缓冲协议

在python中可用的某些对象对底层内存数组进行wrap访问,或者 缓冲区 . 这些对象包括内置的 bytesbytearray 和一些扩展类型,如 array.array . 第三方库可以为特殊目的定义自己的类型,例如图像处理或数字分析。

虽然每种类型都有自己的语义,但它们都有一个共同的特点,即被可能很大的内存缓冲区支持。在某些情况下,需要直接访问缓冲区,而不需要中间复制。

python以 buffer protocol . 该协议有两个方面:

  • 在生产者方面,类型可以导出一个“缓冲区接口”,允许该类型的对象公开关于其底层缓冲区的信息。本节介绍了此接口 缓冲区对象结构

  • 在使用者方面,有几种方法可用于获取指向对象原始基础数据的指针(例如方法参数)。

简单对象,如 bytesbytearray 以面向字节的形式公开其底层缓冲区。其他形式是可能的;例如,由 array.array 可以是多字节值。

缓冲区接口的一个示例使用者是 write() 文件对象的方法:任何可以通过缓冲区接口导出一系列字节的对象都可以写入文件。当 write() 只需要对传递给它的对象的内部内容进行只读访问,其他方法如 readinto() 需要对其参数的内容进行写访问。缓冲区接口允许对象有选择地允许或拒绝导出读写和只读缓冲区。

缓冲区接口的使用者通过两种方法获取目标对象上的缓冲区:

在这两种情况下, PyBuffer_Release() 当不再需要缓冲区时必须调用。不这样做可能导致各种问题,如资源泄漏。

缓冲区结构

缓冲区结构(或简称为“缓冲区”)对于向Python程序员公开另一个对象的二进制数据非常有用。它们还可以用作零拷贝切片机制。利用它们引用内存块的能力,可以很容易地向Python程序员公开任何数据。内存可以是C扩展中的一个大型常量数组,也可以是在传递到操作系统库之前用于操作的原始内存块,或者可以用于以其本机内存格式传递结构化数据。

与Python解释器公开的大多数数据类型相反,缓冲区不是 PyObject 指针,但相当简单的C结构。这样就可以非常简单地创建和复制它们。当需要缓冲区周围的通用封装器时, memoryview 可以创建对象。

有关如何编写导出对象的简短说明,请参见 Buffer Object Structures . 有关获取缓冲区的信息,请参见 PyObject_GetBuffer() .

type Py_buffer
void *buf

指向缓冲区字段描述的逻辑结构开头的指针。这可以是导出器的基础物理内存块中的任何位置。例如,带负号 strides 该值可能指向内存块的末尾。

为了 contiguous 数组,该值指向内存块的开头。

void *obj

对导出对象的新引用。引用归使用者所有,并自动递减并设置为 NULL 通过 PyBuffer_Release() . 该字段等于任何标准C-API函数的返回值。

作为一种特殊情况, 暂时的 被包装的缓冲区 PyMemoryView_FromBuffer()PyBuffer_FillInfo() 这个字段是 NULL . 通常,导出对象不能使用此方案。

Py_ssize_t len

product(shape) * itemsize . 对于连续数组,这是基础内存块的长度。对于非连续数组,它是逻辑结构复制到连续表示形式时的长度。

访问 ((char *)buf)[0] up to ((char *)buf)[len-1] 仅当缓冲区是通过保证连续性的请求获得时才有效。在大多数情况下,这样的请求 PyBUF_SIMPLEPyBUF_WRITABLE .

int readonly

指示缓冲区是否为只读的指示器。此字段由 PyBUF_WRITABLE flag。

Py_ssize_t itemsize

单个元素的项大小(字节)。与的值相同 struct.calcsize() 在非空时调用`` format 价值观。

重要异常:如果消费者请求的缓冲区没有 PyBUF_FORMAT 旗帜, format 将被设置为 NULL 但是 itemsize 仍然具有原始格式的值。

如果 shape 存在,平等 product(shape) * itemsize == len 仍然保留,消费者可以使用 itemsize 导航缓冲区。

如果 shapeNULL 由于 PyBUF_SIMPLE 或A PyBUF_WRITABLE 请求,消费者必须忽略 itemsize 并假设 itemsize == 1 .

const char *format

A NUL 终止字符串 struct 描述单个项内容的模块样式语法。如果这是 NULL"B" 假定为(无符号字节)。

此字段由 PyBUF_FORMAT flag。

int ndim

内存表示为n维数组的维数。如果是 0buf 指向表示标量的单个项。在这种情况下, shapestridessuboffsets 必须是 NULL .

PyBUF_MAX_NDIM 将最大维度数限制为64。出口商必须遵守这一限制,多维缓冲区的消费者应该能够应付 PyBUF_MAX_NDIM 尺寸。

Py_ssize_t *shape

一个数组 Py_ssize_t 长度的 ndim 将内存的形状指示为n维数组。注意 shape[0] * ... * shape[ndim-1] * itemsize 必须等于 len .

形状值限制为 shape[n] >= 0 . 案例 shape[n] == 0 需要特别注意。见 complex arrays 更多信息。

形状数组对使用者是只读的。

Py_ssize_t *strides

一个数组 Py_ssize_t 长度的 ndim 给出每个维度中要跳到新元素的字节数。

步幅值可以是任意整数。对于常规阵列,步幅通常是正的,但消费者必须能够处理这种情况。 strides[n] <= 0 . 见 complex arrays 更多信息。

跨步数组对消费者是只读的。

Py_ssize_t *suboffsets

一个数组 Py_ssize_t 长度的 ndim .如果 suboffsets[n] >= 0 ,沿第n个维度存储的值是指针,子偏移值指示在取消引用后要向每个指针添加多少字节。负的子偏移值表示不应进行反引用(在连续内存块中删除)。

如果所有子偏移都为负(即不需要反引用),则此字段必须为 NULL (默认值)。

Python图像库(PIL)使用这种类型的数组表示。见 complex arrays 有关如何访问此类数组元素的详细信息。

子偏移集数组对使用者是只读的。

void *internal

这供导出对象内部使用。例如,导出器可以将其重新转换为整数,并用于存储有关释放缓冲区时是否必须释放形状、跨距和子偏移集数组的标志。使用者不得更改此值。

缓冲区请求类型

缓冲区通常是通过向导出对象发送缓冲区请求 PyObject_GetBuffer() . 由于内存逻辑结构的复杂性可能会发生巨大的变化,因此使用者使用 flags 参数来指定它可以处理的确切缓冲区类型。

所有 Py_buffer 字段由请求类型明确定义。

请求独立字段

以下字段不受 flags 必须始终填写正确的值: objbuflenitemsizendim .

只读,格式

PyBUF_WRITABLE

控制 readonly 字段。如果设置,导出程序必须提供可写缓冲区,否则将报告失败。否则,导出程序可能提供只读或可写缓冲区,但必须为所有使用者提供一致的选择。

PyBUF_FORMAT

控制 format 字段。如果设置,则必须正确填写此字段。否则,此字段必须 NULL .

PyBUF_WRITABLE 下一节中的任何标志都可以。自从 PyBUF_SIMPLE 定义为0, PyBUF_WRITABLE 可以用作独立标志来请求简单的可写缓冲区。

PyBUF_FORMAT 可以标记到除 PyBUF_SIMPLE . 后者已经暗示了格式 B (无符号字节)。

形状、步幅、子偏移

控制内存逻辑结构的标志按复杂性降低的顺序列出。注意,每个标记都包含它下面的所有标记位。

请求

形状

大步

子偏移

PyBUF_INDIRECT

如果需要

PyBUF_STRIDES

NULL

PyBUF_ND

NULL

NULL

PyBUF_SIMPLE

NULL

NULL

NULL

连续性请求

C或FORTRAN语言 contiguity 可以明确请求,包括或不包括步幅信息。如果没有步幅信息,缓冲区必须是C-连续的。

请求

形状

大步

子偏移

连续

PyBUF_C_CONTIGUOUS

NULL

C

PyBUF_F_CONTIGUOUS

NULL

F

PyBUF_ANY_CONTIGUOUS

NULL

C或F

PyBUF_ND

NULL

NULL

C

复合请求

所有可能的请求都由前一节中的一些标志组合完全定义。为了方便起见,缓冲协议提供了常用的组合作为单个标志。

在下表中 U 表示未定义的连续性。消费者必须调用 PyBuffer_IsContiguous() 以确定连续性。

请求

形状

大步

子偏移

连续

只读

格式

PyBUF_FULL

如果需要

U

0

PyBUF_FULL_RO

如果需要

U

1或0

PyBUF_RECORDS

NULL

U

0

PyBUF_RECORDS_RO

NULL

U

1或0

PyBUF_STRIDED

NULL

U

0

NULL

PyBUF_STRIDED_RO

NULL

U

1或0

NULL

PyBUF_CONTIG

NULL

NULL

C

0

NULL

PyBUF_CONTIG_RO

NULL

NULL

C

1或0

NULL

复杂数组

NumPy-style:形状和步伐

NumPy-style数组的逻辑结构由 itemsizendimshapestrides .

如果 ndim == 0 ,指向的内存位置 buf 被解释为大小的标量 itemsize . 在这种情况下,两者都是 shapestridesNULL .

如果 stridesNULL ,该数组被解释为标准的N维C数组。否则,使用者必须访问一个n维数组,如下所示:

ptr = (char *)buf + indices[0] * strides[0] + ... + indices[n-1] * strides[n-1];
item = *((typeof(item) *)ptr);

如上所述, buf 可以指向实际内存块中的任何位置。导出器可以使用以下函数检查缓冲区的有效性:

def verify_structure(memlen, itemsize, ndim, shape, strides, offset):
    """Verify that the parameters represent a valid array within
       the bounds of the allocated memory:
           char *mem: start of the physical memory block
           memlen: length of the physical memory block
           offset: (char *)buf - mem
    """
    if offset % itemsize:
        return False
    if offset < 0 or offset+itemsize > memlen:
        return False
    if any(v % itemsize for v in strides):
        return False

    if ndim <= 0:
        return ndim == 0 and not shape and not strides
    if 0 in shape:
        return True

    imin = sum(strides[j]*(shape[j]-1) for j in range(ndim)
               if strides[j] <= 0)
    imax = sum(strides[j]*(shape[j]-1) for j in range(ndim)
               if strides[j] > 0)

    return 0 <= offset+imin and offset+imax+itemsize <= memlen

PIL样式:形状、步幅和子偏移

除了常规项之外,PIL样式数组还可以包含指向维度中下一个元素所必须遵循的指针。例如,常规的三维C阵列 char v[2][2][3] 也可以看作是指向两个二维数组的两个指针的数组: char (*v[2])[2][3] . 在子偏移集表示中,这两个指针可以嵌入到 buf ,指向两个 char x[2][3] 可以位于内存中任何位置的数组。

下面是一个函数,当存在非“NULL”跨步和子偏移时,该函数返回指向N维索引指向的N维数组中元素的指针:

void *get_item_pointer(int ndim, void *buf, Py_ssize_t *strides,
                       Py_ssize_t *suboffsets, Py_ssize_t *indices) {
    char *pointer = (char*)buf;
    int i;
    for (i = 0; i < ndim; i++) {
        pointer += strides[i] * indices[i];
        if (suboffsets[i] >=0 ) {
            pointer = *((char**)pointer) + suboffsets[i];
        }
    }
    return (void*)pointer;
}