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问题

在 cython 中定义不同的对象时，内存视图将返回相同的地址。但是，数组本身在索引时会被修改。

背景。

我有用 cython 编写的基类和派生类。我注意到，当我对类应用多处理时，底层缓冲区在不同的进程中发生了变化，这不是有意的。在酸洗过程中，我编写了一个简单的 __reduce__ 方法和 __deepcopy__ 方法来重建原始对象。为了清楚起见，我降低了下面代码的复杂性。现在我的问题是，为什么内存视图返回相同的地址？此外，为什么即使 memoryview 相同，numpy 数组本身也会正确更改

#distutils: language=c++
import numpy as np
cimport numpy as np
cdef class Temp:
    cdef double[::1] inp
    def __init__(self, inp):
        print(f'id of inp = {id(inp)}')
        self.inp = inp

cdef np.ndarray x = np.ones(10)
cdef Temp a       = Temp(x)
cdef Temp b       = Temp(x)
cdef Temp c       = Temp(x.copy())
b.inp[0] = -1
c.inp[2] = 10
print(f'id of a.inp = {id(a.inp)}\nid of b.inp = {id(b.inp))}\nid of c.inp = {id(c.inp)}')
print(f'id of a.inp.base = {id(a.inp.base)}\nid of b.inp.base = {id(b.inp.base))}\nid of c.inp.base = {id(c.inp.base)}')

print('a.inp.base',a.inp.base)
print('b.inp.base',b.inp.base) # expected to be the same as a
print('c.inp.base',c.inp.base) # expected to be different to a/b

输出：

id of inp = 139662709551872
id of inp = 139662709551872
id of inp = 139662709551952
id of a.inp = 139662450248672
id of b.inp = 139662450248672
id of c.inp = 139662450248672
id of a.inp.base = 139662709551872
id of b.inp.base = 139662709551872
id of c.inp.base = 139662709551952
a.inp.base [-1.  1.  1.  1.  1.  1.  1.  1.  1.  1.]
b.inp.base [-1.  1.  1.  1.  1.  1.  1.  1.  1.  1.]
c.inp.base [ 1.  1. 10.  1.  1.  1.  1.  1.  1.  1.]
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1 回答 1

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我们所说的类型化内存视图并不是一个单一的类：根据上下文（Cython 代码、纯 Python 代码），它会在底层改变其身份。

所以让我们从

%%cython 
cdef class Temp:
    cdef double[::1] inp

这是不是 Python 对象double[::1] inp的类型：__Pyx_memviewslice

typedef struct {
  struct {{memview_struct_name}} *memview;
  char *data;
  Py_ssize_t shape[{{max_dims}}];
  Py_ssize_t strides[{{max_dims}}];
  Py_ssize_t suboffsets[{{max_dims}}];
} {{memviewslice_name}};

当我们打电话时会发生什么id(self.inp)？显然，id它是一个纯 Python 函数，因此必须从self.inp（只能调用id）创建一个新的临时 Python 对象（内存视图），然后直接销毁。临时 Python 对象的创建是通过__pyx_memoryview_fromslice.

知道了这一点，很容易解释为什么 id 是相等的：尽管是不同的对象，但临时 memoryviews 巧合地具有相同的地址（因此相同id，这是 CPython 的实现细节），因为内存被一遍又一遍地重用再次由 CPython。

Python 中到处都有类似的场景，这里有一个 method-objects 的例子，或者更简单的例子：

class A:
    pass
# the life times of temporary objects don't overlap, so the ids can be the equal
id(A())==id(A())
# output: True

# the life times of objects overlap, so the id cannot be equal 
a,b=A(), A()
id(a)==id(b)
# output: False

简而言之：您的期望是，同样的id意思是同一个对象是错误的。只有当对象的生命周期重叠时，这个假设才成立。

于 2018-12-12T12:39:04.993 回答