Python 编译多个模块时，import_array（）出现Numpy/CAPI错误 我试图编译一个C++模块，用于在代码> SimP.Weave中，它由几个头和源C++文件组成。这些文件包含广泛使用Numpy/C-API接口的类和方法。但是我没有弄清楚如何成功地包含import\u array（）。在过去的一周里，我一直在努力解决这个问题，我快发疯了。我希望你能帮我，因为weave的解释性不强

实际上，我首先有一个名为

pycapi_utils

的模块，其中包含一些用于将C对象与Python对象进行接口的例程。它由头文件

pycapi_utils.h

和源文件

pycapi_utils.cpp

组成，例如：

//pycapi_utils.h
#if ! defined _PYCAPI_UTILS_H
#define _PYCAPI_UTILS_H 1

#include <stdlib.h>
#include <Python.h>
#include <numpy/arrayobject.h>
#include <tuple>
#include <list>

typedef std::tuple<const char*,PyObject*> pykeyval; //Tuple type (string,Pyobj*) as dictionary entry (key,val)
typedef std::list<pykeyval> kvlist;                    

//Declaration of methods
PyObject* array_double_to_pyobj(double* v_c, long int NUMEL); //Convert from array to Python list (double)
...
...
#endif

及

上面的代码包含在Python中的

scipy.weave

模块中

def model_py(input):
    support_code="""
                 #include "model.h"
                 """
    code = """
           return_val = simulate(input.data());
           """
    libs=['gsl','gslcblas','m']
    vars = ['input']
    out = weave.inline(code,
                       vars,
                       support_code=support_code,
                       sources = source_files,
                       libraries=libs
                       type_converters=converters.blitz,
                       compiler='gcc',
                       extra_compile_args=['-std=c++11'],
                       force=1) 

它无法编译以下内容：

error: int _import_array() was not declared in this scope

值得注意的是，如果我把

pycapi_utils.h

和源代码

pycapi_utils.cpp

结合起来，那么一切都很好。但是我不想使用这个解决方案，因为在实践中，我这里的模块需要包含在其他几个也使用PyObjects的模块中，并且需要调用

import\u array（）

---

我一直在寻找堆栈交换，但我不知道在我的例子中是否以及如何正确定义

#define

指令。同样，那篇文章中的例子也不完全是我的例子，

import\u array（）

在

main（）

的全局范围内调用，而在我的例子中，

import\u array（）

在

simulate

例程中调用，该例程由

main（）调用

buildby

scipy.weave

显然，如果我在

pycapi\u utils

模块中包含一个简单的初始化例程，例如：

//pycapi_utils.h
...
...
void init_numpy();

//pycapi_utils.cpp
...
...
void init_numpy(){
    Py_Initialize;
    import_array();
}

然后我在任何在我的C代码中使用Numpy对象的函数/方法的开头调用这个例程，它就可以工作了。即，将上述代码编辑为：

//pycapi_utils.cpp
...
...
PyObject* array_double_to_pyobj(...){
    init_numpy();
    ...
    ...
}


//model.cpp
...
...
PyObject* simulate(...){
    init_numpy();
    ...
    ...
}

---

在这一点上，我唯一关心的是是否有一种方法可以最大限度地减少对

init\u numpy（）

的调用次数，或者不管我必须从使用numpy对象的CPP模块中定义的任何函数中调用它

我有一个类似的问题，正如您发布的链接所指出的，所有问题的根源在于

PyArray\u API

是静态定义的，这意味着每个翻译单元都有自己的

PyArray\u API

，默认情况下使用

PyArray\u API=NULL

初始化。因此，必须为每个

*.cpp

文件调用一次

import\u array（）。在您的情况下，在
pycapi_utils.cpp
中调用它，以及在
model.cpp
中调用一次就足够了。您还可以在实际调用之前测试是否需要数组_导入：

if(PyArray_API == NULL)
{
    import_array(); 
}

刚刚偶然发现这个问题的解决方案有很好的文档记录，您提供的链接是否提倡使用与您不同的解决方案？1） 
import_array
仅在一个文件中，2）在该文件和其他文件中使用
定义PY_array_UNIQUE_符号，3）在不使用
import_array
的文件中使用
定义NO_import_array
。
//pycapi_utils.h
...
...
void init_numpy();

//pycapi_utils.cpp
...
...
void init_numpy(){
    Py_Initialize;
    import_array();
}

//pycapi_utils.cpp
...
...
PyObject* array_double_to_pyobj(...){
    init_numpy();
    ...
    ...
}


//model.cpp
...
...
PyObject* simulate(...){
    init_numpy();
    ...
    ...
}

if(PyArray_API == NULL)
{
    import_array(); 
}