小编Kle*_*ler的帖子

我是Python / C API的新手，虽然我可以使用一些基本功能，但我仍在为此而苦苦挣扎。

PyObject* sum_elements(PyObject*, PyObject *o) 
{
    Py_ssize_t n = PyList_Size(o);
    long total = 0;
    if (n < 0)
    {
        return PyLong_FromLong(total);
    }
    PyObject* item;
    for (int i = 0; i < n; i++) 
    {
        item = PyList_GetItem(o, i);
        if (!PyLong_Check(item)) continue;
        total += PyLong_AsLong(item);
    }
    return PyLong_FromLong(total);
}

基本上，这是文档页面上介绍中的功能。它应该接收一个python列表并返回所有元素的总和。如果我通过一个列表，该函数工作正常，如果我通过其他内容，但是出现错误消息

SystemError: c:\_work\5\s\objects\listobject.c:187: bad argument to internal function

这种情况应该由if (n<0)语句处理，如果传递的对象不是列表，则n为-1。

我通过以下方式绑定功能：

static PyMethodDef example_module_methods[] = {
    { "sum_list", (PyCFunction)sum_elements, METH_O, nullptr},
    { nullptr, nullptr, 0, nullptr } …

这是我第一次为 python 编写 C 扩展，你可以看到我丑陋且可能超级低效的卷积 C++ 实现。我的内存管理有问题。每次我在 python 中调用这个函数时，它都会消耗大约 500MB 的内存（对于大小为 100x112x112x3 的批次和大小为 3x3x3x64 的内核），并且之后不会释放它。即使这不是类方法，我是否必须注意引用计数？或者我是否必须在代码中的某个位置手动释放内存？请注意，为了更好地概览，我排除了所有错误检查。谢谢。

PyObject* conv2d(PyObject*, PyObject* args)

{
    PyObject* data;
    PyObject* shape;
    PyObject* kernel;
    PyObject* k_shape;
    int stride;

    PyArg_ParseTuple(args, "OOOOi", &data, &shape, &kernel, &k_shape, &stride);

    Py_ssize_t dims = PyTuple_Size(shape);
    Py_ssize_t kernel_dims = PyTuple_Size(k_shape);

    int shape_c[3];
    int k_shape_c[4];

    for (int i = 0; i < kernel_dims; i++)
    {
        if (i < dims)
        {
            shape_c[i] = PyLong_AsLong(PyTuple_GetItem(shape, i));
        }
        k_shape_c[i] = PyLong_AsLong(PyTuple_GetItem(k_shape, i));
    }

    PyObject* data_item, kernel_item;
    PyObject* ret_array = …