键入的Memoryview是否会增加numpy.array'；s参考计数？ 下面的一些代码，导致我通过Cython调用C++代码中的内存损坏。我已经设法解决了这个问题，但想问一下解决这个问题的最低要求是什么

假设：

<>代码> CFoo < /C>是一个C++类，其中一些成员使用代码> SETIGPTR 。Cython类

Foo

持有指向

CFoo

的指针
• 在

  Foo

  的一些

  条
  方法中：
  
  瞬态
  numpy.array
  ，
  A
  ，通过调用
  函数返回\u A\u numpy\u array（）
  创建
  为查看
  A
  ，创建了一个键入的内存视图
  A\u视图
  
  使用
  CFoo
  的成员
  set\ptr
  将
  A\u视图中的指针发送到
  CFoo
  
  

片段：

cdef class Foo:
    cdef CFoo *foo_imp;

    ...

    def bar(self):
        a = function_returning_a_numpy_array()
        cdef double a_view[:] = a
        foo_imp.set_ptr(&a_view[0])

注意，在这个问题的上下文中，对

Foo

的后续调用将导致

CFoo

对这个指针进行操作

很明显，由于没有任何东西保存

a

，对

Foo

成员的后续调用可以找到

a

的内存。我通过使

a

成为

Foo

的成员解决了这个问题。我的问题是：

• 将

  double*

  （设置为

  &a_视图[0]

  ）设置为

  Foo

  的成员可以解决此问题吗？我猜不会

• 将

  双a_视图[：]

  （设置为

  a

  ）作为

  Foo

  的成员，可以解决这个问题吗？我在文档中找不到任何以这种或那种方式解决这个问题的东西

---

使

加倍*

成为

Foo

的成员不会有帮助（正如您所猜测的），因为

a

的refcount不会增加

将

双a_视图[：]

设置为成员将有所帮助（尽管文档中没有明确说明）。我能看到的最好的提示是，代码示例显示您可以从内存视图的

base

属性检索原始对象

可以使用

sys.getrefcount

from __future__ import print_function

import sys
import numpy as np

def f():
    a = np.zeros((5,))
    print(sys.getrefcount(a))
    cdef double[:] b = a
    print(sys.getrefcount(a))

---

运行此命令，第一行打印1，第二行打印3。因此，内存视图似乎实际上存储了对numpy数组的两个引用（我不知道为什么）

这是一个很好的答案-谢谢。我有点担心它会从ReCube之类的东西中推断出来，因为它是一个可能会改变的实现（因为这个原因，我没有看Cython生成的C++代码）。然而，这是一个聪明的测试。