Всем привет.
Решил несколько дополнить статью C/C++ из Python.
Передача стандартных типов, таких как int, bool, float и так далее довольно проста, но мало необходима. С такими данными быстро справится и сам python, и врядли у кого-то возникнет необходимость вынесения части такого кода в библиотеку C/C++.
А вот передача больших массивов данных, или еще лучше двумерных массивов данных, или даже двумерных массивов объектов.
Тут уже все не так очевидно, и есть ряд вещей, которые думаю можно осветить для тех кто хочет существенно ускорить трудные для интерпретатора python участки кода.
Приведенный под катом пример не очень полезный для применения, но думаю достаточный, чтобы осветить все нюансы данной процедуры.
Сразу приведу исходный код файлов библиотеки.
py_list2c_array.h
#ifndef _PY_LIST_2_C_ARRAY_H_
#define _PY_LIST_2_C_ARRAY_H_
#include <stdio.h>
typedef struct {
int value;
wchar_t* name;
} Item;
extern "C" __declspec(dllexport)
int sum_diagonal(Item** field, size_t size);
#endifpy_list2c_array.cpp
Тут также все стандартно, разве что отмечу использование функции wprintf() для печати строк типа wchar_t*.
// py_list2c_array.cpp: определяет экспортированные функции для приложения DLL.
//
#include "stdafx.h"
#include "py_list2c_array.h"
extern "C" __declspec(dllexport)
int sum_diagonal(Item** field, size_t size) {
int result = 0;
for(size_t i=0; i<size;++i) {
for(size_t j=0; j<size; ++j) {
if(i == j) {
result += field[i][j].value;
wprintf(L"%sn", field[i][j].name);
}
}
}
return result;
}py_list2c_array.py
А теперь самое главное. Приведу исходный код python скрипта с описанием важных моментов.
import ctypes
class PyItem:
def __init__(self, value, name):
self.value = value
self.name = name
class CItem(ctypes.Structure):
_fields_ = [
('value', ctypes.c_int),
('name', ctypes.c_wchar_p)
]
def create_list(size):
return [[PyItem(int(str(i+1)+str(j+1)), 'item{}{}'.format(i+1, j+1)) for j in range(size)] for i in range(size)]
def py_list2c_array(py_list, size):
rowType = CItem * size
resultType = ctypes.POINTER(CItem) * size
result = resultType()
for i in range(size):
row = rowType()
for j in range(size):
row[j] = CItem()
row[j].value = py_list[i][j].value
row[j].name = ctypes.c_wchar_p(py_list[i][j].name)
result[i] = ctypes.cast(row, ctypes.POINTER(CItem))
return ctypes.cast(result, ctypes.POINTER(ctypes.POINTER(CItem)))
if __name__ == '__main__':
sLib = ctypes.cdll.LoadLibrary('./py_list2c_array.dll')
size = 4
py_list = create_list(size)
c_array = py_list2c_array(py_list, size)
sLib.sum_diagonal.argtypes = [ctypes.POINTER(ctypes.POINTER(CItem)), ctypes.c_size_t]
sLib.sum_diagonal.restype = ctypes.c_int
result = sLib.sum_diagonal(c_array, ctypes.c_size_t(size))
print('Результат: {}'.format(result))Детали
Рассмотрим некоторые особенности создания массивов ctypes. Для этого подробнее разберем функцию преобразования списка в массив py_list2c_array.
Сначала необходимо указать типы.
Тип каждой строки массива определяется как тип элемента, умноженный на количество элементов.
rowType = CItem * size
Тип массива определяется как тип строки массива, умноженный на количество строк.
Чуть ниже поясню про ctypes.POINTER().
resultType = ctypes.POINTER(CItem) * size
Далее создаем результирующий массив.
result = resultType()
А в цикле создаем каждую строку, как одномерный массив.
row = rowType()
Далее во вложенном цикле создаем каждый элемент массива и присваиваем значения структуре из списка объектов python.
row[j] = CItem()
row[j].value = py_list[i][j].value
row[j].name = ctypes.c_wchar_p(py_list[i][j].name)
Затем каждую созданную строку с элементами следует преобразовать к типу указателя на массив объектов и присвоить в ячейку результирующего массива.
Про функцию ctypes.cast() напишу чуть ниже.
result[i] = ctypes.cast(row, ctypes.POINTER(CItem))
Ну и конечно преобразовать весь массив к указателю.
return ctypes.cast(result, ctypes.POINTER(ctypes.POINTER(CItem)))
ctypes.POINTER
В ctypes есть ctypes.POINTER() — указывает, что используется указатель. Например:
ctypes.POINTER(CItem)
указывает, что это указатель на структуру CItem(). Соответственно, строкой:
ctypes.POINTER(ctypes.POINTER(CItem))
мы можем указать, что это указатель на указатель на структуру CItem, или в C++ CItem**
А есть ctypes.pointer(). Данная функция возвращает указатель на объект. Например:
item = CItem()
pointer = ctypes.pointer(item)
Не следует их путать, так как смысл у них совершенно разный.
ctypes.cast()
А теперь рассмотрим очень важную функцию ctypes.cast()
Данная функция чем-то схожа со static_cast() из C++.
Она позволяет сделать очень важные приведения.
При создании типа массива, например:
rowType = CItem * 4
row = rowType()
В данном случае row является областью памяти из 4 элементов структур CItem.
Конечно в таком виде мы никак не сможем использовать эти данные. А вот если мы на них используем функцию приведения:
array_pointer = ctypes.cast(row, ctypes.POINTER(CItem))
В данном случае array_pointer уже является указателем на область памяти с 4 структурами CItem.
Первым параметром задается созданная область памяти с элементами массива, а вторым параметром надо указать к какому типу надо привести данную область.
Ну вот вроде осветил основные моменты при передачи с помощью ctypes массивов данных.
Надеюсь данная статья поможет более быстро и полно разобраться с замечательной библиотекой ctypes.
Автор: Руслан
