使用f2py从fortran向python返回0长度数组

我正在使用

f2py

为用fortran编写的基于MPI的库生成包装器。由于我正在使用的阵列分区方案，在给定足够的MPI进程的情况下，一个进程有可能拥有一个长度为0的本地阵列。这会在我有权访问的Cray系统上触发以下错误：

ValueError: failed to create intent(cache|hide)|optional array-- 
must have defined dimensions but got (0,)

我的桌面上没有收到相同的错误。这可能与我安装的python和numpy版本有关。在我的桌面上，它们是numpy版本1.16.4和python 2.7.15+，而在集群上，它们是numpy 1.13.3和python 2.7.14。由于我无法升级集群上的包，我想知道是否存在一个简单的解决方法。以下代码再现了该错误：

文件“fortran_sub.f90”：

subroutine sub(a_size, a)                                                       
                                                                            
    integer, intent(in) :: a_size                                               
    real, dimension(a_size), intent(out) :: a                                   
                                                                          
    if (size(a) > 0) then                                                       
        a = size(a)                                                             
    endif                                                                       
                                                                              
end subroutine sub  

使用f2py进行包装和编译，如下所示：

python2 -m numpy.f2py -h --overwrite-signature fortran_sub.pyf -m 
fortran_sub fortran_sub.f90

python2 -m numpy.f2py --f90exec="ftn" -c fortran_sub.pyf -m 
fortran_sub fortran_sub.f90

生成的.pyf是：

!    -*- f90 -*-
! Note: the context of this file is case sensitive.

python module fortran_sub ! in 
    interface  ! in :fortran_sub
        subroutine sub(a_size,a) ! in :fortran_sub:fortran_sub.f90
            integer intent(in) :: a_size
            real dimension(a_size),intent(out),depend(a_size) :: a
        end subroutine sub
     end interface 
end python module fortran_sub

! This file was auto-generated with f2py (version:2).
! See http://cens.ioc.ee/projects/f2py2e/

使用python2 pytest.py运行以下python程序“pytest.py”：

import fortran_sub

a = fortran_sub.sub(2)
print(a)

a = fortran_sub.sub(1)
print(a)

a = fortran_sub.sub(0)
print(a)

我获得以下输出：

[ 2.  2.]
[ 1.]
Traceback (most recent call last):
  File "pytest.py", line 11, in <module>
   a = fortran_sub.sub(0)
ValueError: failed to create intent(cache|hide)|optional array-- must have defined dimensions but got (0,)

[2.2]
[ 1.]
回溯（最近一次呼叫最后一次）：
文件“pytest.py”，第11行，在
a=fortran_sub.sub（0）
ValueError:未能创建意图（缓存|隐藏）|可选数组--必须已定义维度，但已获取（0，）

自从我了解Python Fortran接口的

ctypes

以来，我已经很久没有使用f2py了。这是一个基于

ctypes

的解决方案，它还可以处理零大小的阵列（从技术上讲，它也可以与MPI一起工作）

使用Intel或（其他编译器）编译以创建DLL库

ifort /dll main.f90

使用来自ifort的如下输出消息

Intel(R) Visual Fortran Intel(R) 64 Compiler for applications running on Intel(R) 64, Version 19.0.4.245 Build 20190417
Copyright (C) 1985-2019 Intel Corporation.  All rights reserved.

Microsoft (R) Incremental Linker Version 14.22.27905.0
Copyright (C) Microsoft Corporation.  All rights reserved.

-out:main.dll
-dll
-implib:main.lib
main.obj
   Creating library main.lib and object main.exp

然后可以通过如下ctypes从Python调用

#!/usr/bin/env python

import ctypes as ct
import numpy as np

# import Fortran DLL
lib = ct.CDLL("main.dll")
lib.sub.restype = None    # define subroutine result type

# define subroutine argument type
lib.sub.argtypes =  [ ct.POINTER(ct.c_size_t)        # a_size
                    , ct.POINTER(ct.c_double)       # a array
                    ]
# all Fortran DLL
for i in [2,1,0]:
    a_size = i
    a = np.zeros(shape=[a_size])
    lib.sub ( ct.byref( ct.c_size_t(a_size) ) # Fortran passes everything around by reference
            , np.ctypeslib.as_ctypes( a ) # pointer to numpy array
            )
    print("a_size = {}, a = {}".format(a_size, a))

a_size = 2, a = [2. 2.]
a_size = 1, a = [1.]
a_size = 0, a = []

它给出了以下结果：

#!/usr/bin/env python

import ctypes as ct
import numpy as np

# import Fortran DLL
lib = ct.CDLL("main.dll")
lib.sub.restype = None    # define subroutine result type

# define subroutine argument type
lib.sub.argtypes =  [ ct.POINTER(ct.c_size_t)        # a_size
                    , ct.POINTER(ct.c_double)       # a array
                    ]
# all Fortran DLL
for i in [2,1,0]:
    a_size = i
    a = np.zeros(shape=[a_size])
    lib.sub ( ct.byref( ct.c_size_t(a_size) ) # Fortran passes everything around by reference
            , np.ctypeslib.as_ctypes( a ) # pointer to numpy array
            )
    print("a_size = {}, a = {}".format(a_size, a))

a_size = 2, a = [2. 2.]
a_size = 1, a = [1.]
a_size = 0, a = []

---

谢谢你详细的回答。然而，具有讽刺意味的是，在我确信f2py是一种更有效的做事方式后，几个月前我实际上从ctypes转换过来了。我想我将来会坚持使用ctypes，我更喜欢知道到底发生了什么。然而，就目前而言，我希望有人有一个f2py特定的解决方案。