long int* 到 np_intp* 平台相关的转换

Question

在我的 64 位办公桌面上编译正常：

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

...

Py_Initialize();
import_array();

// Build array object
long int NUMEL=3;
PyObject *out_array = PyArray_SimpleNew(1, &NUMEL, NPY_DOUBLE);

相反，在我的 32 位笔记本电脑上，这无法产生错误：

 error: invalid conversion from ‘long int*’ to ‘npy_intp* {aka int*}’ [-fpermissive]
     PyArray_New(&PyArray_Type, nd, dims, typenum, NULL, NULL, 0, 0, NULL)

或者，如果我改为声明 int NUMEL=3，代码将在 32 位机器上编译，但不能在 64 位机器上编译。我怀疑 npy_intp 是平台相关的。由于我无法定义 npy_intp 类型的 NUMEL （实际上它由其他 C/C++-only 例程传递），是否有条件地定义 NUMEL 取决于在 C++ 代码的平台上？

Answer 1

npy_intp 被 typedef 编辑 here 为：

typedef Py_intptr_t npy_intp;

而Py_intptr_t在pyport.h. It is highly system dependent, see that source for details, but for most cases, unless you are dealing with Microsoft's Visual C being C89, you have stdint.h and can simply include it and use intptr_t as your type. In C++ this comes as std::ptrdiff_t, take a look also at its unsigned counterpart, std::size_t的Python C源代码中定义。

作为最后的手段，您总是可以复制 Python 所做的事情，例如：

#if sizeof(void *) <= sizeof(int)
    typedef int my_type;
#elif sizeof(void *) <= sizeof(long)
    typedef long my_type;
#else
    typedef long long my_type;
#endif

它几乎可以在所有平台上运行，尽管您可能会发现它不能移植到同一个奇怪的角落案例系统。

long int* 到 np_intp* 平台相关的转换

long int* to np_intp* platform dependent conversion

c++

numpy

python-c-api

32bit-64bit