Cython：无法将 Python 对象转换为“双 *”答案

【问题标题】：Cython: can't convert Python object to 'double *'Cython：无法将 Python 对象转换为“双 *”
【发布时间】：2013-06-05 13:09:01
【问题描述】：

我正在将 Cython 包装器写入 C 函数。我有一个带有以下签名的 pxd 文件：

double contr_hrr(int lena, double xa, double ya, double za, double *anorms)

当我尝试从 pyx 文件中调用它时

...
return contr_hrr(len(acoefs),a.origin[0],a.origin[1],a.origin[2],anorms2)

anoms2 是一个 python 列表，我收到错误消息：

cython/ctwo.pyx:35:80: Cannot convert Python object to 'double *'

如何将 python 列表作为双数组传递给 C 函数？

【问题讨论】：

如果你有机会测试不同的方法，我很想知道哪种方法最快......
@Golgauth - 我一定会试一试。代码比我使用 C 直接包装 C 例程的旧方法慢 2 倍。
你最后的方法是什么？也许您可以在此发布您自己的答案...
@Golgauth - 完成，见下文。

标签： python arrays list cython

【解决方案1】：

我认为你不能这样做，而是自己转换它：

cimport cython
from libc.stdlib cimport malloc, free

...
cdef double *anorms
cdef unsigned int i;

anorms = <double *>malloc(len(anorms2)*cython.sizeof(double))
if anorms is NULL:
    raise MemoryError()

for i in xrange(len(anorms2)):
    anorms[i] = anorms2[i]

return contr_hrr(len(acoefs),a.origin[0],a.origin[1],a.origin[2],anorms)

如果你使用过 C++，情况会有所不同，因为

The following coercions are available:
Python type   =>   C++ type             => Python type
bytes              std::string             bytes
iterable           std::vector             list
iterable           std::list               list
iterable           std::set                set
iterable (len 2)   std::pair               tuple (len 2)

如果您可以切换到 C++，您将可以直接从 List[float] 转换为 vector<double>：

from libcpp.vector cimport vector

def py_contr_hrr(vector[double] anorms2, ...):
    ...
    return contr_hrr(len(acoefs),a.origin[0],a.origin[1],a.origin[2],anorms2)

直接从 Python 端调用：

anorms2 = [12.0, 0.5, ...]
py_contr_hrr(anorms2, ....)

来源：http://docs.cython.org/src/userguide/wrapping_CPlusPlus.html#standard-library

但我不知道这是否是您可以考虑的选择...当然，这取决于您项目的限制。

编辑：我不知道Nikita 的做法（顺便说一句，这是一种优雅的做法），而且我不知道哪种方式最适合在大型阵列上进行表演。

【讨论】：

非常感谢您的帖子。我目前正在尝试 Nikita 的方式，如果这不起作用，我会尝试这个。

【解决方案2】：

cimport array:
```
from cpython cimport array
```
从您的列表中创建一个数组对象。数组类构造函数将完成所有繁重的分配内存和迭代列表的工作（实际上可以是任何可迭代的）。
```
cdef array.array anorms2_arr = array.array('d', anorms2)
```

将其数据传递给您的函数：

return contr_hrr(.., anorms2_arr.data.as_doubles)

array 是 standard Python module。 Cython 在顶部添加了一些特殊支持，例如缓冲区接口和通过arr.data.as_xxx 直接访问底层内存块。不幸的是，这种支持仅记录在here。您还可以在this recent thread 中找到有关数组使用的一些详细信息。

【讨论】：

数组的东西有多新？当我尝试 cimport 数组时，我得到“cython/ctwo.pyx:3:0: 'array.pxd' not found”。
@Rick 我刚刚检查了 0.19.1（最后一个）稳定版本，文件就在那里。还用我当前的版本0.18 测试了导入：它对我来说很好......好吧，你的呢？
添加到Cython 0.17。无论如何，最新版本通常是最好的。
啊！出于某种未知原因，我正在使用 cython 0.16。觉得我最好升级一下。
嗯。刚刚尝试通过 Macports 安装 cython，但版本仍然显示为 0.16。

【解决方案3】：

我最后做的是确保异常数组在代码的 python 部分中作为数组维护，然后按照 Nikita 的配方使用 .data.as_doubles 属性将它们即时转换为双精度数。如果我这样做，与在 C 中本地执行所有操作相比，它的开销似乎很小。

由于各种常见的原因，尚未尝试过 numpy 方法。

【讨论】：