通过 ctypes 从 Python 调用的 C 函数返回不正确的值

tru*_*DGP 3 c python ctypes

我用 C 编写了一个简单的函数,它可以将给定的数字提高到给定的幂。当我在 C 中调用它时,该函数返回正确的值,但是当我在 Python 中调用它时,它返回一个不同的、不正确的值。

我使用以下命令创建了共享文件: $ gcc -fPIC -shared -o test.so test.c

我尝试了 C 函数的不同配置,其中一些返回预期值,而另一些不返回。例如,当我的函数使用return x*x没有for循环的简单正方形时,它在 Python 中返回了正确的值。

我希望最终能够在 python 中调用一个 C 函数,该函数将返回一个二维 C 数组。

#include <stdio.h>

float power(float x, int exponent)
{
    float val = x;
    for(int i=1; i<exponent; i++){
        val = val*x;
    }
    return val;
}
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#include <stdio.h>

float power(float x, int exponent)
{
    float val = x;
    for(int i=1; i<exponent; i++){
        val = val*x;
    }
    return val;
}
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)

我在 C 中调用该函数时获得了 125.0 的预期输出,但是当我在 python 中调用该函数时,它返回值 0.0。

这是我第一次使用 ctypes。我是否犯了一个导致函数计算错误的明显错误?

Cri*_*ati 5

清单[Python 3.Docs]: ctypes - Python 的外部函数库

为了在调用函数(驻留在.dll ( .so ) 中)时正确转换所有内容(Python <=> C),需要指定两件事(将x86调用约定(Win)放在一边):

  1. 参数类型
  2. 返回类型

CTypes 中,这是通过指定:

  1. argtypes - 包含每个参数 ( CTypes ) 类型的列表(实际上是一个序列)(按照它们在函数头中出现的顺序)
  2. restype - 单个CTypes类型

旁注:上述的替代方法是对外部函数进行原型设计(CFUNCTYPEWINFUNCTYPEPYFUNCTYPE - 检查函数原型部分(在开头的URL中))。


反正:

  • 未能指定
  • 拼写错误(与之前的项目符号基本相同)

它们中的任何一个(如果需要(1)),将导致应用默认值:所有(C89风格)都被视为int s,(在大多数系统上)32位长。
这会生成未定义行为 (2)
(也适用于错误指定它们的情况),尤其是在64 位 CPU / OS 上,其中较大类型的值(例如指针)可能会被截断
显示的错误可能很多,有时会产生误导。

您拼错了argtype(末尾缺少s)。

纠正一下,你应该没问题

示例

对于由libdll.dll ( libdll.so )导出的具有以下标头的函数func

double func(uint32_t ui, float f, long long vll[8], void *pv, char *pc);
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Python的等效是:

func = libdll.func
func.argtypes = (ctypes.c_uint32, ctypes.c_float, ctypes.c_longlong * 8, ctypes.c_void_p, ctypes.POINTER(ctypes.c_char))
'''
It would be a lot easier (nicer, and in most cases recommended)
  the last element to be ctypes.c_char_p,
  but I chose this form to illustrate pointers in general.
'''
func.restype = ctypes.c_double
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相同(或非常相似)场景(还有许多其他场景)的一些(更具破坏性)结果


脚注

  • #1:从技术上讲,有些情况下不需要指定它们。但即便如此,最好还是指定它们以消除任何可能的混淆:

  • #2未定义行为 [维基百科]:未定义行为)顾名思义,是一段代码的结果无法“预测”(或保证)的情况。主要案例:

    • 按预期工作
    • 没有按预期工作
      • 有一些有趣的输出/副作用
      • 崩溃


    它的“美”在于有时看起来完全随机,有时在某些特定情况下(不同的机器,不同的操作系统,不同的环境,......)“只再现” 。最重要的是,所有这些纯属巧合!问题在于代码(可以是当前代码(可能性最大)或它使用的其他代码(库、编译器))。