如何使用python变量而不是硬编码值创建ctypes变量？

Question

创建ctypes变量时，是否可以不使用python变量传递值？

我在调用共享C库的地方有一些代码。 如果我使用方法1（参见下文）将参数传递给此C库，则一切正常。 但是，如果我使用方法2，则会得到垃圾。 该代码还有其他部分。 但是我已经确认，当我用方法1替换方法2时，一切正常。 所以这里有些问题。

如果我在方法2中所做的操作无效，那么如果我想针对给定变量的不同值自动运行代码的过程，该怎么办？

方法1（效果很好）

import ctypes as C


c_thresholds = (C.c_double * 4)()
for idx, value in enumerate(thresholds):
    c_thresholds[idx] = value

goodH = Good(C.c_char('H'), C.c_double(0.5), C.c_int(100), C.c_int(20))
goodL = Good(C.c_char('L'), C.c_double(0.5), C.c_int(75), C.c_int(20))

c_parameters = Params(
            var1 = C.c_int(100),
            var2 = C.c_int(4),
            var3 = C.c_int(5),
            var4 = C.c_int(5000),
            var5 = C.c_char_p("modelname"),
            var6 = C.c_double(0.5),
            var7 = C.c_double(90),
            var8 = c_thresholds,
            var9 = C.c_int(2),
            H = goodH,
            L = goodL
)

runsimulation(c_parameters)

方法2（这不起作用，输出垃圾）

import ctypes as C

def create_cparams(var1, var2, var3, var4, var5, var6, var7, var8, var9):

    c_thresholds = (C.c_double * 4)()
    for idx, value in enumerate(var8):
        c_thresholds[idx] = value

    goodH = Good(C.c_char('H'), C.c_double(0.5), C.c_int(100), C.c_int(20))
    goodL = Good(C.c_char('L'), C.c_double(0.5), C.c_int(75), C.c_int(20))

    c_parameters = Params(
                var1 = C.c_int(var1),
                var2 = C.c_int(var2),
                var3 = C.c_int(var3),
                var4 = C.c_int(var4),
                var5 = C.c_char_p(var5),
                var6 = C.c_double(var6),
                var7 = C.c_double(var7),
                var8 = c_thresholds,
                var9 = C.c_int(var9),
                H = goodH,
                L = goodL
    )

    return c_parameters

# These are python variables
var1 = 100
var2 = 4
var3 = 5
var4 = 5000
var5 = "modelname"
var6 = 0.5
var7 = 90
var8 = [1, 0.9, 0.8, 0.7]
var9 = 2

# Calling the create_cparams function defined above
c_parameters = create_cparams(var1, var2, var3, var4, var5, var6, var7, var8, var9)
runsimulation(c_parameters)

如果有帮助的话，Params类是由给定的（在这两种方法中不变）：

class Params(C.Structure):
    _fields_ = [
            ("var1", C.c_int),
            ("var2", C.c_int),
            ("var3", C.c_int),
            ("var4", C.c_int),
            ("var5", C.c_char_p ),
            ("var6", C.c_double),
            ("var7", C.c_double),
            ("var8", (C.c_double * 4) ),
            ("var9", C.c_int),
            ("H", Good),
            ("L", Good)
    ]

C函数原型

// runsimulation() function above calls this C function

void run_multiple_reps (struct params parameters, struct repdata *data,
                    int len_timepdsarr, int *timepdsarr)

// params struct on C side, which Params class duplicates

struct params
{
    int var1;
    int var2;
    int var3;
    int var4;
    char *var5;
    double var6;
    double var7;
    double var8[4];
    int var9;
    struct good H;
    struct good L;
};

Answer 1

Structure的字段属性是CField描述符对象。 如果您熟悉描述符，则描述符就像Python property或__slots__属性。 CField知道字段的数据类型及其在缓冲区中的偏移量。 每个C数据类型都有一个关联的get / set函数，该函数在Python对象之间来回转换。 因此，通常您可以将Python对象直接分配给该字段。 例如：

thresholds = [1, 0.9, 0.8, 0.7]    

c_parameters = Params(
    var1 = 100,
    var2 = 4,
    var3 = 5,
    var4 = 5000,
    var5 = "modelname",
    var6 = 0.5,
    var7 = 90,
    var8 = (C.c_double * 4)(*thresholds),
    var9 = 2,
    H = Good('H', 0.5, 100, 20),
    L = Good('L', 0.5, 75, 20),
)

如果ctypes需要保留对Python对象的引用以使其保持活动状态，则该引用将存储在Structure的_objects dict中。 例如，在这种情况下，只需将var8的数组复制到缓冲区中，因此c_parameters不需要保留对原始c_parameters的引用。