PEP 3118 advertencia al utilizar ctypes matriz como matriz numpy

Question

Estoy recibiendo el mensaje de advertencia al intentar utilizar una matriz como una matriz ctypes numpy:

Python 2.7.1 (r271:86832, Nov 27 2010, 18:30:46) [MSC v.1500 32 bit (Intel)] on 
win32 
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information. 
>>> import ctypes, numpy 
>>> TenByteBuffer = ctypes.c_ubyte * 10 
>>> a = TenByteBuffer() 
>>> b = numpy.ctypeslib.as_array(a) 
C:\Python27\lib\site-packages\numpy\ctypeslib.py:402: RuntimeWarning: Item size 
computed from the PEP 3118 buffer format string does not match the actual item s 
ize. 
    return array(obj, copy=False) 
>>> b 
array([0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0], dtype=uint8) 

El código parece estar funcionando, sin embargo. ¿Es una mala idea ignorar esta advertencia?

Antecedentes: Estoy llamando a una DLL de C que produce datos en tiempo real. Necesito pasar la DLL una serie de almacenamientos intermedios para contener los datos. Mientras espero a que se llene el siguiente buffer, me gustaría procesar el buffer más reciente con numpy y guardar el resultado. Estoy generando los buffers con el código anterior, y las cosas parecen estar funcionando, pero no quiero barrer un problema importante debajo de la alfombra.

Answer 1

Es un error en Python. ctypes produce actualmente PEP 3118 códigos de tipo no válidos, que NumPy Advertencia: http://bugs.python.org/issue10746 http://bugs.python.org/issue10744

Cuando una inconsistencia tal está presente, Numpy omite la utilizando el interfaz de tampón PEP 3118, y cae de nuevo a la vieja (obsoleto) interfaz de buffer. Esto debería funcionar correctamente.

Puede silenciar la advertencia utilizando el módulo warnings de Python. Sin embargo, la advertencia puede tener un impacto en el rendimiento.

También puede intentar solucionar el problema envolviendo el objeto ctypes en buffer().

Answer 2

Hay una manera más conveniente de hacerlo, lo que evita el aviso completo:

En lugar de crear los datos como una matriz ctypes primero y luego convertirlo en una matriz NumPy, simplemente crearla como una matriz NumPy de inmediato, y luego use numpy.ctypeslib.ndpointer como especificador de tipo en su prototipo de ctypes. A modo de ejemplo, digamos que usted tiene una función C llamada f que toma un char* y una size_t como argumentos:

void f(char* buf, size_t len); 

Su ctypes prototipo habría

from numpy.ctypeslib import ndpointer 
some_dll = ctypes.CDLL(...) 
some_dll.f.argtypes = [ndpointer(numpy.uint8, flags="C_CONTIGUOUS"), 
         ctypes.c_size_t] 
some_dll.f.restype = None 

y se puede llamar a esta función como

a = numpy.zeros(10, numpy.uint8) 
f(a, a.size)