如何将Numpy数组传递到cffi函数中以及如何将其取回？

Question

我正在使用Python和Numpy开发音频算法。现在，我想通过在C中实现一部分算法来加速该算法。在过去，我已经使用cython做到了这一点。现在，我想使用新的cffi做同样的事情。

为了进行测试，我编写了一个简单的C函数：

void copy(float *in, float *out, int len) {
    for (int i=0; i<len; i++) {
        out[i] = in[i];
    }
}

现在，我想创建两个numpy数组，并使用此函数对其进行处理。我想出了一种方法来做到这一点：

import numpy as np
from cffi import FFI

ffi = FFI()
ffi.cdef("void copy(float *in, float *out, int len);")
C = ffi.dlopen("/path/to/copy.dll")

float_in = ffi.new("float[16]")
float_out = ffi.new("float[16]")

arr_in = 42*np.ones(16, dtype=np.float32)

float_in[0:16] = arr_in[0:16]
C.copy(float_in, float_out, 16)
arr_out = np.frombuffer(ffi.buffer(float_out, 16*4), dtype=np.float32)

但是，我想改进这段代码：

1. 有没有一种方法可以直接访问numpy数组的基础浮点缓冲区，而无需复制它们？
2. ffi.buffer对于将C数组的内容快速转换为Numpy数组非常方便。有没有一种等效的方法可以将numpy数组快速转换为C数组而不复制单个元素？
3. 对于某些应用程序，这float_in[0:16] = arr_in[0:16]是一种访问数据的便捷方法。相反，arr_out[0:16] = float_out[0:16]但是不起作用。为什么不？

Answer 1

ctypesndarray的属性可以与ctypes模块交互，例如，ndarray.ctypes.data是数组的数据地址，可以将其强制转换为float *指针，然后将该指针传递给C函数。

import numpy as np
from cffi import FFI

ffi = FFI()
ffi.cdef("void copy(float *in, float *out, int len);")
C = ffi.dlopen("ccode.dll")

a = 42*np.ones(16, dtype=np.float32)
b = np.zeros_like(a)
pa = ffi.cast("float *", a.ctypes.data)
pb = ffi.cast("float *", b.ctypes.data)

C.copy(pa, pb, len(a))
print b

对于您的问题3：

我认为ffi数组不提供numpy必要的信息来访问它的内部缓冲区。因此，numpy尝试将其转换为失败的浮点数。

我能想到的最佳解决方案是将其首先转换为列表：

float_in[0:16] = list(arr_in[0:16])