python 遍历动态分配的 Cython 数组

Question

我正在为 C class 编写一个 python 包装器，并且我正在使用 PyMem_Malloc 分配内存，如 here

所述

cdef class SomeMemory:

    cdef double* data

    def __cinit__(self, size_t number):
        # allocate some memory (uninitialised, may contain arbitrary data)
        self.data = <my_data_t*> PyMem_Malloc(number * sizeof(my_data_t))
        if not self.data:
            raise MemoryError()

然后我在另一个脚本中导入并使用 class 使用：

import SomeMemory

sm = SomeMemory(10)

我现在想访问 self.data 的元素，但我遇到了 2 个问题

如果我键入 self.data 并按回车键，ipython 内核会崩溃
如果我尝试循环自己的数据

喜欢：

for p in self.data:
    print p

我收到一个错误，提示 self.data 不可迭代。

如何访问 self.data？我需要先将元素转换为 my_data_t 吗？

Answer 1

（根据更新的问题进行了大量编辑）

所以 - 我的理解是 self.data 需要声明为 public 才能从 Python:

访问它

cdef class SomeMemory:   
    cdef public double* data
    # also make sure you define __dealloc__ to remove the data

但是，这里似乎没有强制执行。

但是，您真正的问题是 Python 不知道如何处理 double * 类型的对象。它肯定永远不会是可迭代的，因为关于何时停止的信息根本没有存储（所以它总是会结束。

有一系列更好的选择：

您将数据存储为 Python 数组（有关指南，请参阅 http://docs.cython.org/src/tutorial/array.html）。如果需要，您可以从 Cython 中快速访问原始 c 指针，而且 Python 知道如何处理它

代码如下

from cpython cimport array as c_array
from array import array

cdef class SomeMemory:
   cdef c_array.array data

   def __cinit__(self, size_t number):
      self.data = array('d', some initial value goes here)

您将数据存储为 numpy 数组。这可能稍微复杂一些，但具有大致相同的优点。例子就不举例了，比较容易找
您使用 Cython 的类型化内存视图：http://docs.cython.org/src/userguide/memoryviews.html。这样做的好处是它可以让您自己控制内存管理（如果那对您来说绝对重要的话）。但是，我不是 100% 确定您可以在 Python 中干净地访问它们（懒得测试！）
您将数据包装在您自己的 class 实现 __getitem__ 和 __len__ 中，因此它可以用作迭代器。这可能比它值得的麻烦更多。

我推荐第一个选项，除非你有充分的理由选择其他选项。

python 遍历动态分配的 Cython 数组

python iterate over dynamically allocated Cython array

python

c

cython

dynamic-memory-allocation

custom-data-type