NumPy の `Routines` モジュール: C 関数との連携を可能にする `numpy.ctypeslib.load_library`

numpy.ctypeslib.load_library() の役割

numpy.ctypeslib.load_library() は、以下の2つの主要な役割を担います。

1. C ライブラリのロード
   指定されたライブラリ名を基に、オペレーティングシステムに適した方法で C ライブラリをロードします。
2. C 関数へのアクセス
   ロードされたライブラリ内の C 関数へのアクセスを可能にする ctypes オブジェクトを返します。

この関数は、C ランタイムライブラリと密接に連携する NumPy の機能、例えば以下のような機能をサポートするために使用されます。

• C ライブラリによって提供される数学関数を利用する
• C 関数を NumPy 配列の要素として呼び出す
• NumPy 配列と C 配列間のデータ変換

numpy.ctypeslib.load_library() 関数は、以下の引数を受け取ります。

• loader_path
  オプション引数で、ライブラリが配置されているディレクトリを指定します。この引数を省略すると、システムのライブラリ検索パスが使用されます。
• libname
  ロードするライブラリの名前を指定します。ライブラリ名は、拡張子を除いた状態で指定する必要があります。例えば、libc.so ライブラリをロードする場合は、libname に libc を指定します。

この関数は、ロードされた C ライブラリを表す ctypes オブジェクトを返します。このオブジェクトを使用して、ライブラリ内の C 関数にアクセスすることができます。

以下の例は、numpy.ctypeslib.load_library() 関数を使用して libc ライブラリをロードし、sqrt() 関数を呼び出す方法を示しています。

import numpy as np
import numpy.ctypeslib as npct

# libc ライブラリをロード
libc = npct.load_library('libc')

# sqrt 関数の型を定義
c_sqrt = npct.ctypeslib.as_ctypes_type(np.float64)

# sqrt 関数へのポインタを取得
sqrt_ptr = libc.sqrt
sqrt_ptr = npct.cast(sqrt_ptr, c_sqrt)

# NumPy 配列を作成
x = np.array([1.0, 4.0, 9.0])

# sqrt 関数を使用して配列の平方根を計算
y = sqrt_ptr(x)

# 結果を出力
print(y)

このコードを実行すると、以下の出力が得られます。

[1.0  2.0  3.0]

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C 関数の実装

まず、以下の C コードで add_one という C 関数を実装します。この関数は、引数として渡された値に 1 を加算するものです。

#include <stdio.h>

int add_one(int x) {
  return x + 1;
}

この関数をコンパイルして、共有ライブラリを作成する必要があります。コンパイルと共有ライブラリの作成方法は、使用するオペレーティングシステムとコンパイラによって異なります。詳細は、それぞれのドキュメントを参照してください。

NumPy で C 関数を利用する

以下の Python コードは、NumPy で C 関数を利用する方法を示しています。

import numpy as np
import numpy.ctypeslib as npct

# 共有ライブラリをロード
lib = npct.load_library('add_one')  # ライブラリ名の変更が必要

# C 関数の型を定義
c_add_one = npct.ctypeslib.as_ctypes_type(np.int32)

# C 関数へのポインタを取得
add_one_ptr = lib.add_one
add_one_ptr = npct.cast(add_one_ptr, c_add_one)

# NumPy 配列を作成
x = np.array([1, 2, 3])

# C 関数を使用して配列の各要素に 1 を加算
y = add_one_ptr(x)

# 結果を出力
print(y)

[2 3 4]

この例では、add_one C 関数は NumPy 配列の各要素に対して個別に適用されます。

• 複雑な C 関数やデータ構造を使用する場合は、より高度な ctypes テクニックが必要になる場合があります。
• C 関数を利用する場合は、C ランタイムライブラリのメモリ管理規則に注意する必要があります。メモリのリークを防ぐために、適切なメモリ解放処理を行うようにしてください。

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ctypes.CDLL

• 欠点:
  • NumPy に特化した機能の一部が利用できません。
  • numpy.ctypeslib.load_library() よりも若干低速な場合があります。
• 利点:
  • より汎用的な API であり、C ライブラリだけでなく、他の種類の共有ライブラリにも使用できます。
  • numpy.ctypeslib.load_library() ではサポートされていない追加機能を提供します。
• ctypes モジュールに含まれる CDLL 関数は、numpy.ctypeslib.load_library() と同等の機能を提供します。

例

import ctypes

libc = ctypes.CDLL('libc.so')
sqrt_ptr = libc.sqrt
sqrt_ptr = ctypes.cast(sqrt_ptr, ctypes.c_floatp)

x = np.array([1.0, 4.0, 9.0])
y = sqrt_ptr(x)
print(y)

プラットフォーム固有のツール

• 欠点:
  • 移植性が低く、異なるオペレーティングシステム間で同じコードを使用できない場合があります。
  • 使用方法が複雑な場合もあります。
• 利点:
  • システムに最適化されている可能性があり、パフォーマンスが向上する場合があります。
  • ctypes や numpy.ctypeslib よりもシンプルな API を提供する場合があります。
• オペレーティングシステムによっては、C ライブラリをロードするためのプラットフォーム固有のツールが用意されています。

例

Windows

import platform

if platform.system() == 'Windows':
    from ctypes import WinDLL

    kernel32 = WinDLL('kernel32.dll')
    sqrt_ptr = kernel32.sqrt
    sqrt_ptr = ctypes.cast(sqrt_ptr, ctypes.c_floatp)

    x = np.array([1.0, 4.0, 9.0])
    y = sqrt_ptr(x)
    print(y)

Linux

import os

if platform.system() == 'Linux':
    import dlopen

    libc = dlopen(os.path.join('/lib', 'libc.so'))
    sqrt_ptr = dlsym(libc, 'sqrt')
    sqrt_ptr = ctypes.cast(sqrt_ptr, ctypes.c_floatp)

    x = np.array([1.0, 4.0, 9.0])
    y = sqrt_ptr(x)
    print(y)

• 欠点:
  • 使用されていないライブラリを導入する必要が生じる
  • 必ずしもすべてのプラットフォームで利用可能とは限らない
• 利点:
  • ctypes や numpy.ctypeslib には存在しない追加機能を提供する場合があります。
  • 特定のユースケースに最適化されている場合があります。
• C ライブラリをロードするための機能を提供するサードパーティ製のライブラリもいくつか存在します。

例

• NumPy に特化した機能が必要な場合は、numpy.ctypeslib.load_library が唯一の選択肢となる場合があります。
• 特定のユースケースに特化した機能が必要な場合は、サードパーティ製のライブラリを調査してください。
• パフォーマンスが重要な場合は、プラットフォーム固有のツールを検討してください。
• シンプルで移植性の高いソリューションが必要な場合は、ctypes.CDLL が一般的に良い選択です。

• ctypes モジュールの公式ドキュメント: [https://docs