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当我尝试将 ctypes 数组用作 numpy 数组时，我收到以下警告消息：

Python 2.7.1 (r271:86832, Nov 27 2010, 18:30:46) [MSC v.1500 32 bit (Intel)] on
win32
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import ctypes, numpy
>>> TenByteBuffer = ctypes.c_ubyte * 10
>>> a = TenByteBuffer()
>>> b = numpy.ctypeslib.as_array(a)
C:\Python27\lib\site-packages\numpy\ctypeslib.py:402: RuntimeWarning: Item size
computed from the PEP 3118 buffer format string does not match the actual item s
ize.
  return array(obj, copy=False)
>>> b
array([0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0], dtype=uint8)

不过，代码似乎正在运行。忽略这个警告是个坏主意吗？

背景：我正在调用一个实时生成数据的 C DLL。我需要向 DLL 传递一系列缓冲区来保存数据。在等待下一个缓冲区填充时，我想用 numpy 处理最新的缓冲区并保存结果。我正在使用上面的代码生成缓冲区，一切似乎都在工作，但我不想在地毯下扫除一个重要问题。

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这是 Python 中的一个错误。ctypes 当前产生无效的 PEP 3118 类型代码，Numpy 注意到： http : //bugs.python.org/issue10746 http://bugs.python.org/issue10744

当存在这种不一致时，Numpy 会跳过使用 PEP 3118 缓冲区接口，并回退到旧的（过时的）缓冲区接口。这应该可以正常工作。

您可以使用 Python 的warnings模块使警告静音。但是，该警告可能会对性能产生影响。

您也可以尝试通过将 ctypes 对象包装在buffer().

于 2011-02-11T11:53:15.750 回答
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有一种更方便的方法可以完全避免警告：

与其先将数据创建为 ctypes 数组，然后将其转换为 NumPy 数组，不如立即将其创建为 NumPy 数组，然后numpy.ctypeslib.ndpointer在 ctypes 原型中用作类型说明符。例如，假设您调用了一个 C 函数f，该函数以 achar*和 asize_t作为参数：

void f(char* buf, size_t len);

您的 ctypes 原型将是

from numpy.ctypeslib import ndpointer
some_dll = ctypes.CDLL(...)
some_dll.f.argtypes = [ndpointer(numpy.uint8, flags="C_CONTIGUOUS"),
                       ctypes.c_size_t]
some_dll.f.restype = None

您可以将此函数称为

a = numpy.zeros(10, numpy.uint8)
f(a, a.size)
于 2011-02-11T12:02:55.953 回答