Python 调用 C++ 传递numpy 数据详情

下面是关于“Python 调用 C++ 传递 numpy 数据”的完整攻略，包含了两个示例。

Cython 实现 Python 调用 C++ 传递 numpy 数据

Cython 是一种将 Python 代码转换为 C 代码的工具，可以与 C++ 代码进行混合编程。下面是一个示例，演示如何使用 Cython 调用 C++ 代码，并传递 numpy 数组。

步骤一：创建 C++ 代码

首先，我们需要创建一个 C++ 代码文件，用于实现我们的功能。下面是一个示例，演示如何计算两个 numpy 数组的点积。

#include <iostream>
#include <numpy/arrayobject.h>

using namespace std;

double dot_product(double* a, double* b, int n)
{
    double result = 0.0;
    for (int i = 0; i < n; i++)
    {
        result += a[i] * b[i];
    }
    return result;
}

extern "C" double numpy_dot_product(PyObject* a, PyObject* b)
{
    PyArrayObject* arr_a = reinterpret_cast<PyArrayObject*>(a);
    PyArrayObject* arr_b = reinterpret_cast<PyArrayObject*>(b);

    double* data_a = reinterpret_cast<double*>(PyArray_DATA(arr_a));
    double* data_b = reinterpret_cast<double*>(PyArray_DATA(arr_b));

    int n = PyArray_DIM(arr_a, 0);

    return dot_product(data_a, data_b, n);
}

在上面的示例中，我们定义了一个 dot_product 函数，用于计算两个 double 类型数组的点积。然后，我们定义了一个 numpy_dot_product 函数，用于将 Python 中 numpy 数组转为 C++ 中的 double 类型数组，并调用 dot_product 函数计算点积。需要注意的是，我们使用了 extern "C" 关键字，以便在 Python 中调用该函数。

步骤二：创建 Cython 代码

接下来，我们需要创建一个 Cython 代码文件，用于调用 C++ 代码。下面是一个示例，演示如何调用上面的 numpy_dot_product 函数。

import numpy as np
cimport numpy as np

cdef extern from "dot_product.cpp":
    double numpy_dot_product(PyObject* a, PyObject* b)

def dot_product(np.ndarray[np.float64_t, ndim=1] a, np.ndarray[np.float64_t, ndim=1] b):
    return numpy_dot_product(a, b)

在上面的示例中，我们使用 cdef 关键字声明了一个外部函数 numpy_dot_product，并指定了其参数类型和返回值类型。然后，我们定义了一个 dot_product 函数，用于调用 numpy_dot_product 函数，并返回结果。

步骤三：编译 Cython 代码

后，我们需要将 Cython 代码编译为 Python 模块。下面是一个示例，演示如何使用 setup.py 文件编译 Cython 代码。

from distutils.core import setup
from Cython.Build import cythonize
import numpy

setup(
    ext_modules=cythonize("dot_product.pyx"),
    include_dirs=[numpy.get_include()]
)

在上面的示例中，我们使用 setup 函数指定了要编译的 Cython 代码文件以及 numpy 库的路径。

步骤四：测试代码

现在，我们可以测试我们的代码了。下面是一个示例，演示如何使用 dot_product 函数计算两个 numpy 数组的点积。

import numpy as np
from dot_product import dot_product

a = np.array([1.0, 2.0, 3.0])
b = np.array([4.0, 5.0, 6.0])

result = dot_product(a, b)

print(result)

在上面的示例，我们创建了两个 numpy 数组 a 和 b，然后使用 dot_product 函数计算它们的点积。输出结果为“32.0”。

ctypes 实现 Python 调用 C++ 传递 numpy 数据

ctypes 是 Python 标准库中的一个模块，可以用于调用动态链接库中的 C 函数。下面是一个示例，演示如何使用 ctypes 调用 C++ 代码，并传递 numpy 数组。

步骤一：创建 C++ 代码

首先，我们需要创建一个 C++ 代码文件，用于实现我们的功能。下面是一个示例，演示如何计算两个 numpy 数组的点积。

#include <iostream>
#include <numpy/arrayobject.h>

using namespace std;

double dot_product(double* a, double* b, int n)
{
    double result = 0.0;
    for (int i = 0; i < n; i++)
    {
        result += a[i] * b[i];
    }
    return result;
}

extern "C" double* numpy_dot_product(double* a, double* b, int n)
{
    double* result = new double[1];
    result[0] = dot_product(a, b, n);
    return result;
}

在上面的示例中，我们定义了一个 dot_product 函数，用于计算两个 double 类型数组的点积。然后，我们定义一个 numpy_dot_product 函数，用于将 Python 中的 numpy 数组转换为 C++ 中的 double 类型数组，并调用 dot_product 函数计算点积。需要注意的是，我们使用了 extern "C" 关键字，以便在 Python 中调用该函数。

步骤二：编译 C++ 代码

接下，我们需要将 C++ 代码编译动态链接库。下面是一个示例，演示何使用 g++ 编译 C++ 代码。

g++ -shared -o libdot_product.so dot_product.cpp -fPIC -I/usr/include/python3.6m -lpython3.6m

在上面的示例中，我们使用 g++ 编译 dot_product.cpp 文件，并生成了一个名为 libdot_product.so 的动态链接库。

步骤三：创建 Python 代码

现在，我们可以创建 Python 代码，用于调用 C++ 代码。下面是一个示例，演示如何使用 ctypes 调用上面的 numpy_dot_product 函数。

import numpy as np
import ctypes

# 加载动态链接库
lib = ctypes.cdll.LoadLibrary('./libdot_product.so')

# 定义函数参数类型
lib.numpy_dot_product.argtypes = [ctypes.POINTER(ctypes.c_double), ctypes.POINTER(ctypes.c_double), ctypes.c_int]
lib.numpy_dot_product.restype = ctypes.POINTER(ctypes.c_double)

def dot_product(a, b):
    n = len(a)
    arr_a = np.array(a, dtype=np.float64)
    arr_b = np.array(b, dtype=np.float64)
    data_a = arr_a.ctypes.data_as(ctypes.POINTER(ctypes.c_double))
    data_b = arr_b.ctypes.data_as(ctypes.POINTER(ctypes.c_double))
    result = lib.numpy_dot_product(data_a, data_b, n)
    return result[0]

a = [1.0, 2.0, 3.0]
b = [4.0, 5.0, 6.]

result = dot_product(a, b)

print(result)

在上面的示例中，我们使用 ctypes 加载了动态链接库 libdot_product.so，并定义了 numpy_dot_product 函数的参数类型和返回值类型。然后，我们定义了一个 dot_product 函数，用于将 Python 中的列表转换为 numpy 数组，并调用 numpy_dot_product 函数计算点积。需要注意的是，我们使用了 ctypes.POINTER 关键字，以便将 numpy 数组转换为 C++ 中的 double 类型指针。

步骤四：测试代码

现在，我们可以我们的代码了。下面是一个示例，演示如何使用 dot_product 函数计算两个 numpy 数组的点积。

import numpy as np
from dot_product import dot_product

a = np.array([1.0, 2.0, 3.0])
b = np.array([4.0, 5.0, 6.0])

result = dot(a, b)

print(result)

在上面的示例中，我们创建了两个 numpy 数组 a 和 b，然后使用 dot_product 函数计算它们的点积。输出结果为“32.0”。

总结

本文介绍了如何使用 Cython 和 ctypes 两种方法实现 Python 调用 C++ 传递 numpy 数据。使用 Cython 时，我们需要将 Python 代码转换为 C 代码，并使用 setup.py 文件编译为 Python 模块。使用 ctypes 时，我们需要将 C++ 代码编译为动态链接库，并使用 ctypes 加载动态链接库。无论是使用 Cython 还是 ctypes，我们都需要注意数据类型的一致性和内存管理的问题。