

然后我调用这个函数：

fun(constraints,input,byref(output))

这个函数的原型要求传入结构和指向结构的指针（输出结构的类型假设与输入结构的类型相同）。

接着，我想访问输出中v2字段的结果。但是我得到了意想不到的结果。有没有更好或正确的方法来做这个？

我在这里搜索了很多，读了文档，但找不到问题所在。我没有任何错误信息，但从共享库收到的警告似乎表明这些接口有问题。

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我想我找到了问题所在：

当我调用这个方法时，会调用一个复数的numpy数组。然后我创建了4个向量：

    out_real = ascontiguousarray(zeros(din.size,dtype=c_double))
    out_imag = ascontiguousarray(zeros(din.size,dtype=c_double))
    in_real  = ascontiguousarray(din.real,dtype = c_double)
    in_imag  = ascontiguousarray(din.imag,dtype = c_double) 

其中din是输入向量。我是这样测试这个方法的：

    print in_real.ctypes.data_as(POINTER(c_double))    
    print in_imag.ctypes.data_as(POINTER(c_double))
    print out_real.ctypes.data_as(POINTER(c_double))
    print out_imag.ctypes.data_as(POINTER(c_double))

结果是：

    <model.LP_c_double object at 0x1d81f80>
    <model.LP_c_double object at 0x1d81f80>
    <model.LP_c_double object at 0x1d81f80>
    <model.LP_c_double object at 0x1d81f80>

看起来它们都指向同一个地方。

经过一些修改，它按预期工作了……

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经过多次测试，我发现第一次的代码几乎是正确的。我只创建了一个结构实例并更新它的字段。我改为在每次调用fun时创建一个新的实例。我还把所有数组类型改为等效的ctypes类型；这似乎让函数按预期工作。

打印的行为仍然和上面的测试一样，但这个函数似乎即使在这种奇怪的行为下也能正常工作。这正如@ericsun在下面评论所指出的那样是正确的。

Answer 1

这个 struct 里面有一个 int 类型的字段，可能是用来表示数组的长度，不过我只是猜的，因为没有完整的函数原型。如果真是这样的话，下面有个例子可能会对你有帮助。

首先，我需要在一个共享库中编译一个测试函数。我会简单地把输入数组的每个元素都乘以 2：

import os
import numpy as np
from ctypes import *

open('tmp.c', 'w').write('''\
typedef struct {
    int v1; double *v2;
} darray;
int test(darray *input, darray *output) {
    int i;
    /* note: this should first test for compatible size */
    for (i=0; i < input->v1; i++)
        *(output->v2 + i) = *(input->v2 + i) * 2;
    return 0;
}
''')
os.system('gcc -shared -o tmp.so tmp.c')

接下来，创建 ctypes 的定义。我添加了一个 classmethod，用来从 numpy.ndarray 创建一个 darray：

c_double_p = POINTER(c_double)

class darray(Structure):
    _fields_ = [
      ('v1', c_int),
      ('v2', c_double_p),
    ]
    @classmethod
    def fromnp(cls, a):
        return cls(len(a), a.ctypes.data_as(c_double_p))

lib = CDLL('./tmp.so')
lib.test.argtypes = POINTER(darray), POINTER(darray)

测试：

a1 = np.arange(3) + 1.0
a2 = np.zeros(3)
print 'before:', '\na1 =', a1, '\na2 =', a2 

lib.test(darray.fromnp(a1), darray.fromnp(a2))
print 'after:', '\na1 =', a1, '\na2 =', a2 

输出：

before: 
a1 = [ 1.  2.  3.] 
a2 = [ 0.  0.  0.]
after: 
a1 = [ 1.  2.  3.] 
a2 = [ 2.  4.  6.]