Python正在将32位指针地址传递给C函数

我想从Python脚本调用共享库中的C函数。问题出现在传递指针时，被调用函数中的64位地址似乎被截断为32位地址。Python和我的库都是64位的

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函数中打印接收到的地址。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位的。如果指针以任何其他方式使用，则结果是segfault

CMakeLists.txt

cmake_minimum_required (VERSION 2.6) 
add_library(plate MODULE plate.c)

板.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);
}

python-2.7的输出

在[1]中：运行../test_plate.py

通过地址：7f9a09b02320

传递地址：0x9b02320

本地指针大小：8

本地指针地址：0x7f9a0949a400

---

问题是

ctypes

模块没有检查您试图调用的函数的函数签名。相反，它将C类型基于Python类型，因此行

plate.plate(x.ctypes.data, y.ctypes.data, ctypes.c_int(N))

…正在将前两个参数作为整数传递。有关它们被截断为32位的原因，请参见eryksun的答案

为了避免截断，您需要告诉

ctypes

，这些参数实际上是带有如下内容的指针

plate.plate(ctypes.c_void_p(x.ctypes.data),
            ctypes.c_void_p(y.ctypes.data),
            ctypes.c_int(N))

…尽管它们实际上指向的是另一个问题-它们可能不是C代码假定的指向

float

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更新

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在这个问题中，eryksun已经为

numpy

特定的示例发布了一个更完整的答案，但我将把它留在这里，因为对于使用

numpy

以外的东西的程序员来说，如果您不告诉ctypes参数是什么类型的，它在指针截断的一般情况下可能会很有用，它试图从传递给函数的值中推断它。这个推论并不总是像你所需要的那样有效

处理此问题的推荐方法是设置函数的属性，并明确告知

ctypes

参数类型

plate.plate.argtypes = [
    ctypes.POINTER(ctypes.c_float), 
    ctypes.POINTER(ctypes.c_float), 
    ctypes.c_int
]

然后您可以这样调用函数：

plate.plate(x.ctypes.data, y.ctypes.data, N)

plate.plate(x.ctypes, y.ctypes, N)

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Python的

PyIntObject

在内部使用C

long

，在大多数64位平台（不包括64位窗口）上为64位。但是，ctypes将转换后的结果分配给

pa->value.i

，其中

value

是一个并集，

i

字段是一个32位

int

。有关详细信息，请参见第588-607行和第645-664行中的

ConvParam

。ctypes是在Windows上开发的，

long

始终是32位的，但我不知道为什么它没有改为使用

long

字段，即

pa->value.l

。也许，在大多数情况下，默认创建一个C

int

，而不是使用整个

long

，会更方便

无论如何，这意味着您不能简单地传递Python

int

来创建64位指针。必须显式创建ctypes指针。你有很多选择。如果您不关心类型安全，NumPy数组最简单的选项是使用其

ctypes

属性。这将钩子

\u定义为\u参数

，它允许Python对象设置如何在ctypes函数调用中转换它们（请参见前面链接中的第707-719行）。在这种情况下，它会创建一个

void*

。例如，您可以这样调用

plate

：

plate.plate(x.ctypes.data, y.ctypes.data, N)

plate.plate(x.ctypes, y.ctypes, N)

但是，这并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。解决了这个问题。这将创建一个自定义类型，可用于设置ctypes函数指针的

argtypes

和

restype

。此类型可以验证数组的数据类型、维度数、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

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实际上，您应该设置

plate.argstype=[ctypes.c\u void\u p，ctypes.c\u void\u p，ctypes.c\u int]

，然后就可以从python接受c func中的地址了。

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我遇到了这个问题，我照我说的解决了。

@eryksun是一个Windows

long

在64位Windows上仍然只有32位吗？在64位Windows上，a

long

是32位的，a

long

是64位的。@eryksun很奇怪，但我想它的优点是一致的。谢谢！您的建议修复了指针地址截断问题。虽然正如您所暗示的，指针并不指向预期的浮点数据。我发现，如果使用

dtype=numpy.float32

@eryksun创建数组，则示例将起作用。我个人认为，这些信息值得包含在回答中。我认为

argtypes

是一个比目前公认的答案更好的解决方案。但很明显，我对细节了解不够，尤其是对于

numpy

，这显然有点特别。你能补充一个答案吗。然后我会删除这个，并更新你的准确答案。我有一个类似的问题，但与numpy无关。在我的例子中，所有的函数原型都被定义了，但它没有帮助。我的64位指针仍被截断为32位：-（好吧，我的错：在我的例子中，我找到了指针被截断的原因。接收指针的函数的原型是可以的，但我遇到了另一个从ctype调用的C函数分配该指针的问题。该函数的返回类型必须使用

restype=C\u void\u p

或oter指针或返回类型默认值来定义int。在我的cas中，我确实提供了重新键入，但我添加了一个输入错误（在重新键入后添加了一个尾随的“s”），它被忽略了。令人恼火的是，只要库只使用内存不足的地址，它有时可能会被忽略。