Cython的C指針

與C一樣，盡管指針性與變量而不是類型相關聯，但可以在類型或變量附近聲*號。

%%cython

cdef int *a

cdef int *b

但這樣在變量a,b寫在一行,cython編譯器會發出警告的信息,因此建議每個變量單獨聲明

%%cython

cdef int *a,*b

Cython中的指針的解引操作

在Cython中解引用指針與在C語言中不同。

由于Python語言已經使用*args和**kwargs語法來允許任意位置和關鍵字參數并支持函數參數解包，因此Cython不支持*

*解引語法是C指針的語法。 取而代之的是，我們在位置0的指針處建立索引，以解引Cython中的指針的引用。 這種語法也可以解引C中的指針，盡管這種情況很少見。

Cython的結構體與指針

無論在C中使用箭頭運算符的任何地方，在Cython中的結構體都使用點運算符訪問其內部的成員變量，Cython將生成正確的C級代碼

%%cython -a

cdef struct Person:

char* name

unsigned int age

#end-cdef

#初始化結構體

cdef Person p=Person("jck308",32)

#聲明Person類型結構體指針p_per

#并將變量p的地址賦值給指針p_per

cdef Person *p_per=&p

#訪問結構體的成員

print(p.age)

print(p.name)

print(p_per.age)

print(p_per.name)

混合靜態和動態類型變量

Cython允許靜態和動態類型變量之間的賦值。靜態和動態的這種流體混合是一個強大的特性，我們將在多個實例中使用它：它允許我們對大多數代碼基使用動態Python對象，并輕松地將它們轉換為性能關鍵部分加速、靜態類型的類比。

舉例來說，假設我們有幾個靜態int，我們想將它們組合成(動態)Python元組。使用Python/C API創建和初始化這個元組的C代碼很簡單，但是很繁瑣，需要幾十行代碼，并且需要大量的錯誤檢查。在Cython，顯而易見的方法就是：

%%cython

#靜態類型的變量

cdef int a=1,b=2,c=3

##動態類型的變量

tuple_of_ints=(a,b,c)

print(tuple_of_ints)

這段代碼很無聊。 這里要強調的一點是，a，b和c是靜態類型的整數，而Cython允許使用它們創建動態類型的Python元組。 然后，我們可以將該元組分配給動態鍵入的tuple_of_ints變量。 該示例的簡單性是Cython強大之處：我們可以以顯而易見的方式創建一個C類型int元組，而無需進一步思考。 我們希望像這樣的概念上簡單的事情變得簡單，這就是Cython所提供的。

此示例之所以有效，是因為C類型的int與Python int之間存在明顯的對應關系，因此Python可以為我們自動類型轉換。 例如，如果a，b和c是C指針，則此示例無法按原樣工作。 在這種情況下，我們必須解引它們，然后再將它們放入元組或使用其他策略。

例如下面的代碼是個錯誤的例子，因為Python解釋器無法識別指針類型的變量

%%cython

cdef int k=55,j=56

cdef int *a=&k

cdef int *b=&j

tuple_of_ints=(a,b)

print(tuple_of_ints)

正確的做法,如下圖所示，我們通過解引指針變量a、b

ss8.png

給出了內置Python類型與C或C ++類型之間對應關系的完整列表

ss8.png

Cythond的bint類型

bint布爾整數類型是C級別的int，并與Python的bool相互轉換。 它具有真實性的標準C解釋：零為False，非零為True。

整數類型轉換和溢出

Python 3中，所有int對象都是無限精度的。當將整數類型從Python轉換為C時，Cython會生成檢查溢出的代碼。 如果C類型不能表示Python整數，則會引發運行時OverflowError。

float類型轉換

Python fload存儲為C double。 根據IEEE 754轉換規則，將Python浮點數轉換為C浮點數可能會截斷為0.0或正負無窮大。

Cython的double類型會被動態轉換Python的float類型

%%cython

cdef double d=384848048282945060321.3835

b=d

print(b)

print(type(b))

ss8.png

Complex類定

The Python complex類型存儲為兩個double的C結構,Cython具有浮點復數和雙復數C級類型，它們對應于Python復數類型。 C類型與Python復雜類型具有相同的接口，但是使用有效的C級操作。 這包括訪問實數和虛數分量的實數和imag屬性，創建多個復數共軛的共軛方法，以及用于加，減，乘和除的有效運算。C級Complex類型與C99 _Complex類型或C ++ std :: complex模板化類兼容。

bytes類型

Python字節類型會自動在char *或std :: string之間來回轉換。下面示例就是Cython char類型指針 動態轉換為Python的bytes

%%cython

cdef char* s="Hello World"

b=s

print(b)

print(type(b))

用Python類型靜態聲明變量

到目前為止，我們一直使用cdef靜態聲明C類型的變量。 也可以使用cdef靜態聲明Python類型的變量。 我們可以對內置類型(例如list，tuple和dict)執行此操作； 擴展類型，例如NumPy數組； 還有很多其他

并非所有的Python類型都可以靜態聲明：它們必須用C實現，并且Cython必須有權訪問該聲明。 內置的Python類型已經滿足了這些要求，并且聲明它們很簡單。 例如Python典型的集合類型list,dict,str,set(str就是集合類型,字符串數組)：

cdef list mylist

cdef dict mydi

cdef str pname

cdef set myset

此示例中的變量是完整的Python對象。 在后臺，Cython將它們聲明為指向某些內置Python結構類型的C指針。 它們可以像普通的Python變量一樣使用，但是受其聲明類型的約束：

%%cython

cdef list mylist=[k+1 for k in range(1,11)]

pylist=mylist

print("mylist:",mylist)

print("刪除pylist索引2的元素")

del pylist[2]

print(mylist)

在這里，通過刪除pylist第3個元素也會刪除mylist的第3個元素，因為它們引用的是同一列表。mylist和pylist之間的一個區別是，mylist只能引用Python列表對象，而pylist可以引用任何Python類型。 Cython將在編譯時和運行時對mylist施加類型約束。

備注:關于Cython更復雜的數組類型引用，可以參考此篇文章《第5篇:Cython的線性表性操作》

乍一看，Cython允許靜態聲明具有內置Python類型的變量似乎有些奇怪。 為什么不照常使用Python的動態類型？ 答案指出了Cython的一般原理：我們提供的靜態類型信息越多，Cython就能更好地優化結果。 像往常一樣，該規則也有例外，但這通常是正確的。 例如，以下代碼從Cython函數中返回sieveOfEratosthenes()返回一個cdef list的對象附加到動態類型的變量中：

%%cython

#cython:language_level=3

cpdef list sieveOfEratosthenes(int n):

cdef list pr = [True for i in range(n + 1)]

cdef int p = 2

cdef list res=list()

while (p * p <= n):

if (pr[p] == True):

for i in range(p * p, n + 1, p):

pr[i] = False

#end-for

#end-if

p += 1

#end-while

cdef int k

for k in range(2,n):

if pr[k]:

res.append(k)

#end-if

#end-for

return res

#end-def

#這是Python動態類型的list

primers=[]

primers=sieveOfEratosthenes(9)

print(primers)

print("調用append方法")

primers.append(11)

print(primers)

程序輸出

Cython編譯器將生成可處理任何Python對象的代碼，并在運行時測試primers是否為列表。如果不是，只要它具有帶參數的append方法，該代碼就會運行。在后臺，生成的代碼首先在primers對象上查找append屬性(使用PyObject_GetAttr)，然后使用完全通用的PyObject_Call Python / C API函數調用該方法。 這實質上模擬了當運行等效的Python字節碼時Python解釋器將執行的操作。

假設上面的代碼中primers變量我們使用靜態聲明

cdef list primers

現在，Cython可以生成專門的代碼，這些代碼可以直接從C API調用PyList_SET_ITEM或PyList_Append函數。 這就是上一示例中的PyObject_Call最終仍然要調用的內容，但是靜態類型允許Cython繞過了Python解釋器在動態調度(Dynamic Dispatch)一系列繁瑣沉重的類型檢測(內部類型指針查找)，這也是Cython的靜態版本list比Python動態版本list性能高效的原因。

關于Python解釋器的動態調度的詳細介紹，請查看此文《第2篇:Cython VS Python 執行原理》

Cython當前支持的集中內置可靜態聲明的Python類型，我們常用靜態聲明的可能就是list,dict

type,object

bool

complex

basestring,str,unicode,bytes,bytearray

list,tuple,dict,set,frosenset

array

slace

date,time,datetime,timedelta,tzinfo

上面的列出的中不包括直接C對應的Python類型(例如int，long和float)。 事實證明，在Cython中靜態聲明和使用PyIntObjects，PyLongObjects或PyFloatObjects并不容易。 幸運的是，這樣做的需要很少。 我們只聲明常規的C基本數據類型int，long，float和double，然后讓Cython為我們進行往返于Python的自動轉換。

數字字面量的基本運算

當我們對數字字面量進行加，減或乘運算時，當操作數是動態類型化的Python對象時，這些操作具有Python語義(包括對于數值大的自動Python long強制轉換)。當操作數是靜態類型的C變量時，它們具有C語義(即，對于有限精度的整數類型，結果可能會溢出)

除數和模數(即計算余數)值得特別提及。使用帶符號整數操作數計算模數時，C和Python具有明顯不同的行為：C舍入為零，而Python舍入為無窮。例如，使用Python語義時，-1％5的結果為4；但是，如果使用C語義，它將得出-1。當將兩個整數相除時，Python始終檢查分母，并在其為零時引發ZeroDivisionError，而C沒有適當的保護措施。

對于除法/取模運算中，即便指定了C類型的靜態數字變量，Cython的行為是傾向于Python的，要獲取與C/C++完全相同的語義，我們可以在全局模塊級別或在指令注釋中使用cdivision編譯器指令，如下示例所示

在Python 3中，在C級別，所有整數都是PyLongObjects。Cython以與語言無關的方式在C整數類型和這些Python整數類型之間正確轉換，并在無法進行轉換時引發OverflowError。

當我們在Cython中使用Python對象時，無論是靜態聲明還是動態聲明，Cython仍將為我們管理對象的所有方面，包括繁瑣的引用計數。下一篇我們將會談到Cython中的引用計數和靜態的字符串類型。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的python不支持的数据类型有achar bint cfloat dlist_第1篇:Cython的数据类型(第二部分)的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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