将指针转换为cython中类的实例

我用cython编写了一个类，我有一个方法可以检查类对象是否没有属性。如果文件存在，它将从文件中读取该对象，或者计算数组或内存视图的值，并将结果保存在文件中。以下是我的部分代码：

from __future__ import division
import numpy as np
cimport numpy as np
cimport cython
from libc.stdio cimport FILE, fopen, fwrite, fscanf, fclose, stdout, stderr

cdef extern from "math.h":
    double exp(double) nogil
    double log(double) nogil

cdef class NFW(object):
    cdef object ks, source_redshift
    cdef const char* path
    def __cinit__(self, char* path, double[::1] zs=None, *args):
        self.path=path
        if self.path==NULL:
           raise ValueError("Could not find a path to the file which contains the table of  diameter distances")
        if zs is None:
           raise ValueError("You must give an array !")
        self.source_redshift=zs

    @cython.cdivision(True)    
    @cython.boundscheck(False)
    @cython.wraparound(False)
    cdef void get_ks(self):
         cdef FILE* handle
         cdef Py_ssize_t i, nz
         nz  = len(self.source_redshift)
         cdef double* array[nz] 
         if not hasattr(self, 'ks'):  # does self.ks not exist?
            try:
               ## first, check for existing file, see if we can load in self.ks
               handle = fopen(self.path, "r")
               if handle == NULL:
                  raise ValueError("cannot open file {}".format(self.path))

               for i from nz > i >= 0:
                   fscanf(handle,"%f",&array[i])
               fclose(handle)
               self.ks= &array
            except IOError:

               self.ks = self.calculate_ks() 

    @cython.cdivision(True)    
    @cython.boundscheck(False)
    @cython.wraparound(False)
    cdef double[::1] calculate_ks(self):
         cdef Py_ssize_t i, nz
         nz  = len(self.source_redshift)
         cdef double[::1] k_s = np.zeros(nz,dtype=np.float64_t)

         for i from nz > i >= 0:         
             k_s[i]= log((1.+self.source_redshift[i])/(1.-self.source_redshift[i]))
         #write the calculated k_s in a file
         cdef FILE* handle=<FILE *>fopen(self.path,"wb")
         fwrite(k_s,sizeof(k_s),1,handle)
         fclose(handle)
         return k_s

来自未来进口部的

将numpy作为np导入
cimport numpy作为np
西姆波特赛顿酒店
来自libc.stdio cimport文件、fopen、fwrite、fscanf、fclose、stdout、stderr
“math.h”中的cdef外部变量：
双出口
双原木
cdef类NFW（对象）：
cdef对象ks，源\红移
cdef常量字符*路径
定义（self，char*path，double[：：1]zs=None，*args）：
self.path=path
如果self.path==NULL：
raise VALUERROR（“找不到包含直径距离表的文件的路径”）
如果zs为无：
raise VALUERROR（“您必须提供一个数组！”）
self.source_redshift=zs
@cython.cdivision（真）
@cython.boundscheck（错误）
@cython.wrapparound（假）
cdef无效获取（自身）：
cdef文件*句柄
cdef Py_ssize_t i，新西兰
nz=len（自源\红移）
cdef双*阵列[nz]
如果不是hasattr（self，“ks”）：#self.ks不存在吗？
尝试：
##首先，检查现有文件，看看是否可以在self.ks中加载
handle=fopen（self.path，“r”）
如果handle==NULL：
raise VALUERROR（“无法打开文件{}”。格式（self.path））
对于来自新西兰的i>i>=0：
fscanf（句柄、%f、&数组[i]）
fclose（手柄）
self.ks=&数组
除IOError外：
self.ks=self.calculate_ks（）
@cython.cdivision（真）
@cython.boundscheck（错误）
@cython.wrapparound（假）
cdef double[：：1]计算（自身）：
cdef Py_ssize_t i，新西兰
nz=len（自源\红移）
cdef double[：：1]k_s=np.zeros（nz，dtype=np.float64_t）
对于来自新西兰的i>i>=0：
k_s[i]=log（（1.+self.source_redshift[i]）/（1.-self.source_redshift[i]））
#将计算出的k_写入文件
cdef文件*handle=fopen（self.path，“wb”）
fwrite（k_s，sizeof（k_s），1，手柄）
fclose（手柄）
返回k_s

我对c不是很熟悉，我是一个cython初学者。我收到了以下错误消息，我不知道用指针数组读取cython中的文件并将其转换为类实例的最佳方法是什么。我应该强调的是，我正在寻找最快的方法来执行cython中的文件读取

Error compiling Cython file:
------------------------------------------------------------
...
    @cython.wraparound(False)
    cdef void get_ks(self):
         cdef FILE* handle
         cdef Py_ssize_t i, nz
         nz  = len(self.source_redshift)
         cdef double* array[nz] 
                             ^
------------------------------------------------------------

WLUtilities.pyx:413:30: Not allowed in a constant expression

Error compiling Cython file:
------------------------------------------------------------
...
                  raise ValueError("cannot open file {}".format(self.path))

               for i from nz > i >= 0:
                   fscanf(handle,"%f",&array[i])
               fclose(handle)
               self.ks= &array
                       ^
------------------------------------------------------------

WLUtilities.pyx:424:24: Cannot convert 'double *(*)[__pyx_v_nz]' to Python object

Error compiling Cython file:
------------------------------------------------------------
...
         k_s = np.zeros(nz,dtype=np.float64_t)
         for i from nz > i >= 0:         
             k_s[i]= self.__ks(self.source_redshift[i])
         #write the calculated k_s in a file
         cdef FILE* handle=<FILE *>fopen(self.path,"wb")
         fwrite(k_s,sizeof(k_s),1,handle)
                  ^
------------------------------------------------------------


WLUtilities.pyx:440:19: Cannot convert Python object to 'const void *'

编译Cython文件时出错： ------------------------------------------------------------ ... @cython.wrapparound（假） cdef无效获取（自身）： cdef文件*句柄 cdef Py_ssize_t i，新西兰 nz=len（自源\红移） cdef双*阵列[nz] ^ ------------------------------------------------------------ WLUtilities.pyx:413:30:在常量表达式中不允许 编译Cython文件时出错： ------------------------------------------------------------ ... raise VALUERROR（“无法打开文件{}”。格式（self.path）） 对于来自新西兰的i>i>=0： fscanf（句柄、%f、&数组[i]） fclose（手柄） self.ks=&数组 ^ ------------------------------------------------------------ WLUtilities.pyx:424:24:无法将'double*（*）[\uuupyx\uv\unz]'转换为Python对象 编译Cython文件时出错： ------------------------------------------------------------ ... k_s=np.zero（nz，dtype=np.float64_t） 对于来自新西兰的i>i>=0： k_s[i]=self.\u ks（self.source\u redshift[i]） #将计算出的k_写入文件 cdef文件*handle=fopen（self.path，“wb”） fwrite（k_s，sizeof（k_s），1，手柄） ^ ------------------------------------------------------------ WLUtilities.pyx:440:19:无法将Python对象转换为“const void*” 此处：

         nz  = len(self.source_redshift)
         cdef double* array[nz] 
                             ^
------------------------------------------------------------

WLUtilities.pyx:413:30: Not allowed in a constant expression

由于您在python对象上调用了len，所以不清楚nz是否会在编译时被知道，这就是Cython在这里抱怨的原因。 比如：

     cdef double* array[5] 

将编译（当然这对您来说毫无用处，但关键是您必须在编译时了解nz，可能需要使用c函数来获得大小）。 在这里：

不能将地址分配给Python对象。类似的内容会取消对地址的引用，并将其内容转换为cython能够处理的内容：

       self.ks= np.array(<double[:5]> array[0])

您应该将您的memoryview转换为一个void ponter（语法可能很烦人，但cython就是这么用的）：

fwrite（&k_-s[0]，sizeof（k_-s），1，handle）

如果将代码中的行替换为上面的这些行，它将编译。同样，您必须使nz在编译时为人所知（您可以使用代码中的“5”进行测试）。使用cython进行强制转换有几种方法，我想到了一些，但您可能会找到更好的方法。

（如果此代码有一些小错误，并且无法立即正常工作，我深表歉意-我还没有实际测试过这一点。但是原理应该可以正常工作。）

最简单的方法不是使用双数组，而是使用MemoryView。访问元素的开销非常低（不比指针访问差太多，而且在执行IO时不太可能成为限制因素）。通过MemoryView，您可以使用所有标准python方法在运行时轻松地分配内存

代码如下，并附有一些注释

# omitted "cdivision" - you aren't actually doing any division so it doesn't matter
@cython.boundscheck(False)
@cython.wraparound(False)
cdef void get_ks(self):
     cdef FILE* handle
     cdef Py_ssize_t i, nz
     nz  = len(self.source_redshift)
     # Memory is managed by numpy. Alternatively you can use the python array module
     # The "1" in "::1" promises that it's genuinely continuous (I think) and so should speed things up
     cdef double[::1] array = np.empty((nz,))
     if not hasattr(self, 'ks'):  # does self.ks not exist?
        try:
           ## first, check for existing file, see if we can load in self.ks
           handle = fopen(self.path, "r")
           if handle == NULL:
              raise ValueError("cannot open file {}".format(self.path))

           # I've changed this to "range" because it's a little more iomatic
           # change it back if you like! It shouldn't make much difference
           for i in range(nz-1,-1,-1):
               # &array[i] should still work with a memoryview
               # Changed to 'lf' since we're using doubles
               fscanf(handle,"%lf",&array[i])
           fclose(handle) # does this want to be in "finally" to ensure it gets done?
           self.ks= array # no need to take address - this should just work
        except IOError:

           self.ks = self.calculate_ks() 

“calculate_ks”中的错误可能会被处理为

cdef double* array_as_doubles = &ks[0]
fwrite(<void*>array_as_doubles, # cast to void
       sizeof(double),len(ks), # calculate length properly! 
       handle) 

cdef double*数组作为double=&ks[0]
fwrite（数组#为#的两倍，#强制无效
sizeof（双精度），len（ks），#正确计算长度
 fwrite(<void*> &k_s[0],sizeof(k_s),1,handle)

# omitted "cdivision" - you aren't actually doing any division so it doesn't matter
@cython.boundscheck(False)
@cython.wraparound(False)
cdef void get_ks(self):
     cdef FILE* handle
     cdef Py_ssize_t i, nz
     nz  = len(self.source_redshift)
     # Memory is managed by numpy. Alternatively you can use the python array module
     # The "1" in "::1" promises that it's genuinely continuous (I think) and so should speed things up
     cdef double[::1] array = np.empty((nz,))
     if not hasattr(self, 'ks'):  # does self.ks not exist?
        try:
           ## first, check for existing file, see if we can load in self.ks
           handle = fopen(self.path, "r")
           if handle == NULL:
              raise ValueError("cannot open file {}".format(self.path))

           # I've changed this to "range" because it's a little more iomatic
           # change it back if you like! It shouldn't make much difference
           for i in range(nz-1,-1,-1):
               # &array[i] should still work with a memoryview
               # Changed to 'lf' since we're using doubles
               fscanf(handle,"%lf",&array[i])
           fclose(handle) # does this want to be in "finally" to ensure it gets done?
           self.ks= array # no need to take address - this should just work
        except IOError:

           self.ks = self.calculate_ks() 

cdef double* array_as_doubles = &ks[0]
fwrite(<void*>array_as_doubles, # cast to void
       sizeof(double),len(ks), # calculate length properly! 
       handle)