将 cython 分配的缓冲区传递给 python

Question

我知道this post 关于将 Cython malloc'ed 数据传递给 Python。但是，我想知道在返回之前转换为 memoryview 是否可以避免内存泄漏：

def someCythonFunction():
    try:
        mPtr = <double *>PyMem_Malloc(N * M * sizeof(double)
        for n in range(N):
            for m in range(M):
                mPtr[m + n*M]= ...
        return <double[:N,:M]> mPtr
    finally:
        print("In cython %d" % <int>mPtr)
        PyMem_Free(mPtr)

然后在 Python 中：

mView = someCythonFunction()

这样安全正确吗？

Answer 1

这是不安全且不正确的。它在函数结束时释放内存，这意味着您返回的指针立即无效。

您需要将内存的生命周期与 Python 对象的生命周期联系起来（在您链接的示例中，内存在析构函数中被释放）。最简单且推荐的方法是使用 numpy 数组或标准库 array 数组（或您选择的其他库）。

如果您无法避免使用malloc，一种选择是使用cython.view.array class。您可以为它分配一个您选择的回调函数以在销毁时使用，它可以愉快地分配给内存视图：

cdef double[:,:] mview
cdef double* mPtr = <double *>PyMem_Malloc(N * M * sizeof(double))
a = cython.view.array(shape=(N, M), itemsize=sizeof(double), format="d",
                      mode="C", allocate_buffer=False)
a.data = <char *> mPtr
a.callback_free_data = PyMem_Free

mview = a

您可以安全地返回a 或mview（如果您返回a，则无需为mview 烦恼），它们会在正确的时间正确返回。