Python CFFI：处理跨域、零长度数组和Numpy

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0. 引言

本文介绍使用Python的CFFI库处理复杂的数据结构，包括跨域（bitfields）和零长度数组的实现。同时，还介绍CFFI数组与Numpy ndarray之间的数据转换。

1. CFFI对跨域（Bitfields）的支持

跨域是C语言中一种优化内存使用的技术，允许一个变量的位被划分为多个字段，每个字段可以单独访问。Python CFFI同样支持对跨域的结构体。

from cffi import FFI ffi = FFI() # 定义C结构体 ffi.cdef(""" struct my_struct { uint32_t size; uint16_t source_id :4; uint16_t timestamp_sync_type :4; uint16_t reserved :8; }; """) # 加载共享库（假设这里是一个实际的库） my_lib = ffi.dlopen("my_lib.so") # 创建结构体实例 my_struct = ffi.new("struct my_struct*") # 赋值 my_struct.size = 100 my_struct.source_id = 1 my_struct.timestamp_sync_type = 2 my_struct.reserved = 3 # 使用结构体实例 print(f"Size: { 
     my_struct.size}") print(f"Source ID: { 
     my_struct.source_id}") print(f"Timestamp Sync Type: { 
     my_struct.timestamp_sync_type}") print(f"Reserved: { 
     my_struct.reserved}") 

在上述示例使用CFFI的ffi.cdef()来定义C结构体，其中包括了位域的定义。通过ffi.new()创建结构体实例。

2. CFFI对跨字节位域的处理

在C语言中，如果一个结构体的位域跨越了两个字节，需要考虑CPU的大小端模式问题。CFFI在Python中会自动根据系统的大小端模式来访问和处理位域字段。

from cffi import FFI ffi = FFI() # 定义C结构体 ffi.cdef(""" struct my_struct { uint32_t size; uint16_t source_id :12; uint16_t timestamp_sync_type :4; uint16_t reserved :8; }; """) # 加载共享库（假设这里是一个实际的库） my_lib = ffi.dlopen("my_lib.so") # 创建结构体实例 my_struct = ffi.new("struct my_struct*") # 赋值 my_struct.size = 100 my_struct.source_id = 0xAB0 # 跨字节位域 my_struct.timestamp_sync_type = 2 my_struct.reserved = 3 # 使用结构体实例 print(f"Size: { 
     my_struct.size}") print(f"Source ID: { 
     my_struct.source_id}") print(f"Timestamp Sync Type: { 
     my_struct.timestamp_sync_type}") print(f"Reserved: { 
     my_struct.reserved}") 

上面示例代码如何处理一个跨越两个字节的位域字段（source_id字段），CFFI会根据系统的大小端模式来正确访问和处理这些字段。

3. CFFI对零长度数组的支持

零长度数组在C语言中通常用于表示结构体中的可变长度数组。Python可以使用CFFI的ffi.array()来声明和使用零长度数组。

from cffi import FFI ffi = FFI() # 定义C结构体 ffi.cdef(""" struct my_struct { uint32_t size; uint8_t data[]; }; """) # 加载共享库（假设这里是一个实际的库） my_lib = ffi.dlopen("my_lib.so") # 创建结构体实例 my_struct = ffi.new("struct my_struct*") # 赋值 my_struct.size = 100 my_struct.data = ffi.new("uint8_t[]", [1, 2, 3]) # 使用ffi.array()声明一个零长度数组 # 使用结构体实例 print(f"Size: { 
     my_struct.size}") print(f"Data: { 
     my_struct.data[0]}, { 
     my_struct.data[1]}, { 
     my_struct.data[2]}") 

上述示例使用ffi.new()创建了一个零长度数组，并对其进行赋值和访问。

4. CFFI数组与Numpy ndarray的转换

CFFI可以与Python中常用的Numpy库进行无缝的数据转换。

import numpy as np from cffi import FFI ffi = FFI() # 定义C数组操作的辅助函数 def numpy_to_cffi_array(np_array): c_array = ffi.new(f"{ 
     np_array.dtype}[]", np_array.size) ffi.buffer(c_array)[:] = np_array.tobytes() return c_array def cffi_array_to_numpy(c_array, shape): buffer = ffi.buffer(c_array) return np.frombuffer(buffer, dtype=shape) # 示例：ndarray转换为CFFI数组 a = np.arange(10, dtype=np.int32) b = numpy_to_cffi_array(a) # 示例：CFFI数组转换为ndarray c = cffi_array_to_numpy(b, np.int32) print(c) 

上面例子定义辅助函数numpy_to_cffi_array和cffi_array_to_numpy来实现Numpy ndarray和CFFI数组之间的双向转换。