ctypes를 사용하여 Python에서 호출할 때 내 C 함수가 잘못된 값을 반환하는 이유는 무엇입니까?
ctypes를 통해 Python에서 호출된 C 함수가 잘못된 값을 반환함
ctypes 모듈을 사용하여 Python을 통해 호출된 C 함수는 그럼에도 불구하고 잘못된 값을 반환할 수 있습니다. C에서 직접 호출하면 올바르게 작동합니다. 이러한 차이는 특정 구성 문제가 있을 때 발생할 수 있습니다. 간과되었습니다.
인수 및 반환 값 유형
Python과 C 간의 정확한 값 변환을 보장하려면 인수 및 반환 값 유형을 올바르게 지정하는 것이 중요합니다. Python에서는 ctypes를 사용하여 다음을 통해 수행됩니다.
- argtypes: 함수의 각 인수를 나타내는 CTypes 형식의 시퀀스로, 함수 선언에 나타나는 순서대로 정렬됩니다. . 단일 인수의 경우 요소가 1개인 시퀀스가 필요합니다.
- restype: 함수의 반환 유형을 나타내는 단일 CTypes 유형.
잘못된 인수 유형 구성
Python에서 다음을 통해 C 함수를 호출할 때 일반적으로 발생하는 오류 ctypes가 인수 유형을 잘못 구성하고 있습니다. 예를 들어, 다른 데이터 유형을 기대하는 함수에 대해 모든 인수 유형을 int(기본값)로 지정하면 정의되지 않은 동작과 잘못된 결과가 발생할 수 있습니다.
예
C 함수를 고려해보세요. 주어진 수의 거듭제곱을 계산하는 거듭제곱입니다. 예상되는 C 함수 프로토타입은 다음과 같습니다.
float power(float x, int exponent);
ctypes를 사용하는 해당 Python 구현은 다음과 같습니다.
from ctypes import * so_file = '/Users/.../test.so' functions = CDLL(so_file) functions.power.argtypes = [c_float, c_int] functions.power.restype = c_float print(functions.power(5, 3))
이 예에서는 인수 유형과 반환 유형이 올바르게 지정되어 정확성이 보장됩니다. 값 변환.
오류 수정
해결 방법 함수가 잘못된 값을 반환하는 문제에 설명된 문제를 해결하려면 인수 및 반환 값 유형이 Python 코드에 올바르게 지정되었는지 확인하는 것이 중요합니다. 특히, 함수 객체의 argtypes 및 restype 속성이 적절한 CTypes 유형으로 설정되었는지 확인하면 계산 착오 및 정의되지 않은 동작을 방지할 수 있습니다.
위 내용은 ctypes를 사용하여 Python에서 호출할 때 내 C 함수가 잘못된 값을 반환하는 이유는 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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Python은 개발 효율에서 C보다 낫지 만 C는 실행 성능이 높습니다. 1. Python의 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리는 개발 효율성을 향상시킵니다. 2.C의 컴파일 유형 특성 및 하드웨어 제어는 실행 성능을 향상시킵니다. 선택할 때는 프로젝트 요구에 따라 개발 속도 및 실행 효율성을 평가해야합니다.

Python과 C는 각각 고유 한 장점이 있으며 선택은 프로젝트 요구 사항을 기반으로해야합니다. 1) Python은 간결한 구문 및 동적 타이핑으로 인해 빠른 개발 및 데이터 처리에 적합합니다. 2) C는 정적 타이핑 및 수동 메모리 관리로 인해 고성능 및 시스템 프로그래밍에 적합합니다.

Pythonlistsarepartoftsandardlardlibrary, whileraysarenot.listsarebuilt-in, 다재다능하고, 수집 할 수있는 반면, arraysarreprovidedByTearRaymoduledlesscommonlyusedDuetolimitedFunctionality.

파이썬은 자동화, 스크립팅 및 작업 관리가 탁월합니다. 1) 자동화 : 파일 백업은 OS 및 Shutil과 같은 표준 라이브러리를 통해 실현됩니다. 2) 스크립트 쓰기 : PSUTIL 라이브러리를 사용하여 시스템 리소스를 모니터링합니다. 3) 작업 관리 : 일정 라이브러리를 사용하여 작업을 예약하십시오. Python의 사용 편의성과 풍부한 라이브러리 지원으로 인해 이러한 영역에서 선호하는 도구가됩니다.

과학 컴퓨팅에서 Python의 응용 프로그램에는 데이터 분석, 머신 러닝, 수치 시뮬레이션 및 시각화가 포함됩니다. 1.numpy는 효율적인 다차원 배열 및 수학적 함수를 제공합니다. 2. Scipy는 Numpy 기능을 확장하고 최적화 및 선형 대수 도구를 제공합니다. 3. 팬더는 데이터 처리 및 분석에 사용됩니다. 4. matplotlib는 다양한 그래프와 시각적 결과를 생성하는 데 사용됩니다.

웹 개발에서 Python의 주요 응용 프로그램에는 Django 및 Flask 프레임 워크 사용, API 개발, 데이터 분석 및 시각화, 머신 러닝 및 AI 및 성능 최적화가 포함됩니다. 1. Django 및 Flask 프레임 워크 : Django는 복잡한 응용 분야의 빠른 개발에 적합하며 플라스크는 소형 또는 고도로 맞춤형 프로젝트에 적합합니다. 2. API 개발 : Flask 또는 DjangorestFramework를 사용하여 RESTFULAPI를 구축하십시오. 3. 데이터 분석 및 시각화 : Python을 사용하여 데이터를 처리하고 웹 인터페이스를 통해 표시합니다. 4. 머신 러닝 및 AI : 파이썬은 지능형 웹 애플리케이션을 구축하는 데 사용됩니다. 5. 성능 최적화 : 비동기 프로그래밍, 캐싱 및 코드를 통해 최적화
