我想在Python脚本的共享库中调用我的C函数。传递指针时出现问题，64位地址似乎被截断为被调用函数内的32位地址。 Python和我的库都是64位。
下面的示例代码演示了该问题。 Python脚本打印传递给C函数的数据的地址。然后，从被调用的C函数内打印接收的地址。此外，C函数通过打印本地创建内存的大小和地址来证明它是64位。如果以任何其他方式使用指针，则结果是段错误。
的CMakeLists.txt
cmake_minimum_required (VERSION 2.6)
add_library(plate MODULE plate.c)
plate.c
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
void plate(float *in, float *out, int cnt)
{
void *ptr = malloc(1024);
fprintf(stderr, "passed address: %p\n", in);
fprintf(stderr, "local pointer size: %lu\n local pointer address: %p\n", sizeof(void *), ptr);
free(ptr);
}
test_plate.朋友
import numpy
import scipy
import ctypes
N = 3
x = numpy.ones(N, dtype=numpy.float32)
y = numpy.ones(N, dtype=numpy.float32)
plate = ctypes.cdll.LoadLibrary('libplate.so')
print 'passing address: %0x' % x.ctypes.data
plate.plate(x.ctypes.data, y.ctypes.data, ctypes.c_int(N))
python-2.7的输出
在[1]中：运行../test_plate.py
传递地址：7f9a09b02320
传递地址：0x9b02320
本地指针大小：8
本地指针地址：0x7f9a0949a400
问题是ctypes模块不检查您尝试调用的函数的函数签名。相反，它基于Python类型的C类型，所以行......
plate.plate(x.ctypes.data, y.ctypes.data, ctypes.c_int(N))
...将前两个参数作为整数传递。请参阅eryksun的答案，了解它们被截断为32位的原因。
为了避免截断，你需要告诉ctypes这些参数实际上是指针...
plate.plate(ctypes.c_void_p(x.ctypes.data),
ctypes.c_void_p(y.ctypes.data),
ctypes.c_int(N))
...虽然它们实际指向的是另一个问题 - 它们可能不是你的C代码所假设的float的指针。
更新
eryksun已经在这个问题中为numpy特定的例子发布了一个更完整的答案，但我会留在这里，因为它可能对于使用除numpy以外的程序员的指针截断的一般情况有用。
Python的PyIntObject在内部使用C long，在大多数64位平台（64位Windows除外）上使用64位。但是，ctypes将转换后的结果分配给pa->value.i，其中value是一个联合，而i字段是32位int。有关详细信息，请参阅ConvParam中的Modules/_ctypes/callproc.c，第588-607行和第645-664行。 ctypes是在Windows上开发的，其中long总是32位，但我不知道为什么没有改变使用long字段，即pa->value.l。可能大多数情况下，默认创建C int而不是使用long的全部范围更方便。
无论如何，这意味着你不能简单地传递Python int来创建一个64位指针。您必须显式创建一个ctypes指针。你有很多选择。如果您不关心类型安全性，NumPy数组的最简单选项是使用其ctypes属性。这定义了钩子_as_parameter_，它允许Python对象设置它们在ctypes函数调用中的转换方式（参见前一个链接中的第707-719行）。在这种情况下，它创建了一个void *。例如，你可以像这样调用plate：
plate.plate(x.ctypes, y.ctypes, N)
但是，这不提供任何类型安全性来防止使用错误类型的数组调用函数，这将导致无意义，错误或分段错误。 np.ctypeslib.ndpointer解决了这个问题。这将创建一个自定义类型，您可以在设置ctypes函数指针的argtypes和restype时使用该类型。此类型可以验证数组的数据类型，维数，形状和标志。例如：
import numpy as np
import ctypes
c_npfloat32_1 = np.ctypeslib.ndpointer(
dtype=np.float32,
ndim=1,
flags=['C', 'W'])
plate = ctypes.CDLL('libplate.so')
plate.plate.argtypes = [
c_npfloat32_1,
c_npfloat32_1,
ctypes.c_int,
]
N = 3
x = np.ones(N, dtype=np.float32)
y = np.ones(N, dtype=np.float32)
plate.plate(x, y, N) # the parameter is the array itself
如果你不告诉ctypes参数是什么类型，它会尝试从传递给函数的值推断它。而这种推断并不总是能够满足您的需求。
建议的方法是设置函数的argtypes属性，并明确告诉ctypes参数类型是什么。
plate.plate.argtypes = [
ctypes.POINTER(ctypes.c_float),
ctypes.POINTER(ctypes.c_float),
ctypes.c_int
]
然后你可以像这样调用函数：
plate.plate(x.ctypes.data, y.ctypes.data, N)
实际上，您应该设置plate.argstype = [ctypes.c_void_p, ctypes.c_void_p, ctypes.c_int]，然后可以接受来自python的c函数中的地址。
我遇到了问题，我就像我说的那样解决了问题。