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如何将Cython中的大型malloc数组作为Python对象返回或保存?

在Cython中,可以使用<type>[]语法来声明大型malloc数组,并将其作为Python对象返回或保存。以下是一种常见的方法:

  1. 首先,在Cython代码中导入必要的模块和函数:
代码语言:txt
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cimport numpy as np
from libc.stdlib cimport malloc, free
  1. 然后,定义一个函数来创建和返回大型malloc数组:
代码语言:txt
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def create_large_array(int size):
    cdef int* arr = <int*>malloc(size * sizeof(int))
    # 在此处进行数组初始化或其他操作
    return <np.ndarray[np.int32_t, ndim=1]>np.PyArray_SimpleNewFromData(1, &size, np.NPY_INT32, <void*>arr)

在上述代码中,我们使用malloc函数分配了一块内存来存储整型数组,并使用np.PyArray_SimpleNewFromData函数将其转换为NumPy数组对象。最后,我们将其强制转换为Cython中声明的类型np.ndarray[np.int32_t, ndim=1]

  1. 如果要保存大型malloc数组到文件中,可以使用以下代码:
代码语言:txt
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def save_large_array(np.ndarray[np.int32_t, ndim=1] arr, str filename):
    cdef FILE* file = fopen(filename.encode(), "wb")
    fwrite(arr.data, sizeof(int), arr.shape[0], file)
    fclose(file)

在上述代码中,我们使用fopen函数打开文件,并使用fwrite函数将数组数据写入文件。最后,使用fclose函数关闭文件。

需要注意的是,使用完大型malloc数组后,应该使用free函数释放内存:

代码语言:txt
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free(arr)

这样,你就可以在Cython中创建和返回大型malloc数组,并将其保存到文件中。这种方法可以提高性能,特别是在处理大量数据时。

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