PythonVectorcall协议是Python中的一种函数调用约定,它允许向
▥Python
𝄐 0
python vectorize,python的vector,vertica_python,python c++ vector,python vector函数,python中vector类
PythonVectorcall协议是Python中的一种函数调用约定,它允许向C语言扩展中的函数传递任意数量和类型的参数,同时提高了性能。
通过PythonVectorcall协议,扩展开发者可以将一个函数声明为PyCFunction_Vectorcall类型,并使用METH_VECTORCALL标志将其添加到模块中。在调用此函数时,Python解释器会将所有参数打包成一个数组并将其传递给函数。函数可以从该数组中读取必要的参数,并返回结果。
下面是一个简单的例子:
c
static PyObject* my_func(PyObject *self, PyObject *args, PyObject *kwargs) {
int i, n;
double sum = 0.0;
static char *kwlist[] = {"numbers", NULL};
PyObject *numbers;
if (!PyArg_ParseTupleAndKeywords(args, kwargs, "O", kwlist, &numbers)) {
return NULL;
}
n = PyTuple_Size(numbers);
for (i = 0; i < n; i++) {
PyObject *item = PyTuple_GET_ITEM(numbers, i);
double d = PyFloat_AsDouble(item);
if (d == -1.0 && PyErr_Occurred()) {
return NULL;
}
sum += d;
}
return PyFloat_FromDouble(sum);
}
static PyMethodDef my_methods[] = {
{"my_func", (PyCFunction)my_func, METH_VARARGS|METH_KEYWORDS|METH_VECTORCALL, "My function"},
{NULL, NULL, 0, NULL}
};
static struct PyModuleDef my_module = {
PyModuleDef_HEAD_INIT,
"my_module",
NULL,
-1,
my_methods
};
PyMODINIT_FUNC PyInit_my_module(void) {
return PyModule_Create(&my_module);
}
在这个例子中,我们定义了一个名为my_func的函数,并使用METH_VECTORCALL标志将其添加到模块中。该函数接受一个参数列表numbers,其中包含多个浮点数。我们使用Python C API中的PyArg_ParseTupleAndKeywords()函数解析参数列表并获取浮点数。最后,我们对所有输入的浮点数求和,并使用PyFloat_FromDouble()函数将结果转换为浮点对象并返回。
通过使用PythonVectorcall协议,我们可以更快地读取和处理参数,并且可以处理任意数量和类型的参数。
PythonVectorcall协议是Python中的一种函数调用约定,它允许向C语言扩展中的函数传递任意数量和类型的参数,同时提高了性能。
通过PythonVectorcall协议,扩展开发者可以将一个函数声明为PyCFunction_Vectorcall类型,并使用METH_VECTORCALL标志将其添加到模块中。在调用此函数时,Python解释器会将所有参数打包成一个数组并将其传递给函数。函数可以从该数组中读取必要的参数,并返回结果。
下面是一个简单的例子:
c
static PyObject* my_func(PyObject *self, PyObject *args, PyObject *kwargs) {
int i, n;
double sum = 0.0;
static char *kwlist[] = {"numbers", NULL};
PyObject *numbers;
if (!PyArg_ParseTupleAndKeywords(args, kwargs, "O", kwlist, &numbers)) {
return NULL;
}
n = PyTuple_Size(numbers);
for (i = 0; i < n; i++) {
PyObject *item = PyTuple_GET_ITEM(numbers, i);
double d = PyFloat_AsDouble(item);
if (d == -1.0 && PyErr_Occurred()) {
return NULL;
}
sum += d;
}
return PyFloat_FromDouble(sum);
}
static PyMethodDef my_methods[] = {
{"my_func", (PyCFunction)my_func, METH_VARARGS|METH_KEYWORDS|METH_VECTORCALL, "My function"},
{NULL, NULL, 0, NULL}
};
static struct PyModuleDef my_module = {
PyModuleDef_HEAD_INIT,
"my_module",
NULL,
-1,
my_methods
};
PyMODINIT_FUNC PyInit_my_module(void) {
return PyModule_Create(&my_module);
}
在这个例子中,我们定义了一个名为my_func的函数,并使用METH_VECTORCALL标志将其添加到模块中。该函数接受一个参数列表numbers,其中包含多个浮点数。我们使用Python C API中的PyArg_ParseTupleAndKeywords()函数解析参数列表并获取浮点数。最后,我们对所有输入的浮点数求和,并使用PyFloat_FromDouble()函数将结果转换为浮点对象并返回。
通过使用PythonVectorcall协议,我们可以更快地读取和处理参数,并且可以处理任意数量和类型的参数。
本文地址:
/show-276850.html
版权声明:除非特别标注原创,其它均来自互联网,转载时请以链接形式注明文章出处。