在 Cython 中使用智能指针来动态分配数组

Question

我正在为带有签名的函数调用编写 Python 包装器

double** foo(double** arrayIn, int dim1, int dim2);

并且需要arrayIn在我的 Python 包装器中构建。这里给出了一种可能的解决方案。但是，由于 Cython 包括对智能指针的支持，我更愿意实施该解决方案。一种方法是将malloc 和 unique_ptr 与自定义删除器结合使用。另一个（更简单的）解决方案是使用libcpp 中的分配器类。

import numpy as np
cimport numpy as np
from libcpp.memory cimport unique_ptr, allocator

def testArray(int dim1, int dim2):
    cdef allocator[double *] ptr_al
    cdef unique_ptr[double *] myptr
    cdef np.ndarray arr
    cdef double[:,:] carr

    myptr.reset(ptr_al.allocate(dim1))
    arr = np.ndarray((dim1,dim2),dtype=np.float64,order='C')
    carr = arr

    myptr.get()[0] = &carr[0,0]
    myptr.get()[1] = &carr[1,0]
    myptr.get()[2] = &carr[2,0]

此代码编译并正确执行（使用 Cython 24.1、Python 3.5、VS2015）。我担心的是一切是否都会被正确释放/垃圾收集。我的理解是，Python是负责的ndarray，并unique_ptr应负责double *[]的创建allocator。这是正确的，还是代码会造成内存泄漏？有没有办法可以验证所有内容都已正确解除分配？

Answer 1

这是正确的，还是代码会造成内存泄漏？

我认为这不应该泄露。

有没有办法可以验证所有内容是否已正确释放？

您可以testArray循环调用并查看进程内存是否线性增长或保持不变。由于您知道dim1和dim2，因此如果某些内容未正确释放，您可以估计内存泄漏大小。

在更复杂的情况下，还有其他方法可以测试内存泄漏：C 库的调试版本会告诉您是否已释放分配的所有内存。另外，还有诸如valgrind, 和clang's 之类的工具leaksanitizer，但就您而言，我会使用循环。