将其公开为memoryview 需要先创建Py_buffer。在 Python 3.3+ 中有一个方便的辅助函数 PyMemoryView_FromMemory 为我们做了很多工作。虽然在早期版本中我们需要采取一些额外的步骤,但我们的基本输出类型图如下所示:
%typemap(out) std::vector<uint8_t>&, const std::vector<uint8_t>& {
Py_buffer *buf=(Py_buffer*)malloc(sizeof *buf);
const bool ro = info<$1_type>::is_readonly();
if (PyBuffer_FillInfo(buf, NULL, &((*$1)[0]), (*$1).size(), ro, PyBUF_ND)) {
// error, handle
}
$result = PyMemoryView_FromBuffer(buf);
}
这里我们基本上是为Py_buffer 分配一些内存。这仅包含 Python 内部缓冲区的详细信息。一旦创建,我们分配的内存将归memoryview 对象所有。不幸的是,由于它将通过调用 free() 来发布,我们需要使用 malloc() 分配它,即使它是 C++ 代码。
除了Py_buffer 和一个可选的Py_Object PyBuffer_FillInfo 还需要一个void*(缓冲区本身)、缓冲区的大小、一个指示它是否可写的布尔值和一个标志。在这种情况下,我们的标志只是表明我们为缓冲区提供了 C 风格的连续内存。
为了确定它是否是只读的,我们使用了 SWIG 内置的 $n_type 变量和一个帮助器(如果我们愿意,它可以是 C++11 类型特征)。
要完成我们的 SWIG 界面,我们需要提供该帮助程序并包含头文件,所以整个事情变成:
%module test
%{
#include "test.hh"
namespace {
template <typename T>
struct info {
static bool is_readonly() {
return false;
}
};
template <typename T>
struct info<const T&> {
static bool is_readonly() {
return true;
}
};
}
%}
%typemap(out) std::vector<uint8_t>&, const std::vector<uint8_t>& {
Py_buffer *buf=(Py_buffer*)malloc(sizeof *buf);
const bool ro = info<$1_type>::is_readonly();
if (PyBuffer_FillInfo(buf, NULL, &((*$1)[0]), (*$1).size(), ro, PyBUF_ND)) {
// error, handle
}
$result = PyMemoryView_FromBuffer(buf);
}
%include "test.hh"
然后我们可以测试它:
import test
print test.vec()
print len(test.vec())
print test.vec()[0]
print test.vec().readonly
test.vec()[0]='z'
print test.vec()[0]
print "This should fail:"
test.cvec()[0] = 0
按预期工作,使用 Python 2.7 测试。
与仅使用 std_vector.i 包装它相比,这种方法确实有一些缺点。最大的问题是我们无法调整向量的大小,或者稍后将其转换回向量。我们可以解决这个问题,至少部分是通过像正常一样为向量创建一个 SWIG 代理并使用PyBuffer_FillInfo 的第二个参数在内部存储它。 (例如,如果我们必须管理向量的所有权,这也是需要的)。