Effizienter Weg, um konvertieren von string zu ctypes.c_ubyte array in Python

Ich nicht, dass die arbeiten, wie Sie denken. bytearray erstellt eine Kopie des Strings. Dann wird der interpreter entpackt die bytearray - Sequenz in ein starargs tuple und fügt diese in ein neues tuple die anderen Argumente (obwohl es gibt nichts in diesem Fall). Endlich, die c_ubyte array-Initialisierer Schleifen über die args tuple um die Elemente der c_ubyte array. Das ist eine Menge Arbeit, und eine Menge zu kopieren, um durch zu gehen, nur um das array initialisiert.

Stattdessen können Sie die from_buffer_copy Methode, vorausgesetzt, die Zeichenkette wird ein bytestring mit dem Puffer-Schnittstelle (nicht unicode):

import ctypes    
str_bytes = '01234567890123456789'
raw_bytes = (ctypes.c_ubyte * 20).from_buffer_copy(str_bytes)

Dass immer noch kopieren Sie die Zeichenfolge, aber es ist nur einmal, und sehr viel effizienter. Wie gesagt in den Kommentaren, ein Python-string ist unveränderlich und könnte interniert oder als dict-key. Seine Unveränderlichkeit sollte respektiert werden, auch wenn ctypes können Sie gegen diesen in der Praxis:

>>> from ctypes import *
>>> s = '01234567890123456789'
>>> b = cast(s, POINTER(c_ubyte * 20))[0]
>>> b[0] = 97
>>> s
'a1234567890123456789'

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Muss ich betonen, dass ich nicht empfehle mit ctypes zu ändern, eine unveränderliche CPython-string. Wenn Sie müssen, dann zumindest überprüfen sys.getrefcount zuvor, um sicherzustellen, dass die Referenz-Zählung von 2 oder weniger (Aufruf 1 addiert). Andernfalls werden Sie am Ende überrascht sein, durch die string-Praktikum für Namen (z.B. "sys") und code-Objekt-Konstanten. Python ist frei, um wiederverwendet unveränderliche Objekte, wie es gerade passt. Wenn Sie Schritt außerhalb der Sprache zu mutieren einer 'unwandelbaren' - Objekt, Sie haben den Vertrag gebrochen.

Zum Beispiel, wenn Sie ändern eine bereits gehashte Zeichenfolge, die zwischengespeicherten hash nicht mehr korrekt für den Inhalt. Die Pausen, die Sie zur Nutzung als dict-key. Weder ein anderer string mit dem neuen Inhalt, noch mit der original-Inhalt wird mit dem Schlüssel im dict. Die erstere hat einen anderen hash, und der letztere hat einen anderen Wert. Dann besteht der einzige Weg, um den dict-Element ist durch die Verwendung der mutierten Zeichenfolge hat die falsche hash. Fortsetzung aus dem vorigen Beispiel:

>>> s
'a1234567890123456789'
>>> d = {s: 1}
>>> d[s]
1

>>> d['a1234567890123456789']
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
KeyError: 'a1234567890123456789'

>>> d['01234567890123456789']
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
KeyError: '01234567890123456789'

Betrachten wir nun die bescherung, wenn der Schlüssel ein interniert Zeichenfolge, die wiederverwendet in Dutzenden von stellen.

Zur performance-Analyse ist es üblich, verwenden Sie das timeit-Modul. Vor 3.3, timeit.default_timer je nach Plattform unterschiedlich. Auf POSIX-Systemen ist es time.time, und unter Windows ist es time.clock.

import timeit

setup = r'''
import ctypes, numpy
str_bytes = '01234567890123456789'
arr_t = ctypes.c_ubyte * 20
'''

methods = [
  'arr_t(*bytearray(str_bytes))',
  'arr_t.from_buffer_copy(str_bytes)',
  'ctypes.cast(str_bytes, ctypes.POINTER(arr_t))[0]',
  'numpy.asarray(str_bytes).ctypes.data_as('
      'ctypes.POINTER(arr_t))[0]',
]

test = lambda m: min(timeit.repeat(m, setup))

>>> tabs = [test(m) for m in methods]
>>> trel = [t / tabs[0] for t in tabs]
>>> trel
[1.0, 0.060573711879182784, 0.261847116395079, 1.5389279092185282]