Python 3如何知道如何挑选扩展类型,特别是Numpy数组？

Question

Numpy数组,即扩展类型(也称为使用扩展C API定义),声明Python解释器范围之外的其他字段(例如data属性Buffer Structure,如Numpy的数组接口中所记录的那样.
能够序列化它,Python 2曾经使用该__reduce__函数作为pickle协议的一部分,如文档中所述,并在此解释.

但是,即使__reduce__仍然存在于Python 3中,该Pickle protocol部分(以及更为Pickling and unpickling extension types复杂的部分)已从文档中删除,因此不清楚它是做什么的.
此外,还有与酸洗扩展类型相关的其他条目:

• copyreg,描述为a Pickle interface constructor registration for extension types,但copyreg模块本身没有提及扩展类型.
• PEP 3118 - 修改缓冲协议,为Python 3发布了一个新的缓冲协议(并且可能自动为这个缓冲协议进行酸洗).
• 新式课程:可以假设新式课程对酸洗过程有影响.

那么,所有这些与Numpy数组有什么关系:

1. Numpy数组是否实现了特殊方法,例如__reduce__告知Python如何腌制它们(或copyreg)？Numpy对象仍然暴露一个__reduce__方法,但可能是出于兼容性原因.
2. Numpy是否使用了Pickle开箱即用的Python的C-API结构(就像新的一样buffer protocol),所以为了挑选numpy数组,不需要任何补充吗？

Answer 1

Python 3 pickle仍然支持__reduce__,它包含在Pickling Class Instances部分中.

Numpy的支持在这方面没有改变; 它__reduce__在数组上实现以支持Python 2或3中的pickling:

>>> import numpy
>>> numpy.array(0).__reduce__()
(<built-in function _reconstruct>, (<class 'numpy.ndarray'>, (0,), b'b'), (1, (), dtype('int64'), False, b'\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'))

返回一个三元素元组,包括一个用于重新创建值的函数对象,一个用于该函数的参数元组,以及一个传递否的状态元组newinstance.__setstate__().