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NumPy C-APIでシグナル処理を行う：NPY_SIGJMP_BUFの使い方と代替方法


NumPy C-API とシグナルハンドラー

NumPy C-API は、C 言語から NumPy 関数を呼び出すためのインターフェースです。NumPy 関数は内部的にシグナルを受け取る可能性があり、その場合、シグナルハンドラーに処理を委ねる必要があります。

シグナルハンドラーは、シグナル発生時に実行される関数のことを指します。シグナルハンドラーは、シグナルの種類を特定し、適切な処理を実行する必要があります。

NPY_SIGJMP_BUF の役割

NPY_SIGJMP_BUF は、NumPy 関数からシグナルハンドラーにシグナルを伝達するための情報を格納する構造体です。具体的には、以下の情報が含まれます。

  • シグナルハンドラーから NumPy 関数に戻るための復帰情報
  • シグナルハンドラーに渡されるコンテキスト情報
  • シグナルの種類

NPY_SIGJMP_BUF の使用方法

NPY_SIGJMP_BUF を使用するには、以下の手順が必要です。

  1. NPY_SIGJMP_BUF 構造体を宣言します。
  2. sigsetjmp() 関数を使用して、NPY_SIGJMP_BUF 構造体にシグナルハンドラーのコンテキスト情報を格納します。
  3. NumPy 関数を呼び出します。
  4. シグナルハンドラー内で、siglongjmp() 関数を使用して、NPY_SIGJMP_BUF 構造体に格納された復帰情報を使用して NumPy 関数に戻ります。

例

#include <numpy/ndarray.h>

void my_signal_handler(int sig) {
  // シグナルの種類を処理
  // ...

  // NumPy 関数に戻る
  siglongjmp(jmpbuf, 1);
}

int main() {
  // NPY_SIGJMP_BUF 構造体を宣言
  NPY_SIGJMP_BUF jmpbuf;

  // シグナルハンドラーを設定
  signal(SIGINT, my_signal_handler);

  // NumPy 関数を呼び出す
  npy_array *arr = PyArray_ZEROS(10, NPY_INT32);

  // ...

  // NumPy 配列を解放
  PyArray_DECREF(arr);

  return 0;
}
  • NPY_SIGJMP_BUF は NumPy 内部で使用される構造体であり、アプリケーション側で直接変更することはできません。
  • NPY_SIGJMP_BUF はスレッドセーフではありません。マルチスレッド環境で使用する場合は、スレッドごとに個別の NPY_SIGJMP_BUF 構造体を使用する必要があります。

#include <numpy/ndarray.h>
#include <signal.h>

void my_signal_handler(int sig) {
  // シグナルの種類を処理
  printf("シグナル %d が発生しました\n", sig);

  // NumPy 配列を解放
  npy_array *arr = PyArray_ZEROS(10, NPY_INT32);
  PyArray_DECREF(arr);

  // シグナルハンドラーから抜ける
  exit(1);
}

int main() {
  // NPY_SIGJMP_BUF 構造体を宣言
  NPY_SIGJMP_BUF jmpbuf;

  // シグナルハンドラーを設定
  signal(SIGINT, my_signal_handler);

  // NumPy 関数を呼び出す
  npy_array *arr = PyArray_ZEROS(10, NPY_INT32);

  // ...

  // NumPy 配列を解放
  PyArray_DECREF(arr);

  return 0;
}

解説

  1. my_signal_handler() 関数:

    • sig 引数で受け取ったシグナルの種類を出力します。
    • PyArray_ZEROS() 関数を使用して、10 個の要素を持つ NPY_INT32 型の NumPy 配列を作成します。
    • PyArray_DECREF() 関数を使用して、作成した NumPy 配列を解放します。
    • exit(1) 関数を使用して、シグナルハンドラーから抜け、プログラムを終了します。

  2. main() 関数:

    • NPY_SIGJMP_BUF 構造体を宣言します。
    • signal() 関数を使用して、SIGINT シグナル (Ctrl+C キー) に対して my_signal_handler() 関数を設定します。
    • PyArray_ZEROS() 関数を使用して、10 個の要素を持つ NPY_INT32 型の NumPy 配列を作成します。
    • ... の部分は、NumPy 配列に対する処理を記述する場所です。
    • 作成した NumPy 配列を PyArray_DECREF() 関数を使用して解放します。
  • NPY_SIGJMP_BUF はスレッドセーフではありません。マルチスレッド環境で使用する場合は、スレッドごとに個別の NPY_SIGJMP_BUF 構造体を使用する必要があります。
  • このコードはあくまでサンプルであり、実際のアプリケーションでは必要に応じて変更する必要があります。
  • シグナル処理は、オペレーティングシステムによって異なる場合があります。詳細については、オペレーティングシステムのマニュアルを参照してください。
  • NumPy C-API は複雑な API であり、理解するには時間がかかる場合があります。詳細については、NumPy C-API リファレンスを参照してください。

スレッド

NumPy 関数を別スレッドで実行し、メインスレッドでシグナルハンドラーを設定することで、NPY_SIGJMP_BUF を使用せずにシグナル処理を行うことができます。

利点

  • スレッド間通信を使用して、シグナルハンドラーから NumPy 関数に情報を渡すことができる
  • NPY_SIGJMP_BUF の制限を回避できる

欠点

  • コードが複雑になる
  • スレッド間通信のオーバーヘッドが発生する

セマフォア

NumPy 関数はセマフォアを使用して、シグナルハンドラーから NumPy 関数へのシグナル伝達を同期することができます。

利点

  • スレッド間通信よりも軽量
  • NPY_SIGJMP_BUF の制限を回避できる

欠点

  • コードが複雑になる
  • セマフォアの使用方法を理解する必要がある

カスタムシグナル

NumPy 関数は、カスタムシグナルを使用して、シグナルハンドラーから NumPy 関数へのシグナル伝達を行うことができます。

利点

  • セマフォアよりもシンプル
  • NPY_SIGJMP_BUF の制限を回避できる

欠点

  • オペレーティングシステムによっては、カスタムシグナルがサポートされていない場合がある
  • カスタムシグナルの使用方法を理解する必要がある

シグナルマスク

NumPy 関数は、シグナルマスクを使用して、シグナル処理を一時的に無効にすることができます。

利点

  • シンプルで軽量
  • 短時間のみの使用に適している
  • シグナル処理を完全に無効にするため、他のシグナルも処理されなくなる