Протокол буфера
Некоторые объекты Python предоставляют доступ к базовому массиву памяти, или буферу. К таким объектам относятся встроенные bytes и bytearray, а также некоторые типы расширений, например array.array. Сторонние библиотеки могут определять собственные типы для специальных задач, таких как обработка изображений или численный анализ.
Хотя у каждого из этих типов своя семантика, их объединяет то, что за ними может стоять большой буфер памяти. Поэтому в некоторых ситуациях желательно получать доступ к этому буферу напрямую, без промежуточного копирования.
Python предоставляет такую возможность на уровнях C и Python в виде протокола буфера. У этого протокола есть две стороны:
- со стороны производителя тип может экспортировать «интерфейс буфера», позволяющий объектам этого типа предоставлять сведения о лежащем в их основе буфере. Этот интерфейс описан в разделе Структуры объектов буфера; описание для Python см. в разделе Эмуляция типов буфера.
- со стороны потребителя доступно несколько способов получить указатель на исходные данные объекта (например, параметра метода). Описание для Python см. в разделе
memoryview.
Простые объекты, такие как bytes и bytearray, предоставляют свой базовый буфер в виде последовательности байтов. Возможны и другие формы; например, элементы array.array могут быть многобайтовыми значениями.
Пример использования интерфейса буфера — метод write() файловых объектов: в файл можно записать любой объект, который предоставляет последовательность байтов через интерфейс буфера. Хотя для write() требуется только доступ для чтения к внутреннему содержимому переданного объекта, другим методам, например readinto(), необходим доступ на запись к содержимому аргумента. Интерфейс буфера позволяет объектам выборочно разрешать или запрещать экспорт буферов для чтения и записи, а также только для чтения.
Потребитель интерфейса буфера может получить буфер целевого объекта двумя способами:
- вызвать
PyObject_GetBuffer()с нужными параметрами; - вызвать
PyArg_ParseTuple()(или один из аналогичных вариантов) с одним изy*,w*илиs*кодов формата.
В обоих случаях, когда буфер больше не нужен, необходимо вызвать PyBuffer_Release(). Если этого не сделать, могут возникнуть различные проблемы, например утечки ресурсов.
Добавлено в версии 3.12: Теперь протокол буфера доступен в Python; см. разделы Эмуляция типов буфера и memoryview.
Структура буфера
Структуры буфера (или просто «буферы») позволяют предоставлять программисту на Python двоичные данные другого объекта. Их также можно использовать как механизм срезов без копирования. Благодаря возможности ссылаться на блок памяти можно очень просто предоставить программисту на Python любые данные. Это может быть большой постоянный массив в расширении C, исходный блок памяти для обработки перед передачей библиотеке операционной системы или структурированные данные в исходном формате, в котором они хранятся в памяти.
В отличие от большинства типов данных, предоставляемых интерпретатором Python, буферы представляют собой не указатели PyObject, а простые структуры C. Благодаря этому их очень легко создавать и копировать. Когда требуется универсальная обёртка для буфера, можно создать объект memoryview.
Краткие инструкции по написанию объекта-экспортёра см. в разделе Структуры объектов буфера. О получении буфера см. в описании PyObject_GetBuffer().
-
type Py_buffer -
Входит в стабильный ABI (включая все поля) начиная с версии 3.11.
-
void *buf -
Указатель на начало логической структуры, описанной полями буфера. Он может указывать на любое место в базовом физическом блоке памяти экспортёра. Например, при отрицательном значении
stridesуказатель может указывать на конец блока памяти.Для непрерывных массивов указатель указывает на начало блока памяти.
-
PyObject *obj -
Новая ссылка на объект-экспортёр. Ссылка принадлежит потребителю и автоматически освобождается (то есть счётчик ссылок уменьшается), а её значение устанавливается в
NULLфункциейPyBuffer_Release(). Это поле эквивалентно возвращаемому значению любой стандартной функции C API.В особом случае, когда временные буферы оборачиваются функциями
PyMemoryView_FromBuffer()илиPyBuffer_FillInfo(), этому полю присваиваетсяNULL. В общем случае экспортирующие объекты НЕ ДОЛЖНЫ использовать этот способ.
-
Py_ssize_t len -
product(shape) * itemsize. Для непрерывных массивов это длина базового блока памяти. Для непрерывных массивов это длина, которую имела бы логическая структура, если бы её скопировали в непрерывное представление.Обращаться к
((char *)buf)[0] up to ((char *)buf)[len-1]допустимо, только если буфер получен по запросу, гарантирующему непрерывность. В большинстве случаев таким запросом будетPyBUF_SIMPLEилиPyBUF_WRITABLE.
-
int readonly -
Признак того, доступен ли буфер только для чтения. Значение этого поля определяется флагом
PyBUF_WRITABLE.
-
Py_ssize_t itemsize -
Размер одного элемента в байтах. Совпадает со значением
struct.calcsize(), вызванной для значенийformat, не являющихсяNULL.Важное исключение: если потребитель запрашивает буфер без флага
PyBUF_FORMAT, значениеformatбудет установлено вNULL, однакоitemsizeпо-прежнему будет содержать значение для исходного формата.Если задано поле
shape, равенствоproduct(shape) * itemsize == lenпо-прежнему выполняется, и потребитель может использоватьitemsizeдля перемещения по буферу.Если поле
shapeравноNULLв результате запросаPyBUF_SIMPLEилиPyBUF_WRITABLE, потребитель должен игнорироватьitemsizeи считать, чтоitemsize == 1.
-
char *format -
Строка с завершающим символом NULL в синтаксисе модуля
struct, описывающая содержимое одного элемента. Если это поле равноNULL, предполагается"B"(беззнаковые байты).Значение этого поля определяется флагом
PyBUF_FORMAT.
-
int ndim -
Количество измерений памяти, представленной в виде n-мерного массива. Если значение равно
0,bufуказывает на один элемент, представляющий скаляр. В этом случаеshape,stridesиsuboffsetsДОЛЖНЫ быть равныNULL. Максимальное число измерений задаётся значениемPyBUF_MAX_NDIM.
-
Py_ssize_t *shape -
Массив значений
Py_ssize_tдлинойndim, задающий форму памяти как n-мерного массива. Обратите внимание, чтоshape[0] * ... * shape[ndim-1] * itemsizeДОЛЖНО быть равноlen.Значения формы ограничены значением
shape[n] >= 0. Случайshape[n] == 0требует особого внимания. Дополнительные сведения см. в разделе сложные массивы.Для потребителя массив формы доступен только для чтения.
-
Py_ssize_t *strides -
Массив значений
Py_ssize_tдлинойndim, задающий количество байтов, которые нужно пропустить для перехода к новому элементу в каждом измерении.Значения шага могут быть любыми целыми числами. Для обычных массивов шаги, как правило, положительны, однако потребитель ОБЯЗАН обрабатывать и случай
strides[n] <= 0. Дополнительные сведения см. в разделе сложные массивы.Для потребителя массив шагов доступен только для чтения.
-
Py_ssize_t *suboffsets -
Массив значений
Py_ssize_tдлинойndim. Если заданоsuboffsets[n] >= 0, значения, хранящиеся вдоль n-го измерения, являются указателями, а значение смещения подмассива определяет, сколько байтов нужно прибавить к каждому указателю после разыменования. Отрицательное значение смещения подмассива означает, что разыменование выполнять не нужно (переход по шагам в непрерывном блоке памяти).Если все смещения подмассивов отрицательны (то есть разыменование не требуется), это поле должно быть равно
NULL(значению по умолчанию).Такое представление массива используется библиотекой Python Imaging Library (PIL). Дополнительные сведения о доступе к элементам такого массива см. в разделе сложные массивы.
Для потребителя массив смещений подмассивов доступен только для чтения.
-
void *internal -
Это поле предназначено для внутреннего использования объектом-экспортёром. Например, экспортёр может привести его к типу integer и использовать для хранения флагов, указывающих, нужно ли освобождать массивы формы, шагов и смещений подмассивов при освобождении буфера. Потребитель НЕ ДОЛЖЕН изменять это значение.
-
Константы:
-
PyBUF_MAX_NDIM -
Входит в стабильный ABI начиная с версии 3.11.
Максимальное число измерений, которое может иметь представление памяти. Экспортёры ДОЛЖНЫ соблюдать это ограничение; потребителям многомерных буферов СЛЕДУЕТ поддерживать до
PyBUF_MAX_NDIMизмерений. В настоящее время значение равно 64.
Типы запросов буфера
Обычно буферы получают, отправляя запрос буфера объекту-экспортёру с помощью PyObject_GetBuffer(). Поскольку сложность логической структуры памяти может сильно различаться, потребитель использует аргумент флаги, чтобы задать точный тип буфера, с которым он умеет работать.
Все поля Py_buffer однозначно определяются типом запроса.
Поля, не зависящие от запроса
На следующие поля не влияют флаги, поэтому они всегда должны заполняться правильными значениями: obj, buf, len, itemsize, ndim.
readonly, format
-
PyBUF_WRITABLE -
Входит в стабильный ABI начиная с версии 3.11.
Управляет полем
readonly. Если флаг установлен, экспортёр ОБЯЗАН предоставить доступный для записи буфер или сообщить об ошибке. В противном случае экспортёр МОЖЕТ предоставить буфер только для чтения или для чтения и записи, но выбранный вариант ДОЛЖЕН быть одинаковым для всех потребителей. Например, выражение PyBUF_SIMPLE | PyBUF_WRITABLE можно использовать для запроса простого буфера, доступного для записи.
-
PyBUF_WRITEABLE -
Это псевдоним для
PyBUF_WRITABLE.Мягко устарел начиная с версии 3.13.
-
PyBUF_FORMAT -
Входит в стабильный ABI начиная с версии 3.11.
Управляет полем
format. Если флаг установлен, это поле ДОЛЖНО быть заполнено правильно. В противном случае это поле ДОЛЖНО быть равноNULL.
К флагу PyBUF_WRITABLE можно применить операцию | с любым флагом из следующего раздела. Поскольку PyBUF_SIMPLE определён как 0, PyBUF_WRITABLE можно использовать как самостоятельный флаг для запроса простого буфера, доступного для записи.
К флагу PyBUF_FORMAT необходимо применить операцию | с любым флагом, кроме PyBUF_SIMPLE, поскольку последний уже подразумевает формат B (беззнаковые байты). Флаг PyBUF_FORMAT нельзя использовать самостоятельно.
shape, strides, suboffsets
Флаги, управляющие логической структурой памяти, перечислены в порядке убывания сложности. Обратите внимание: каждый флаг включает все биты флагов, перечисленных ниже.
Запрос | shape | strides | suboffsets |
|---|---|---|---|
| да | да | если требуется |
| да | да | NULL |
| да | NULL | NULL |
| NULL | NULL | NULL |
Запросы непрерывности
Можно явно запросить непрерывность в стиле C или Fortran, с информацией о шагах или без неё. Если информация о шагах не указана, буфер должен быть непрерывным в стиле C.
Запрос | shape | strides | suboffsets | непрерывность |
|---|---|---|---|---|
| да | да | NULL | C |
| да | да | NULL | F |
| да | да | NULL | C или F |
да | NULL | NULL | C |
Составные запросы
Все возможные запросы полностью определяются некоторой комбинацией флагов из предыдущего раздела. Для удобства протокол буфера предоставляет часто используемые комбинации в виде отдельных флагов.
В следующей таблице U обозначает неопределённую непрерывность. Чтобы определить непрерывность, потребителю придётся вызвать PyBuffer_IsContiguous().
Запрос | shape | strides | suboffsets | непрерывность | только для чтения | формат |
|---|---|---|---|---|---|---|
| да | да | если требуется | U | 0 | да |
| да | да | если требуется | U | 1 или 0 | да |
| да | да | NULL | U | 0 | да |
| да | да | NULL | U | 1 или 0 | да |
| да | да | NULL | U | 0 | NULL |
| да | да | NULL | U | 1 или 0 | NULL |
| да | NULL | NULL | C | 0 | NULL |
| да | NULL | NULL | C | 1 или 0 | NULL |
Сложные массивы
В стиле NumPy: shape и strides
Логическая структура массивов в стиле NumPy определяется полями itemsize, ndim, shape и strides.
Если ndim == 0, ячейка памяти, на которую указывает buf, интерпретируется как скаляр размером itemsize. В этом случае и shape, и strides равны NULL.
Если strides равно NULL, массив интерпретируется как стандартный n-мерный массив в стиле C. В противном случае потребитель должен обращаться к n-мерному массиву следующим образом:
ptr = (char *)buf + indices[0] * strides[0] + ... + indices[n-1] * strides[n-1]; item = *((typeof(item) *)ptr);
Как отмечалось выше, buf может указывать на любое место в фактическом блоке памяти. Экспортёр может проверить корректность буфера с помощью этой функции:
def verify_structure(memlen, itemsize, ndim, shape, strides, offset):
"""Verify that the parameters represent a valid array within
the bounds of the allocated memory:
char *mem: start of the physical memory block
memlen: length of the physical memory block
offset: (char *)buf - mem
"""
if offset % itemsize:
return False
if offset < 0 or offset+itemsize > memlen:
return False
if any(v % itemsize for v in strides):
return False
if ndim <= 0:
return ndim == 0 and not shape and not strides
if 0 in shape:
return True
imin = sum(strides[j]*(shape[j]-1) for j in range(ndim)
if strides[j] <= 0)
imax = sum(strides[j]*(shape[j]-1) for j in range(ndim)
if strides[j] > 0)
return 0 <= offset+imin and offset+imax+itemsize <= memlen
В стиле PIL: shape, strides и suboffsets
Помимо обычных элементов, массивы в стиле PIL могут содержать указатели, по которым необходимо перейти, чтобы получить следующий элемент измерения. Например, обычный трёхмерный массив в стиле C char v[2][2][3] можно также представить как массив из 2 указателей на 2 двумерных массива: char (*v[2])[2][3]. В представлении со смещениями подмассивов эти два указателя можно поместить в начало buf; они будут указывать на два массива char x[2][3], которые могут находиться в любом месте памяти.
Ниже приведена функция, возвращающая указатель на элемент N-мерного массива, на который указывает N-мерный индекс, если массив содержит шаги, не являющиеся NULL, и смещения подмассивов:
void *get_item_pointer(int ndim, void *buf, Py_ssize_t *strides,
Py_ssize_t *suboffsets, Py_ssize_t *indices) {
char *pointer = (char*)buf;
int i;
for (i = 0; i < ndim; i++) {
pointer += strides[i] * indices[i];
if (suboffsets[i] >=0 ) {
pointer = *((char**)pointer) + suboffsets[i];
}
}
return (void*)pointer;
}
© 2001 Python Software Foundation
Licensed under the PSF License.
https://docs.python.org/3.14/c-api/buffer.html