Numpy Memmap Ctypes 访问

Question

我正在尝试通过 numpy memmap 使用一个非常大的 numpy 数组，将每个元素作为 ctypes 结构进行访问。

class My_Structure(Structure):
    _fields_ = [('field1', c_uint32, 3),
                ('field2', c_uint32, 2),
                ('field3', c_uint32, 2),
                ('field4', c_uint32, 9),
                ('field5', c_uint32, 12),
                ('field6', c_uint32, 2),
                ('field7', c_uint32, 2)]

    def __str__(self):
        return f'MyStruct -- f1{self.field1} f2{self.field2} f3{self.field3} f3{self.field4} f5{self.field5} f6{self.field6} f7{self.field7}'

    def __eq__(self, other):
        for field in self._fields_:
            if getattr(self, field[0]) != getattr(other, field[0]):
                return False
            return True

_big_array = np.memmap(filename = 'big_file.data',
                                   dtype = 'uint32',
                                   mode = 'w+',
                                   shape = 1000000
                                   )

big_array = _big_array.ctypes.data_as(ctypes.POINTER(My_Structure))

big_array[0].field1 = 5
...

它似乎工作正常，但我在 64 位 Windows 机器上遇到错误，python.exe 只是停止。在事件查看器中，我看到故障模块名称是 _ctypes.pyd，异常代码是 0xc0000005，我认为这是一个访问异常。

我似乎没有在 Linux 上遇到同样的错误，尽管我的测试还不够彻底。

我的问题是：

我的访问看起来正确吗？ IE。我使用 numpy.memmap.ctypes.data_as 正确吗？
我在 My_Structure 上定义了函数（__str__ 和 __eq__）是否改变了它的大小？ IE。它仍然可以在数组中用作 uint32?
您认为有什么可能导致此行为的吗？特别是考虑到 Windows 和 Linux?

编辑：

在 big_array 元素上使用 ctypes.addressof 和 ctypes.sizeof，看起来 __str__ 和 __eq__ 不会影响大小共 My_Structure
我在访问big_array之前添加了一些断言，发现我正在尝试访问big_array[-1]，这解释了访问错误和崩溃。

这让问题 1 悬而未决：看起来我的代码在技术上是正确的，但我想知道是否有比使用 ctypes.pointer 更好的方法来访问 numpy 数组，这样我仍然可以得到使用 numpy 数组的好处（越界访问警告、负索引环绕等）。下面的 Daniel 建议使用结构化的 numpy 数组，但是可以用它来进行位域访问吗？

Answer 1

您可以在最后一步转换为 ctypes，而不是第一步：

_big_array[0, ...].ctypes.data_as(ctypes.POINTER(My_Structure)).field1 = 5

请注意，需要 ... 来将结果保留为 0d 数组，以便存在 .ctypes 属性

当然，负索引也可以正常工作：

_big_array[-1, ...].ctypes.data_as(ctypes.POINTER(My_Structure)).field1 = 5

Daniel below suggested using a structured numpy array, but is it possible to do bitfield access with this?

没有

Numpy Memmap Ctypes 访问

Numpy Memmap Ctypes Access

python

numpy

ctypes

numpy-memmap