ctypes を使用して Python から呼び出すと、C 関数の戻り値が正しくないのはなぜですか?
Ctypes を使用して Python 経由で呼び出された C 関数から返される値が正しくありません
Ctypes を使用して Python から C 関数を呼び出す場合、引数と戻り値の型は非常に重要です。これを行わないと、未定義の動作が発生し、誤った値が返される可能性があります。
あなたの場合、数値を累乗する C 関数を定義しましたが、Python から呼び出すと誤った結果が発生しました。原因は、argtypes 属性のスペルミスであることが判明しました。修正されたコードは次のとおりです。
from ctypes import * so_file = '/Users/.../test.so' functions = CDLL(so_file) functions.power.argtypes = [c_float, c_int] # Correct spelling functions.power.restype = c_float print(functions.power(5,3))
argtypes と restype を指定することにより、Ctypes は Python と C データ型の間で変換する方法を認識し、適切な計算と値の処理を保証します。この修正により問題が解決され、期待どおりの出力が返されるはずです。
配列処理の影響
前述したように、最終的には 2 を返す C 関数を呼び出すことを目的としています。 -次元の C 配列。これには追加の考慮事項が含まれます:
- C 配列とポインター: C では、配列は基本的に最初の要素へのポインターです。このコンテキストでは、Ctypes の POINTER 型を使用して Python でポインターを管理する必要があります。
- データ変換: 多次元 C 配列を Python オブジェクトに変換するには、メモリ管理とデータ レイアウト。
- カスタム データ構造: 配列を表すためにカスタム データ構造を定義する必要がある場合があります。
これらの側面に注意深く対処することで、Ctype を使用して Python から 2 次元配列を返す C 関数を正常に呼び出すことができるようになります。
以上がctypes を使用して Python から呼び出すと、C 関数の戻り値が正しくないのはなぜですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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Pythonは、データサイエンス、Web開発、自動化タスクに適していますが、Cはシステムプログラミング、ゲーム開発、組み込みシステムに適しています。 Pythonは、そのシンプルさと強力なエコシステムで知られていますが、Cは高性能および基礎となる制御機能で知られています。

PythonはゲームとGUI開発に優れています。 1)ゲーム開発は、2Dゲームの作成に適した図面、オーディオ、その他の機能を提供し、Pygameを使用します。 2)GUI開発は、TKINTERまたはPYQTを選択できます。 TKINTERはシンプルで使いやすく、PYQTは豊富な機能を備えており、専門能力開発に適しています。

2時間以内にPythonの基本的なプログラミングの概念とスキルを学ぶことができます。 1.変数とデータ型、2。マスターコントロールフロー(条件付きステートメントとループ)、3。機能の定義と使用を理解する4。

2時間以内にPythonの基本を学ぶことができます。 1。変数とデータ型を学習します。2。ステートメントやループの場合などのマスター制御構造、3。関数の定義と使用を理解します。これらは、簡単なPythonプログラムの作成を開始するのに役立ちます。

Pythonは学習と使用が簡単ですが、Cはより強力ですが複雑です。 1。Python構文は簡潔で初心者に適しています。動的なタイピングと自動メモリ管理により、使いやすくなりますが、ランタイムエラーを引き起こす可能性があります。 2.Cは、高性能アプリケーションに適した低レベルの制御と高度な機能を提供しますが、学習しきい値が高く、手動メモリとタイプの安全管理が必要です。

限られた時間でPythonの学習効率を最大化するには、PythonのDateTime、時間、およびスケジュールモジュールを使用できます。 1. DateTimeモジュールは、学習時間を記録および計画するために使用されます。 2。時間モジュールは、勉強と休息の時間を設定するのに役立ちます。 3.スケジュールモジュールは、毎週の学習タスクを自動的に配置します。

Pythonは、Web開発、データサイエンス、機械学習、自動化、スクリプトの分野で広く使用されています。 1)Web開発では、DjangoおよびFlask Frameworksが開発プロセスを簡素化します。 2)データサイエンスと機械学習の分野では、Numpy、Pandas、Scikit-Learn、Tensorflowライブラリが強力なサポートを提供します。 3)自動化とスクリプトの観点から、Pythonは自動テストやシステム管理などのタスクに適しています。

Pythonは、自動化、スクリプト、およびタスク管理に優れています。 1)自動化:OSやShutilなどの標準ライブラリを介してファイルバックアップが実現されます。 2)スクリプトの書き込み:Psutilライブラリを使用してシステムリソースを監視します。 3)タスク管理:スケジュールライブラリを使用してタスクをスケジュールします。 Pythonの使いやすさと豊富なライブラリサポートにより、これらの分野で優先ツールになります。
