So geben Sie ein Array von einer C++-Funktion mit ctypes an Python zurück

Ich verwende ctypes, um eine C++-Funktion in Python zu implementieren. Die C++-Funktion sollte einen Zeiger auf ein Array zurückgeben. Leider habe ich nicht herausgefunden, wie ich in Python auf das Array zugreifen kann. Ich habe numpy.frombuffer ausprobiert, aber das war nicht erfolgreich. Es hat nur ein Array willkürlicher Zahlen zurückgegeben. Offensichtlich habe ich es nicht richtig verwendet. Hier ist ein einfaches Beispiel mit einem Array der Größe 10:

Inhalt der function.cpp:

extern "C" int* function(){
int* information = new int[10];
for(int k=0;k<10;k++){
    information[k] = k;
}
return information;
}

Inhalt von wrapper.py:

import ctypes
import numpy as np

output = ctypes.CDLL('./library.so').function()

ArrayType = ctypes.c_double*10
array_pointer = ctypes.cast(output, ctypes.POINTER(ArrayType))
print np.frombuffer(array_pointer.contents)

Um die C++-Datei zu kompilieren verwende ich:

g++ -c -fPIC function.cpp -o function.o
g++ -shared -Wl,-soname,library.so -o library.so function.o

Haben Sie Vorschläge, was ich tun muss, um auf die Array-Werte in Python zuzugreifen?

Ihr Python-Code wird nach einigen geringfügigen Änderungen funktionieren:

import ctypes

f = ctypes.CDLL('./library.so').function
f.restype = ctypes.POINTER(ctypes.c_int * 10)
print [i for i in f().contents] # output: [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

Grundsätzlich gibt es zwei Änderungen:

1. numpy-bezogenen Code entfernen und ctypes.cast anrufen, da wir sie nicht brauchen.

2. Geben Sie den Rückgabetyp an ctypes.POINTER(ctypes.c_int * 10).

   Standardmäßig wird davon ausgegangen, dass Fremdfunktionen den Typ C int zurückgeben, daher müssen wir ihn in den gewünschten Zeigertyp ändern.

Übrigens, Rückgabe von a newed-Array von C-Code zu Python-Code scheint unangemessen. Wer und wann gibt den Speicher frei? Es ist besser, Arrays in Python-Code zu erstellen und sie an C-Code zu übergeben. Auf diese Weise ist klar, dass der Python-Code besitzt die Arrays und übernimmt die Verantwortung für die Schaffung und Rückgewinnung ihrer Räume.

function.cpp gibt ein int-Array zurück, während wrapper.py versucht, sie als Doubles zu interpretieren. Veränderung ArrayType zu ctypes.c_int * 10 und es sollte funktionieren.

Es ist wahrscheinlich einfacher, es einfach zu verwenden np.ctypeslib anstatt frombuffer du selber. Das sollte in etwa so aussehen

import ctypes
from numpy.ctypeslib import ndpointer

lib = ctypes.CDLL('./library.so')
lib.function.restype = ndpointer(dtype=ctypes.c_int, shape=(10,))

res = lib.function()