C/C++

Question

मैं एक साथ गोंद करने पायथन के लिए कुछ सी ++ कोड (2.6) बड़ा घूँट उपयोग कर रहा हूँ Numpy सरणी के लिए वेक्टर, और कहा कि गोंद का हिस्सा की फास्ट रूपांतरण कोड का एक टुकड़ा है कि डेटा (मूल्यों के लाखों लोगों की बड़ी क्षेत्रों धर्मान्तरित शामिल) सी ++ तरफ से एक गूढ़ सरणी तक। सबसे अच्छा तरीका मैं औजार के साथ वर्ग के लिए पुनरावर्तक आ सकते हैं और फिर एक अजगर तरीका प्रदान करता है:

def __array__(self, dtype=float): 
    return np.fromiter(self, dtype, self.size()) 

समस्या यह है कि प्रत्येक इटरेटर next कॉल बहुत महंगा है, क्योंकि इसके बारे में तीन या चार के माध्यम से जाना है SWIG रैपर। यह बहुत लंबा लगता है। मैं गारंटी दे सकता हूं कि सी ++ डेटा संगत रूप से संग्रहीत किया जाता है (चूंकि वे एक std :: वेक्टर में रहते हैं), और ऐसा लगता है कि Numpy उस डेटा की शुरुआत में उस पॉइंटर को उस मूल्य की संख्या के साथ लेने में सक्षम होना चाहिए, जिसमें उसके मूल्य शामिल हैं, और इसे सीधे पढ़ें।

क्या internal_data_[0] पर पॉइंटर पास करने का कोई तरीका है और internal_data_.size() मूल्य को numpy करने के लिए कोई तरीका है ताकि वह सीधे पाइथन ओवरहेड के बिना डेटा को एक्सेस या कॉपी कर सके?

Answer 1

तो ऐसा लगता है कि pybuffer.i से कुछ आधार बनाने का एकमात्र असली समाधान है जो C++ से मौजूदा बफर में कॉपी कर सकता है। आप एक बड़ा घूँट को यह भी जोड़ते हैं तो फ़ाइल में शामिल हैं:

%insert("python") %{ 
import numpy as np 
%} 

/*! Templated function to copy contents of a container to an allocated memory 
* buffer 
*/ 
%inline %{ 
//==== ADDED BY numpy.i 
#include <algorithm> 

template < typename Container_T > 
void copy_to_buffer(
     const Container_T& field, 
     typename Container_T::value_type* buffer, 
     typename Container_T::size_type length 
     ) 
{ 
// ValidateUserInput(length == field.size(), 
//   "Destination buffer is the wrong size"); 
    // put your own assertion here or BAD THINGS CAN HAPPEN 

    if (length == field.size()) { 
     std::copy(field.begin(), field.end(), buffer); 
    } 
} 
//==== 

%} 

%define TYPEMAP_COPY_TO_BUFFER(CLASS...) 
%typemap(in) (CLASS::value_type* buffer, CLASS::size_type length) 
(int res = 0, Py_ssize_t size_ = 0, void *buffer_ = 0) { 

    res = PyObject_AsWriteBuffer($input, &buffer_, &size_); 
    if (res < 0) { 
     PyErr_Clear(); 
     %argument_fail(res, "(CLASS::value_type*, CLASS::size_type length)", 
       $symname, $argnum); 
    } 
    $1 = ($1_ltype) buffer_; 
    $2 = ($2_ltype) (size_/sizeof($*1_type)); 
} 
%enddef 


%define ADD_NUMPY_ARRAY_INTERFACE(PYVALUE, PYCLASS, CLASS...) 

TYPEMAP_COPY_TO_BUFFER(CLASS) 

%template(_copy_to_buffer_ ## PYCLASS) copy_to_buffer<CLASS>; 

%extend CLASS { 
%insert("python") %{ 
def __array__(self): 
    """Enable access to this data as a numpy array""" 
    a = np.ndarray(shape=(len(self),), dtype=PYVALUE) 
    _copy_to_buffer_ ## PYCLASS(self, a) 
    return a 
%} 
} 

%enddef 

तो आप

%template(DumbVectorFloat) DumbVector<double>; 
ADD_NUMPY_ARRAY_INTERFACE(float, DumbVectorFloat, DumbVector<double>); 

के साथ एक कंटेनर "Numpy" सुलभ बना सकते हैं तो फिर अजगर में, बस कार्य करें:

# dvf is an instance of DumbVectorFloat 
import numpy as np 
my_numpy_array = np.asarray(dvf) 

इसमें केवल एक पायथन < -> सी ++ अनुवाद कॉल का ओवरहेड है, न कि एन जो एक सामान्य लंबाई-एन सरणी के परिणामस्वरूप होगा। इस कोड के

एक से थोड़ा अधिक पूर्ण संस्करण मेरी PyTRT project at github का हिस्सा है।

Answer 2

आप __array_interface__() instead परिभाषित करना चाहते हैं जाएगा। यह आपको सूचक और आकार की जानकारी सीधे वापस करने देगा।

Answer 3

यदि आप अपने वेक्टर को किसी ऑब्जेक्ट में लपेटते हैं जो पाइथन Buffer Interface लागू करता है, तो आप इसे प्रारंभिक के लिए numpy सरणी में पास कर सकते हैं (docs, तीसरा तर्क देखें)। मैं शर्त लगाता हूं कि यह प्रारंभिकता अधिक तेज है, क्योंकि यह डेटा की प्रतिलिपि बनाने के लिए केवल memcpy का उपयोग कर सकती है।

Answer 4

शायद यह बड़ा घूँट के बजाय f2py उपयोग करने के लिए संभव हो जाएगा। इसके नाम के बावजूद, यह सी के साथ-साथ फोरट्रान के साथ अजगर को इंटरफेस करने में सक्षम है। http://www.scipy.org/Cookbook/f2py_and_NumPy

देखें लाभ यह है कि रूपांतरण स्वचालित रूप से सरणियों Numpy को संभालती है।

दो चेतावनियां: अगर आप पहले से फोरट्रान पता नहीं है, आप थोड़ा f2py मिल सकता है अजीब; और मुझे नहीं पता कि यह सी ++ के साथ कितनी अच्छी तरह से काम करता है।