我正在使用 Boost::Python 将 Python 代码提供给 C++ 库。我有一个将 C++ 类型转换为 Python 类型的模板函数:
template <typename T> bp::object convert(T v);
专门用于各种原始类型以及一些模板化类。其中一个类是 N 维数组，我有一个函数可以将其转换为 NumPy 数组。我想在相应的 convert 中使用这个函数特化，例如:
template <typename Y> bp::object convert(NDArray<Y> v);
我的主要问题是此转换函数需要存在于 header 中，因为它是模板化的，但它使用 NumPy 的 PyArray_函数，需要 import_array()在使用前被调用。 import_array()当前在单例对象的构造函数中调用，其目的是提供对 Python 函数的访问。这似乎行不通，因为默认情况下，#include <numpy/arrayobject.h>只做 PyArray_当前编译单元可用的函数。我试过定义一个 PY_ARRAY_UNIQUE_SYMBOL并定义 NO_IMPORT_ARRAY对于标题，但这并不能阻止 PyArray_来自段错误的功能。
这是我的代码的简化表示，它在使用 PyArray_ 时出现段错误“conversions.h” header 中的函数:
“转换.h”:
#include <boost/python.hpp>
#include <numpy/numpyconfig.h>
#include <numpy/arrayobject.h>
namespace bp = boost::python;
template <typename T> bp::object convert(T v);
template <> bp::object convert<int>(int v) { return bp::long_(v); }
...
template <typename Y> bp::object convert(NDArray<Y> v)
{
... use PyArray_ functions to create and return a NumPy array
... segfaults here!
}
“桥.h”:
#include "conversions.h"
class Bridge {
public:
static Bridge* instance();
// c++11 variadic template (parameter pack)
template <typename... Args> void exec(Args... args)
{
...
fn(convert(args)...); // fn is a Python function
...
}
void foo();
private:
Bridge();
Bridge(const Bridge&);
void operator=(const Bridge&);
static Bridge* instance_;
}
“桥.cpp”:
#include "Bridge.h"
#include <numpy/numpyconfig.h>
#include <numpy/arrayobject.h>
Bridge* Bridge::instance_ = nullptr;
Bridge* Bridge::instance() {
if (!instance_) { instance_ = new Bridge(); }
return instance_;
}
Bridge::Bridge() {
Py_Initialize();
_import_array();
...
}
void Bridge::foo() {
... // other stuff using PyArray functions
}
“ main.cpp ”:
#include "Bridge.h"
int main(void)
{
NDArray my_array(...);
Bridge::instance()->exec(42, "hello", my_array);
return 0;
}
最佳答案
从那以后，我了解到一个问题是对 PyArray 函数的调用应该发生在与对 import_array(NumPy 初始化函数)的调用相同的编译单元中。
解决此问题的一种方法是在内部“包装”PyArray_* 函数并使用它们而不是直接使用 NumPy API。
可能找到了另一个解决方案here .
我的解决方案:
创建一个“numpy_wrappers.h”文件:
...
#include "numpy/ndarraytypes.h"
int NumPyArray_NDIM(PyObject* obj);
npy_intp NumPyArray_DIM(PyObject* obj, int i);
void *NumPyArray_DATA(PyObject* obj);
...
然后通过将原始函数“包装”在与调用相同的源文件中来实现这些
然后它们可以用在模板头中，像这样: 你可以看到这个 here 的深入实现，一个用于在某些 C++ STL 类型和 Python 标准类型之间无缝转换的工具箱。import_array(NumPy 初始化函数):...
Bridge::Bridge() {
Py_Initialize();
_import_array();
...
}
...
/// Wraps PyArray_NDIM
int NumPyArray_NDIM(PyObject* obj)
{
return PyArray_NDIM((PyArrayObject*)obj);
}
/// Wraps PyArray_DIM
npy_intp NumPyArray_DIM(PyObject* obj, int i)
{
return PyArray_DIM((PyArrayObject*)obj, i);
}
/// Wraps PyArray_DATA
void* NumPyArray_DATA(PyObject* obj)
{
return PyArray_DATA((PyArrayObject*)obj);
}
...
...
template <typename Y> bp::object convert(NDArray<Y> v)
{
... use NumPyArray_ functions to create and return a NumPy array
... No more segfaults!
}
...
关于c++ - 如何在 C++ 头文件和源文件中使用 NumPy C-API？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/28483819/
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