Python | Функция расширения, работающая с массивами

Опубликовано: 12 Апреля, 2022

Давайте напишем функцию расширения C, которая может работать с непрерывными массивами данных, которые могут быть созданы модулем массива или библиотеками, такими как NumPy, и эта функция должна быть универсальной, а не специфичной для какой-либо одной библиотеки массивов.

The code should use Buffer Protocol to receive and process arrays in a portable manner. The code below is a C extension function that receives array data and calls the avg(double *buf, int len) function from this article – Using C codes in Python.

Code #1 :

/* Call double avg(double *, int) */
static PyObject *py_avg(PyObject *self, PyObject *args)
{
    PyObject *bufobj;
    Py_buffer view;
    double result;
    /* Get the passed Python object */
    if (!PyArg_ParseTuple(args, "O", &bufobj))
    {
        return NULL;
    }
  
    /* Attempt to extract buffer information from it */
  
    if (PyObject_GetBuffer(bufobj, &view,
                           PyBUF_ANY_CONTIGUOUS | PyBUF_FORMAT) == -1)
    {
        return NULL;
    }
  
    if (view.ndim != 1)
    {
        PyErr_SetString(PyExc_TypeError, "Expected a 1-dimensional array");
        PyBuffer_Release(&view);
        return NULL;
    }
  
    /* Check the type of items in the array */
    if (strcmp(view.format, "d") != 0)
    {
        PyErr_SetString(PyExc_TypeError, "Expected an array of doubles");
        PyBuffer_Release(&view);
        return NULL;
    }
  
    /* Pass the raw buffer and size to the C function */
    result = avg(view.buf, view.shape[0]);
  
    /* Indicate we"re done working with the buffer */
    PyBuffer_Release(&view);
    return Py_BuildValue("d", result);
}

Code #2 : How this extension function works

import array
  
print("Average : ", avg(array.array("d", [1, 2, 3])))
  
import numpy
print("Average numpy array : ", avg(numpy.array([1.0, 2.0, 3.0])))
print ("Average list : 
", avg([1, 2, 3]))

Output :

Average : 2.0

Average numpy array : 2.0

Average list : 
Traceback (most recent call last):
File "", line 1, in 
TypeError: "list" does not support the buffer interface

PyBuffer_GetBuffer() function is the key to the code in the article.
It tries to obtain the information about the memory representation in the given arbitrary Python object.
It simply raises an exception and returns -1, if it is not possible to obtain information (as is the case with normal Python objects).
The special flags passed to PyBuffer_GetBuffer() give additional hints about the kind of memory buffer that is requested.
As, PyBUF_ANY_CONTIGUOUS specifies that a contiguous region of memory is required.

Внимание компьютерщик! Укрепите свои основы с помощью базового курса программирования Python и изучите основы.

Для начала подготовьтесь к собеседованию. Расширьте свои концепции структур данных с помощью курса Python DS. А чтобы начать свое путешествие по машинному обучению, присоединяйтесь к курсу Машинное обучение - базовый уровень.

Python

Python | Функция расширения, работающая с массивами

РЕКОМЕНДУЕМЫЕ СТАТЬИ