确实，最好的答案可能是仅使用
numpy数组，即使是从C代码中也是如此。但是，如果那不可能，那么您将遇到与在C类型和Python类型之间共享数据的任何代码相同的问题。
通常，在C和Python之间共享数据至少有五个选项：
- 创建一个Python
list
或其他要传递的对象。 - 定义一个新的Python类型（在您的C代码中），以包装和表示数组，并使用与在Python中为序列对象定义的方法相同的方法（
__getitem__
等）。 - 将指向数组的指针强制转换为
intptr_t
，或显式ctypes
类型，或者不进行铸造；然后ctypes
在Python端使用进行访问。 - 将指针强制转换为数组
const char *
并将其作为传递str
（或在Py3中为bytes
），并在Python端使用struct
或ctypes
访问它。 - 创建一个与
buffer
协议匹配的对象，然后在Python端再次使用struct
或ctypes
。
在您的情况下，您想
numpy.array在Python中使用。因此，一般情况变为：
- 创建
numpy.array
通行证。 - （可能不合适）
- 照原样将指针传递给数组，然后从Python使用将该指针转换为可以转换为数组
ctypes
的类型numpy
。 - 将指针强制转换为数组，
const char *
并将其作为str
（或在Py3中为bytes
）传递，该类型已经numpy
可以转换为数组。 - 创建一个与
buffer
协议匹配的对象，我相信它numpy
可以直接转换。
对于1，下面是使用的方法
list，仅因为这是一个非常简单的示例（我已经写过它了……）：
PyObject *makelist(int array[], size_t size) { PyObject *l = PyList_New(size); for (size_t i = 0; i != size; ++i) { PyList_SET_ITEM(l, i, PyInt_FromLong(array[i])); } return l;}这就是
numpy.array等效项（假设您可以依靠C
array而不被删除-
请参阅文档中的创建数组，以获取有关您的选项的更多详细信息，在这里）：
PyObject *makearray(int array[], size_t size) { npy_int dim = size; return PyArray_SimpleNewFromData(1, &dim, (void *)array);}无论如何，无论如何，您最终都会得到看起来像
PyObject*C中的a（并且具有单个refcount），因此您可以将其作为函数参数进行传递，而在Python方面，它看起来像是a
numpy.array，
list，
bytes或其他合适的方法。
现在，您如何实际传递函数参数？好吧，您在注释中引用的Pure
Embedding中的示例代码显示了如何执行此操作，但并未真正解释正在发生的事情。实际上，与嵌入文档相比，扩展文档中的解释更多，尤其是从C调用Python函数。另外，请记住，标准库的源代码中充斥着许多此类示例（尽管由于优化或仅仅是因为尚未进行更新以利用这些优点，所以其中的一些示例并非如其可读性那样好）新的简化的C
API功能）。
跳过有关从Python获取Python函数的第一个示例，因为大概您已经拥有了它。第二个示例（及其右侧的段落）展示了一种简单的方法：使用创建一个参数元组
Py_BuildValue。因此，假设我们要调用存储在上面的函数返回
myfunc的列表
mylist中的
makelist函数。这是您的工作：
if (!PyCallable_Check(myfunc)) { PyErr_SetString(PyExc_TypeError, "function is not callable?!"); return NULL;}PyObject *arglist = Py_BuildValue("(o)", mylist);PyObject *result = PyObject_CallObject(myfunc, arglist);Py_DECREF(arglist);return result;当然，如果确定具有有效的可调用对象，则可以跳过可调用检查。（
myfunc如果合适的话，通常最好检查一下什么时候第一次得到，因为这样可以给您更早更好的错误反馈。）
如果您想真正了解发生了什么，请尝试使用
Py_BuildValue。如文档所述，to的第二个参数
[PyObject_CallObject][6]是一个元组，并且
PyObject_CallObject(callable_object,args)等效于
apply(callable_object,args)，等效于
callable_object(*args)。因此，如果您想使用
myfunc(mylist)Python进行调用，则必须将其有效地转换为，
myfunc(*(mylist,))以便将其转换为C。您可以构建
tuple如下所示的代码：
PyObject *arglist = PyTuple_Pack(1, mylist);
但是通常，
Py_BuildValue它更容易（尤其是如果您还没有将所有内容打包为Python对象），并且代码中的意图更加清晰（就像在另一个方向上
PyArg_ParseTuple使用显式
tuple函数一样，使用起来也越来越简单）。
那么，你怎么得到的
myfunc呢？好吧，如果您是从嵌入代码创建函数的，则只需保持指针不变即可。如果您希望它从Python代码传入，那正是第一个示例所做的。例如，如果要从模块或其他上下文中按名称查找，则用于具体类型（例如）
PyModule和抽象类型（例如）的API
PyMapping非常简单，即使将Python代码转换为等效的C代码，通常也很明显结果大多是丑陋的样板。
综上所述，假设我有一个C整数数组，我想
importmymodule调用
mymodule.myfunc(mylist)返回int的函数。这是一个简化的示例（未经实际测试，没有错误处理，但应显示所有部分）：
int callModuleFunc(int array[], size_t size) { PyObject *mymodule = Pyimport_importModule("mymodule"); PyObject *myfunc = PyObject_GetAttrString(mymodule, "myfunc"); PyObject *mylist = PyList_New(size); for (size_t i = 0; i != size; ++i) { PyList_SET_ITEM(l, i, PyInt_FromLong(array[i])); } PyObject *arglist = Py_BuildValue("(o)", mylist); PyObject *result = PyObject_CallObject(myfunc, arglist); int retval = (int)PyInt_AsLong(result); Py_DECREF(result); Py_DECREF(arglist); Py_DECREF(mylist); Py_DECREF(myfunc); Py_DECREF(mymodule); return retval;}如果您使用的是C
，则可能需要研究某种范围保护器/管理员/等。来处理所有这些Py_DECREF
调用，尤其是在您开始进行适当的错误处理后（通常意味着returnNULL
通过该功能进行早期调用）。如果您使用的是C 11或Boost，则
unique_ptr<PyObject,Py_DecRef>可能仅需这些。
但是，实际上，如果您打算进行大量C <->
Python通信，那么减少所有这些丑陋模板的更好方法是查看所有旨在改善扩展Python的熟悉框架，包括Cython，boost
::
python，等等。即使您正在嵌入，也可以有效地进行与扩展相同的工作，因此它们可以以相同的方式提供帮助。
为此，如果您在文档中搜索，其中的一些工具 也
将提供帮助嵌入部分的工具。例如，您可以使用C代码和Python代码以及使用Cython编写主程序
cython--embed。您可能需要用手指交叉和/或牺牲一些鸡肉，但是如果可以的话，它非常简单且高效。Boost并不是那么容易上手，但是一旦完成所有事情，几乎所有的事情都以您期望的方式完成，并且可以正常工作，对于嵌入和扩展来说也是如此。等等。
