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初学者用python扩展c(特别是numpy)

numpy api c python c++

learnvst · 技术社区 · 16 年前

我正在研究一个实时音频处理动态链接库,其中有一个表示音频缓冲区的浮点数据的二维c数组。一个维度是时间(样本),另一个是通道。我想把它传递给一个Python脚本,作为DSP处理的一个麻木数组,然后我想把它传递回C,这样数据就可以在C中进行处理链。

void myEffect::process (float** inputs, float** outputs, int buffersize)
{
    //Some processing stuff
}

数组输入和输出大小相等。整数 缓冲区大小 是中的列数输入和输出数组。在python方面,我希望由如下所示的函数执行处理:

class myPyEffect
    ...
    ...
    def process(self,inBuff):
    #inBuff and outBuff should be numpy arrays
        outBuff = inBuff * self.whatever # some DSP stuff
        return outBuff
    ...
    ...

现在,我的问题是,怎样才能以最有效的方式(避免不必要的内存复制等)将数据输入和输出C?到目前为止,对于简单的参数更改,我一直使用C-API调用,如下所示:

pValue = PyObject_CallMethod(pInstance, "setParameter", "(f)", value);

我的numpy数组使用类似的方法吗?还是有更好的方法?谢谢你的阅读。

1 回复 | 直到 16 年前

Theran 16 年前

您可能能够完全避免处理numpy c api。python可以使用 ctypes 模块,您可以使用数组的ctypes属性访问指向numpy数据的指针。

这里有一个最小的例子,展示了一维平方和函数的过程。

C方

#include <stdlib.h>

float mysumsquares(float * array, size_t size) {
    float total = 0.0f;
    size_t idx;
    for (idx = 0; idx < size; ++idx) {
        total += array[idx]*array[idx];
    }
    return total;
}

编译到ctsquare.so

这些命令行是针对OSX的,您的操作系统可能会有所不同。

$ gcc -O3 -fPIC -c ctsquare.c -o ctsquare.o
$ ld -dylib -o ctsquare.so -lc ctsquare.o

Py

import numpy
import ctypes

# pointer to float type, for convenience
c_float_p = ctypes.POINTER(ctypes.c_float)

# load the library
ctsquarelib = ctypes.cdll.LoadLibrary("ctsquare.so")

# define the return type and arguments of the function
ctsquarelib.mysumsquares.restype = ctypes.c_float
ctsquarelib.mysumsquares.argtypes = [c_float_p, ctypes.c_size_t]

# python front-end function, takes care of the ctypes interface
def myssq(arr):
    # make sure that the array is contiguous and the right data type
    arr = numpy.ascontiguousarray(arr, dtype='float32')

    # grab a pointer to the array's data
    dataptr = arr.ctypes.data_as(c_float_p)

    # this assumes that the array is 1-dimensional. 2d is more complex.
    datasize = arr.ctypes.shape[0]

    # call the C function
    ret = ctsquarelib.mysumsquares(dataptr, datasize)

    return ret

if __name__ == '__main__':
    a = numpy.array([1,2,3,4])
    print 'sum of squares of [1,2,3,4] =', myssq(a)