Argument Clinic 的用法

作者

Larry Hastings

摘要

Argument Clinic 是 CPython 的一个 C 文件预处理器。旨在自动处理所有与“内置”参数解析有关的代码。本文展示了将 C 函数转换为配合 Argument Clinic 工作的做法,还介绍了一些关于 Argument Clinic 用法的进阶内容。

目前 Argument Clinic 视作仅供 CPython 内部使用。不支持在 CPython 之外的文件中使用,也不保证未来版本会向下兼容。换句话说:如果维护的是 CPython 的外部 C 语言扩展,欢迎在自己的代码中试用 Argument Clinic。但 Argument Clinic 与新版 CPython 中的版本 可能 完全不兼容,且会打乱全部代码。

Argument Clinic 的设计目标

Argument Clinic 的主要目标,是接管 CPython 中的所有参数解析代码。这意味着,如果要把某个函数转换为配合 Argument Clinic一起工作,则该函数不应再作任何参数解析工作——Argument Clinic 生成的代码应该是个“黑盒”,CPython 会在顶部发起调用,底部则调用自己的代码, PyObject *args (也许还有 PyObject *kwargs )会神奇地转换成所需的 C 变量和类型。

Argument Clinic 为了能完成主要目标,用起来必须方便。目前,使用 CPython 的参数解析库是一件苦差事,需要在很多地方维护冗余信息。如果使用 Argument Clinic,则不必再重复代码了。

显然,除非 Argument Clinic 解决了自身的问题,且没有产生新的问题,否则没有人会愿意用它。所以,Argument Clinic 最重要的事情就是生成正确的代码。如果能加速代码的运行当然更好,但至少不应引入明显的减速。(最终 Argument Clinic 应该 可以实现较大的速度提升——代码生成器可以重写一下,以产生量身定做的参数解析代码,而不是调用通用的 CPython 参数解析库。 这会让参数解析达到最佳速度!)

此外,Argument Clinic 必须足够灵活,能够与任何参数解析的方法一起工作。Python 有一些函数具备一些非常奇怪的解析行为;Argument Clinic 的目标是支持所有这些函数。

最后,Argument Clinic 的初衷是为 CPython 内置程序提供内省“签名”。以前如果传入一个内置函数,内省查询函数会抛出异常。有了 Argument Clinic,再不会发生这种问题了!

在与 Argument Clinic 合作时,应该牢记一个理念:给它的信息越多,它做得就会越好。诚然,Argument Clinic 现在还比较简单。但会演变得越来越复杂,应该能够利用给出的全部信息干很多聪明而有趣的事情。

基本概念和用法

Argument Clinic 与 CPython 一起提供,位于 Tools/clinic/clinic.py 。若要运行它,请指定一个 C 文件作为参数。

$ python3 Tools/clinic/clinic.py foo.c

Argument Clinic 会扫描 C 文件,精确查找以下代码:

/*[clinic input]

一旦找到一条后,就会读取所有内容,直至遇到以下代码:

[clinic start generated code]*/

这两行之间的所有内容都是 Argument Clinic 的输入。所有行,包括开始和结束的注释行,统称为 Argument Clinic “块”。

Argument Clinic 在解析某一块时,会生成输出信息。输出信息会紧跟着该块写入 C 文件中,后面还会跟着包含校验和的注释。现在 Argument Clinic 块看起来应如下所示:

/*[clinic input]
... clinic input goes here ...
[clinic start generated code]*/
... clinic output goes here ...
/*[clinic end generated code: checksum=...]*/

如果对同一文件第二次运行 Argument Clinic,则它会丢弃之前的输出信息,并写入带有新校验行的输出信息。不过如果输入没有变化,则输出也不会后变化。

不应去改动 Argument Clinic 块的输出部分。而应去修改输入,直到生成所需的输出信息。(这就是校验和的用途——检测是否有人改动了输出信息,因为在 Argument Clinic 下次写入新的输出时,这些改动都会丢失)。

为了清晰起见,下面列出了 Argument Clinic 用到的术语:

  • 注释的第一行 /*[clinic input]起始行

  • 注释([clinic start generated code]*/)的最后一行是 结束行

  • 最后一行(/*[clinic end generated code: checksum=...]*/)是 校验和行

  • 在起始行和结束行之间是 输入数据

  • 在结束行和校验和行之间是 输出数据

  • 从开始行到校验和行的所有文本,都是 。(Argument Clinic 尚未处理成功的块,没有输出或校验和行,但仍视作一个块)。

函数的转换

要想了解 Argument Clinic 是如何工作的,最好的方式就是转换一个函数与之合作。下面介绍需遵循的最基本步骤。请注意,若真的准备在 CPython 中进行检查,则应进行更深入的转换,使用一些本文后续会介绍到的高级概念(比如 “返回转换” 和 “自转换”)。但以下例子将维持简单,以供学习。

就此开始

  1. 请确保 CPython 是最新的已签出版本。

  2. 找到一个调用 PyArg_ParseTuple()PyArg_ParseTupleAndKeywords() ,且未被转换为采用 Argument Clinic 的 Python 内置程序。这里用了 _pickle.Pickler.dump()

  3. 如果对 PyArg_Parse 函数的调用采用了以下格式:

    O&
    O!
    es
    es#
    et
    et#
    

    或者多次调用 PyArg_ParseTuple(),则应再选一个函数。Argument Clinic 确实 支持上述这些状况。 但这些都是高阶内容——第一次使用就简单一些吧。

    此外,如果多次调用 PyArg_ParseTuple()PyArg_ParseTupleAndKeywords() 且同一参数需支持不同的类型,或者用到 PyArg_Parse 以外的函数来解析参数,则可能不适合转换为 Argument Clinic。 Argument Clinic 不支持通用函数或多态参数。

  4. 在函数上方添加以下模板,创建块:

    /*[clinic input]
    [clinic start generated code]*/
    
  5. 剪下文档字符串并粘贴到 [clinic] 行之间,去除所有的无用字符,使其成为一个正确引用的 C 字符串。最有应该只留下带有左侧缩进的文本,且行宽不大于 80 个字符。(参数 Clinic 将保留文档字符串中的缩进。)

    如果文档字符串的第一行看起来像是函数的签名,就把这一行去掉吧。((文档串不再需要用到它——将来对内置函数调用 help() 时,第一行将根据函数的签名自动建立。)

    示例:

    /*[clinic input]
    Write a pickled representation of obj to the open file.
    [clinic start generated code]*/
    
  6. 如果文档字符串中没有“摘要”行,Argument Clinic 会报错。所以应确保带有摘要行。 “摘要”行应为在文档字符串开头的一个段落,由一个80列的单行构成。

    (示例的文档字符串只包括一个摘要行,所以示例代码这一步不需改动)。

  7. 在文档字符串上方,输入函数的名称,后面是空行。这应是函数的 Python 名称,而且应是句点分隔的完整路径——以模块的名称开始,包含所有子模块名,若函数为类方法则还应包含类名。

    示例:

    /*[clinic input]
    _pickle.Pickler.dump
    
    Write a pickled representation of obj to the open file.
    [clinic start generated code]*/
    
  8. 如果是第一次在此 C 文件中用到 Argument Clinic 的模块或类,必须对其进行声明。清晰的 Argument Clinic 写法应于 C 文件顶部附近的某个单独块中声明这些,就像 include 文件和 statics 放在顶部一样。(在这里的示例代码中,将这两个块相邻给出。)

    类和模块的名称应与暴露给 Python 的相同。请适时检查 PyModuleDefPyTypeObject 中定义的名称。

    在声明某个类时,还必须指定其 C 语言类型的两个部分:用于指向该类实例的指针的类型声明,和指向该类的 PyTypeObject 指针。

    示例:

    /*[clinic input]
    module _pickle
    class _pickle.Pickler "PicklerObject *" "&Pickler_Type"
    [clinic start generated code]*/
    
    /*[clinic input]
    _pickle.Pickler.dump
    
    Write a pickled representation of obj to the open file.
    [clinic start generated code]*/
    
  9. 声明函数的所有参数。每个参数都应另起一行。所有的参数行都应对齐函数名和文档字符串进行缩进。

    这些参数行的常规形式如下:

    name_of_parameter: converter
    

    如果参数带有默认值,请加在转换器之后:

    name_of_parameter: converter = default_value
    

    Argument Clinic 对 “缺省值” 的支持方式相当复杂;更多信息请参见 关于缺省值的部分

    在参数行下面添加一个空行。

    What's a "converter"? It establishes both the type of the variable used in C, and the method to convert the Python value into a C value at runtime. For now you're going to use what's called a "legacy converter"—a convenience syntax intended to make porting old code into Argument Clinic easier.

    每个参数都要从``PyArg_Parse()`` 格式参数中复制其 “格式单元”,并以带引号字符串的形式指定其转换器。(“格式单元”是 format 参数的1-3个字符的正式名称,用于让参数解析函数知晓该变量的类型及转换方法。关于格式单位的更多信息,请参阅 语句解释及变量编译 )。

    对于像 z# 这样的多字符格式单元,要使用2-3个字符组成的整个字符串。

    示例:

     /*[clinic input]
     module _pickle
     class _pickle.Pickler "PicklerObject *" "&Pickler_Type"
     [clinic start generated code]*/
    
     /*[clinic input]
     _pickle.Pickler.dump
    
        obj: 'O'
    
    Write a pickled representation of obj to the open file.
    [clinic start generated code]*/
    
  10. 如果函数的格式字符串包含 |,意味着有些参数带有缺省值,这可以忽略。Argument Clinic 根据参数是否有缺省值来推断哪些参数是可选的。

    如果函数的格式字符串中包含 $,意味着只接受关键字参数,请在第一个关键字参数之前单独给出一行 *,缩进与参数行对齐。

    _pickle.Pickler.dump 两种格式字符串都没有,所以这里的示例不用改动。)

  11. 如果 C 函数调用的是 PyArg_ParseTuple() (而不是 PyArg_ParseTupleAndKeywords()),那么其所有参数均是仅限位置参数。

    若要在 Argument Clinic 中把所有参数都标记为只认位置,请在最后一个参数后面一行加入一个 /,缩进程度与参数行对齐。

    目前这个标记是全体生效;要么所有参数都是只认位置,要么都不是。(以后 Argument Clinic 可能会放宽这一限制。)

    示例:

    /*[clinic input]
    module _pickle
    class _pickle.Pickler "PicklerObject *" "&Pickler_Type"
    [clinic start generated code]*/
    
    /*[clinic input]
    _pickle.Pickler.dump
    
        obj: 'O'
        /
    
    Write a pickled representation of obj to the open file.
    [clinic start generated code]*/
    
  12. 为每个参数都编写一个文档字符串,这很有意义。但这是可选项;可以跳过这一步。

    下面介绍如何添加逐参数的文档字符串。逐参数文档字符串的第一行必须比参数定义多缩进一层。第一行的左边距即确定了所有逐参数文档字符串的左边距;所有文档字符串文本都要同等缩进。文本可以用多行编写。

    示例:

    /*[clinic input]
    module _pickle
    class _pickle.Pickler "PicklerObject *" "&Pickler_Type"
    [clinic start generated code]*/
    
    /*[clinic input]
    _pickle.Pickler.dump
    
        obj: 'O'
            The object to be pickled.
        /
    
    Write a pickled representation of obj to the open file.
    [clinic start generated code]*/
    
  13. 保存并关闭该文件,然后运行 Tools/clinic/clinic.py 。 运气好的话就万事大吉——程序块现在有了输出信息,并且生成了一个 .c.h 文件!在文本编辑器中重新打开该文件,可以看到:

    /*[clinic input]
    _pickle.Pickler.dump
    
        obj: 'O'
            The object to be pickled.
        /
    
    Write a pickled representation of obj to the open file.
    [clinic start generated code]*/
    
    static PyObject *
    _pickle_Pickler_dump(PicklerObject *self, PyObject *obj)
    /*[clinic end generated code: output=87ecad1261e02ac7 input=552eb1c0f52260d9]*/
    

    显然,如果 Argument Clinic 未产生任何输出,那是因为在输入信息中发现了错误。继续修正错误并重试,直至 Argument Clinic 正确地处理好文件。

    为了便于阅读,大部分“胶水”代码已写入 .c.h 文件中。需在原 .c 文件中包含这个文件,通常是在 clinic 模块之后:

    #include "clinic/_pickle.c.h"
    
  14. 请仔细检查 Argument Clinic 生成的参数解析代码,是否与现有代码基本相同。

    首先,确保两种代码使用相同的参数解析函数。已有代码必须调用 PyArg_ParseTuple()PyArg_ParseTupleAndKeywords() ;确保 Argument Clinic 生成的代码调用 完全 相同的函数。

    其次,传给 PyArg_ParseTuple()PyArg_ParseTupleAndKeywords() 的格式字符串应该 完全 与原有函数中的相同,直到冒号或分号为止。

    (Argument Clinic 生成的格式串一定是函数名后跟着 :。如果现有代码的格式串以 ; 结尾,这种改动不回影响使用,因此不必担心。)

    第三,如果格式串需要指定两个参数(比如长度、编码字符串或指向转换函数的指针),请确保第二个参数在两次调用时 完全 相同。

    第四,在输出部分会有一个预处理器宏,为该内置函数定义合适的静态 PyMethodDef 结构:

    #define __PICKLE_PICKLER_DUMP_METHODDEF    \
    {"dump", (PyCFunction)__pickle_Pickler_dump, METH_O, __pickle_Pickler_dump__doc__},
    

    此静态结构应与本内置函数现有的静态结构 PyMethodDef 完全 相同。

    只要上述这几点存在不一致,请调整 Argument Clinic 函数定义,并重新运行 Tools/clinic/clinic.py ,直至 完全 相同。

  15. 注意,输出部分的最后一行是“导入”函数的声明。也就是该内置函数的实现代码所在。删除需要修改的函数的现有原型,但保留开头的大括号。再删除其参数解析代码和输入变量的所有声明。注意现在 Python 所见的参数即为此导入函数的参数;如果实现代码给这些变量采用了不同的命名,请进行修正。

    因为稍显怪异,所以还是重申一下。现在的代码应该如下所示:

    static return_type
    your_function_impl(...)
    /*[clinic end generated code: checksum=...]*/
    {
    ...
    

    上面是 Argument Clinic 生成的校验值和函数原型。函数应该带有闭合的大括号,里面包含实现代码。

    示例:

    /*[clinic input]
    module _pickle
    class _pickle.Pickler "PicklerObject *" "&Pickler_Type"
    [clinic start generated code]*/
    /*[clinic end generated code: checksum=da39a3ee5e6b4b0d3255bfef95601890afd80709]*/
    
    /*[clinic input]
    _pickle.Pickler.dump
    
        obj: 'O'
            The object to be pickled.
        /
    
    Write a pickled representation of obj to the open file.
    [clinic start generated code]*/
    
    PyDoc_STRVAR(__pickle_Pickler_dump__doc__,
    "Write a pickled representation of obj to the open file.\n"
    "\n"
    ...
    static PyObject *
    _pickle_Pickler_dump_impl(PicklerObject *self, PyObject *obj)
    /*[clinic end generated code: checksum=3bd30745bf206a48f8b576a1da3d90f55a0a4187]*/
    {
        /* Check whether the Pickler was initialized correctly (issue3664).
           Developers often forget to call __init__() in their subclasses, which
           would trigger a segfault without this check. */
        if (self->write == NULL) {
            PyErr_Format(PicklingError,
                         "Pickler.__init__() was not called by %s.__init__()",
                         Py_TYPE(self)->tp_name);
            return NULL;
        }
    
        if (_Pickler_ClearBuffer(self) < 0)
            return NULL;
    
        ...
    
  16. 还记得用到 PyMethodDef 结构的宏吧?找到函数中已有的 PyMethodDef 结构,并替换为宏的引用。(如果函数是模块级的,可能会在文件的末尾附近;如果函数是个类方法,则可能会在靠近实现代码的下方。)

    注意,宏尾部带有一个逗号。所以若用宏替换已有的静态结构 PyMethodDef 时,请勿 在结尾添加逗号了。

    示例:

    static struct PyMethodDef Pickler_methods[] = {
        __PICKLE_PICKLER_DUMP_METHODDEF
        __PICKLE_PICKLER_CLEAR_MEMO_METHODDEF
        {NULL, NULL}                /* sentinel */
    };
    
  17. 编译,然后运行回归测试套件中的有关测试程序。不应引入新的编译警告或错误,且对 Python 也不应有外部可见的变化。

    差别只有一个,即 inspect.signature() 运行于新的函数上,现在应该新提供一个有效的签名!

    祝贺你,现在已经用 Argument Clinic 移植了第一个函数。

进阶

现在 Argument Clinic 的使用经验已具备了一些,该介绍一些高级内容了。

符号化默认值

提供给参数的默认值不能是表达式。目前明确支持以下形式:

  • 数值型常数(整数和浮点数)。

  • 字符串常量

  • TrueFalseNone

  • 以模块名开头的简单符号常量,如 sys.maxsize

如果你感到好奇,这是在 from_builtin() ( Lib/inspect.py) 中实现的。

(未来可能需要加以细化,以便可以采用 CONSTANT - 1 之类的完整表达式。)

对 Argument Clinic 生成的 C 函数和变量进行重命名

Argument Clinic 会自动为其生成的函数命名。如果生成的名称与现有的 C 函数冲突,这偶尔可能会造成问题,有一个简单的解决方案:覆盖 C 函数的名称。只要在函数声明中加入关键字 "as" ,然后再加上要使用的函数名。Argument Clinic 将以该函数名为基础作为(生成的)函数名,然后在后面加上 "_impl",并用作导入函数的名称。

例如,若对 pickle.Pickler.dump 生成的 C 函数进行重命名,应如下所示:

/*[clinic input]
pickle.Pickler.dump as pickler_dumper

...

原函数会被命名为 pickler_dumper(),而实现函数现在被命名为``pickler_dumper_impl()``。

同样的问题依然会出现:想给某个参数取个 Python 用名,但在 C 语言中可能用不了。Argument Clinic 允许在 Python 和 C 中为同一个参数取不同的名字,语法依然是利用 "as"

/*[clinic input]
pickle.Pickler.dump

    obj: object
    file as file_obj: object
    protocol: object = NULL
    *
    fix_imports: bool = True

这里 Python(签名和 keywords 数组中)中用的名称是 file,而 C 语言中的变量命名为 file_obj

self 参数也可以进行重命名。

利用 PyArg_UnpackTuple 对函数进行转换

若要将函数转换为采用 PyArg_UnpackTuple() 解析其参数,只需写出所有参数,并将每个参数定义为 object。可以指定 type 参数,以便能转换为合适的类型。所有参数都应标记为只认位置(在最后一个参数后面加上 /)。

目前,所生成的代码将会用到 PyArg_ParseTuple() ,但很快会做出改动。

可选参数组

有些过时的函数用到了一种让人头疼的函数解析方式:计算位置参数的数量,据此用 switch 语句进行各个不同的 PyArg_ParseTuple() 调用。(这些函数不能接受只认关键字的参数。)在没有 PyArg_ParseTupleAndKeywords() 之前,这种方式曾被用于模拟可选参数。

虽然这种函数通常可以转换为采用 PyArg_ParseTupleAndKeywords() 、可选参数和默认值的方式,但并不是全都可以做到。这些过时函数中, PyArg_ParseTupleAndKeywords() 并不能直接支持某些功能。最明显的例子是内置函数 range(),它的必需参数的 边存在一个可选参数!另一个例子是 curses.window.addch(),它的两个参数是一组,必须同时指定。(参数名为 xy;如果调用函数时传入了 x,则必须同时传入``y``;如果未传入 x ,则也不能传入 y)。

不管怎么说,Argument Clinic 的目标就是在不改变语义的情况下支持所有现有 CPython 内置参数的解析。因此,Argument Clinic 采用所谓的 可选组 方案来支持这种解析方式。可选组是必须一起传入的参数组。他们可以在必需参数的左边或右边,只能 用于只认位置的参数。

注解

可选组 适用于多次调用 PyArg_ParseTuple() 的函数!采用 任何 其他方式解析参数的函数,应该 几乎不 采用可选组转换为 Argument Clinic 解析。目前,采用可选组的函数在 Python 中无法获得准确的签名,因为 Python 不能理解这个概念。请尽可能避免使用可选组。

若要定义可选组,可在要分组的参数前面加上 [,在这些参数后加上``]`` ,要在同一行上。举个例子,下面是 curses.window.addch 采用可选组的用法,前两个参数和最后一个参数可选:

/*[clinic input]

curses.window.addch

    [
    x: int
      X-coordinate.
    y: int
      Y-coordinate.
    ]

    ch: object
      Character to add.

    [
    attr: long
      Attributes for the character.
    ]
    /

...

注释:

  • 每一个可选组,都会额外传入一个代表分组的参数。 参数为 int 型,名为 group_{direction}_{number},其中 {direction} 取决于此参数组位于必需参数 right 还是 left,而 {number} 是一个递增数字(从 1 开始),表示此参数组与必需参数之间的距离。 在调用函数时,若未用到此参数组则此参数将设为零,若用到了参数组则该参数为非零。 所谓的用到或未用到,是指在本次调用中形参是否收到了实参。

  • 如果不存在必需参数,可选组的行为等同于出现在必需参数的右侧。

  • 在模棱两可的情况下,参数解析代码更倾向于参数左侧(在必需参数之前)。

  • 可选组只能包含只认位置的参数。

  • 可选组 仅限 用于过时代码。请勿在新的代码中使用可选组。

采用真正的 Argument Clinic 转换器,而不是 “传统转换器”

为了节省时间,尽量减少要学习的内容,实现第一次适用 Argument Clinic 的移植,上述练习简述的是“传统转换器”的用法。“传统转换器”只是一种简便用法,目的就是更容易地让现有代码移植为适用于 Argument Clinic 。说白了,在移植 Python 3.4 的代码时,可以考虑采用。

不过从长远来看,可能希望所有代码块都采用真正的 Argument Clinic 转换器语法。原因如下:

  • 合适的转换器可读性更好,意图也更清晰。

  • 有些格式符是“传统转换器”无法支持的,因为这些格式需要带上参数,而传统转换器的语法不支持指定参数。

  • 后续可能会有新版的参数解析库,提供超过 PyArg_ParseTuple() 支持的功能;而这种灵活性将无法适用于传统转换器转换的参数。

因此,若是不介意多花一点精力,请使用正常的转换器,而不是传统转换器。

简而言之,Argument Clinic(非传统)转换器的语法看起来像是 Python 函数调用。但如果函数没有明确的参数(所有函数都取默认值),则可以省略括号。因此 boolbool() 是完全相同的转换器。

Argument Clinic 转换器的所有参数都只认关键字。所有 Argument Clinic 转换器均可接受以下参数:

c_default

该参数在 C 语言中的默认值。具体来说,将是在“解析函数”中声明的变量的初始化器。用法参见 the section on default values 。定义为字符串。

annotation

参数的注解值。目前尚不支持,因为 PEP 8 规定 Python 库不得使用注解。

此外,某些转换器还可接受额外的参数。下面列出了这些额外参数及其含义:

accept

一组 Python 类型(可能还有伪类型);用于限制只接受这些类型的 Python 参数。(并非通用特性;只支持传统转换器列表中给出的类型)。

若要能接受 None,请在集合中添加 NoneType

bitwise

只支持无符号整数。写入形参的将是 Python 实参的原生整数值,不做任何越界检查,即便是负值也一样。

converter

只有 object 转换器才支持。为某个 C 转换函数 指定名称,用于将对象转换为原生类型。

encoding

只支持字符串。指定将 Python str(Unicode) 转换为 C 语言的 char * 时要使用的编码。

subclass_of

只有 object 转换器才支持。要求 Python 值是 Python 类型的子类,用 C 语言表示。

type

只有 objectself 转换器才支持。指定用于声明变量的 C 类型。 默认值是 "PyObject *"

zeroes

仅用于字符串。如果为 True,则允许在值中嵌入 NUL 字节('\\0')。字符串的长度将通过名为 <parameter_name>_length 的参数传入,跟在字符串参数的后面。

请注意,并不是所有参数的组合都能正常生效。通常这些参数是由相应的 PyArg_ParseTuple 格式化单元 实现的,行为是固定的。比如目前不能不指定 bitwise=True 就去调用 unsigned_short。虽然完全有理由认为这样可行,但这些语义并没有映射到任何现有的格式化单元。所以 Argument Clinic 并不支持。(或者说,至少目前还不支持。)

下表显示了传统转换器映射到实参转换器的情况。左边是传统转换器,右边是要替换它的文本。

'B'

unsigned_char(bitwise=True)

'b'

unsigned_char

'c'

char

'C'

int(accept={str})

'd'

double

'D'

Py_complex

'es'

str(encoding='name_of_encoding')

'es#'

str(encoding='name_of_encoding', zeroes=True)

'et'

str(encoding='name_of_encoding', accept={bytes, bytearray, str})

'et#'

str(encoding='name_of_encoding', accept={bytes, bytearray, str}, zeroes=True)

'f'

float

'h'

short

'H'

unsigned_short(bitwise=True)

'i'

int

'I'

unsigned_int(bitwise=True)

'k'

unsigned_long(bitwise=True)

'K'

unsigned_long_long(bitwise=True)

'l'

long

'L'

long long

'n'

Py_ssize_t

'O'

object

'O!'

object(subclass_of='&PySomething_Type')

'O&'

object(converter='name_of_c_function')

'p'

bool

'S'

PyBytesObject

's'

str

's#'

str(zeroes=True)

's*'

Py_buffer(accept={buffer, str})

'U'

unicode

'u'

Py_UNICODE

'u#'

Py_UNICODE(zeroes=True)

'w*'

Py_buffer(accept={rwbuffer})

'Y'

PyByteArrayObject

'y'

str(accept={bytes})

'y#'

str(accept={robuffer}, zeroes=True)

'y*'

Py_buffer

'Z'

Py_UNICODE(accept={str, NoneType})

'Z#'

Py_UNICODE(accept={str, NoneType}, zeroes=True)

'z'

str(accept={str, NoneType})

'z#'

str(accept={str, NoneType}, zeroes=True)

'z*'

Py_buffer(accept={buffer, str, NoneType})

举个例子,下面是采用合适的转换器的例子 pickle.Pickler.dump:。

/*[clinic input]
pickle.Pickler.dump

    obj: object
        The object to be pickled.
    /

Write a pickled representation of obj to the open file.
[clinic start generated code]*/

真正的转换器有一个优点,就是比传统的转换器更加灵活。例如,unsigned_int 转换器(以及所有 unsigned_ 转换器)可以不设置 bitwise=True 。 他们默认会对数值进行范围检查,而且不会接受负数。 用传统转换器就做不到这一点。

Argument Clinic 会列明其全部转换器。每个转换器都会给出可接受的全部参数,以及每个参数的默认值。只要运行 Tools/clinic/clinic.py --converters 就能得到完整的列表。

Py_buffer

在使用 Py_buffer 转换器(或者 's*''w*''*y''z*' 传统转换器)时,不可 在所提供的缓冲区上调用 PyBuffer_Release()。 Argument Clinic 生成的代码会自动完成此操作(在解析函数中)。

高级转换器

还记得初次尝试时跳过的那些格式单元吗,因为他们是高级内容?下面就来介绍这些内容。

其实诀窍在于,这些格式单元都需要给出参数——要么是转换函数,要么是类型,要么是指定编码的字符串。(但 “传统转换器”不支持参数。这就是为什么第一个函数要跳过这些内容)。为格式单元指定的参数于是就成了转换器的参数;参数可以是 converter``(对于 ``O&)、subclass_of``(对于 ``O!),或者是 encoding (对于 e 开头的格式单元)。

在使用 subclass_of 时,可能还需要用到 object() 的另一个自定义参数:type,用于设置参数的实际类型。例如,为了确保对象是 PyUnicode_Type 的子类,可能想采用转换器 object(type='PyUnicodeObject *', subclass_of='&PyUnicode_Type')

Argument Clinic 用起来可能存在一个问题:丧失了 e 开头的格式单位的一些灵活性。在手工编写 PyArg_Parse 调用时,理论上可以在运行时决定传给 PyArg_ParseTuple() 的编码字符串。但现在这个字符串必须在 Argument-Clinic 预处理时进行硬编码。这个限制是故意设置的;以便简化对这种格式单元的支持,并允许以后进行优化。这个限制似乎并不合理;CPython 本身总是为 e 开头的格式单位参数传入静态的硬编码字符串。

参数的默认值

参数的默认值可以是多个值中的一个。最简单的可以是字符串、int 或 float 字面量。

foo: str = "abc"
bar: int = 123
bat: float = 45.6

还可以使用 Python 的任何内置常量。

yep:  bool = True
nope: bool = False
nada: object = None

对默认值 NULL 和简单表达式还提供特别的支持,后续章节中将会介绍。

默认值 NULL

对于字符串和对象参数而言,可以设为 None,表示没有默认值。但这意味着会将 C 变量初始化为 Py_None。为了方便起见,提供了一个特殊值``NULL``,目的就是为了让 Python 认为默认值就是 None,而 C 变量则会初始化为 NULL

设为默认值的表达式

参数的默认值不仅可以是字面量。还可以是一个完整的表达式,可采用数学运算符及对象的属性。但这种支持并没有那么简单,因为存在一些不明显的语义。

请考虑以下例子:

foo: Py_ssize_t = sys.maxsize - 1

sys.maxsize 在不同的系统平台可能有不同的值。因此,Argument Clinic 不能简单地在本底环境对表达式求值并用 C 语言硬编码。所以默认值将用表达式的方式存储下来,运行的时候在请求函数签名时会被求值。

在对表达式进行求值时,可以使用什么命名空间呢?求值过程运行于内置模块的上下文中。 因此,如果模块带有名为 max_widgets 的属性,直接引用即可。

foo: Py_ssize_t = max_widgets

如果表达式不在当前模块中,就会去 sys.modules 查找。比如 sys.maxsize 就是如此找到的。(因为事先不知道用户会加载哪些模块到解释器中,所以最好只用到 Python 会预加载的模块。)

仅当运行时才对缺省值求值,意味着 Argument Clinic 无法计算出正确的 C 缺省值。所以需显式给出。在使用表达式时,必须同时用转换器的``c_default`` 参数指定 C 语言中的等价表达式。

foo: Py_ssize_t(c_default="PY_SSIZE_T_MAX - 1") = sys.maxsize - 1

还有一个问题也比较复杂。Argument Clinic 无法事先知道表达式是否有效。 解析只能保证看起来是有效值,但无法 实际 知晓。在用表达式时须十分小心,确保在运行时能得到有效值。

最后一点,由于表达式必须能表示为静态的 C 语言值,所以存在许多限制。 以下列出了不得使用的 Python 特性:

  • 功能调用

  • 行内 if 语句(3 if foo else 5

  • 序列自动解包(*[1, 2, 3]

  • 列表/集合/字典的解析和生成器表达式。

  • 元组、列表、集合、字典的字面量

返回转换器

Argument Clinic 生成的植入函数默认会返回 PyObject *。但是通常 C 函数的任务是要对某些 C 类型进行计算,然后将其转换为 PyObject * 作为结果。Argument Clinic 可以将输入参数由 Python 类型转换为本地 C 类型——为什么不让它将返回值由本地 C 类型转换为 Python 类型呢?

这就是“返回转换器”的用途。它将植入函数修改成返回某种 C 语言类型,然后在生成的(非植入)函数中添加代码,以便将 C 语言值转换为合适的 PyObject *

返回值转换器的语法与参数转换器的类似。返回值转换器的定义方式,类似于函数返回值的注解。返回值转换器的行为与参数转换器基本相同,接受参数,参数只认关键字,如果不修改默认参数则可省略括号。

(如果函数同时用到了 "as" 和返回值转换器, "as" 应位于返回值转换器之前。)

返回值转换器还存在一个复杂的问题:出错信息如何表示?通常函数在执行成功时会返回一个有效(非 NULL)指针,失败则返回 NULL。但如果使用了整数的返回值转换器,所有整数都是有效值。Argument Clinic 怎么检测错误呢?解决方案是:返回值转换器会隐含寻找一个代表错误的特殊值。如果返回该特殊值,且设置了出错标记( PyErr_Occurred() 返回 True),那么生成的代码会传递该错误。否则,会对返回值进行正常编码。

目前 Argument Clinic 只支持少数几种返回值转换器。

bool
int
unsigned int
long
unsigned int
size_t
Py_ssize_t
float
double
DecodeFSDefault

这些转换器都不需要参数。前3个转换器如果返回 -1 则表示出错。DecodeFSDefault 的返回值类型是 const char *;若返回 NULL 指针则表示出错。

(还有一个 NoneType 转换器是实验性质的,成功时返回 Py_None ,失败则返回 NULL,且不会增加 Py_None 的引用计数。此转换器是否值得适用,尚不明确)。

只要运行 Tools/clinic/clinic.py --converters ,即可查看 Argument Clinic 支持的所有返回值转换器,包括其参数。

复制已有的函数

如果已有一些函数比较相似,或许可以采用 Clinic 的“克隆”功能。 克隆之后能够复用以下内容:

  • 参数,包括:

    • 名称

    • 转换器(带有全部参数)

    • 默认值

    • 参数前的文档字符串

    • 类别 (只认位置、位置或关键字、只认关键字)

  • 返回值转换器

唯一不从原函数中复制的是文档字符串;这样就能指定一个新的文档串。

下面是函数的克隆方法:

/*[clinic input]
module.class.new_function [as c_basename] = module.class.existing_function

Docstring for new_function goes here.
[clinic start generated code]*/

(原函数可以位于不同的模块或类中。示例中的 module.class 只是为了说明,两个 函数都必须使用全路径)。

对不起,没有什么语法可对函数进行部分克隆或克隆后进行修改。克隆要么全有要么全无。

另外,要克隆的函数必须在当前文件中已有定义。

调用 Python 代码

下面的高级内容需要编写 Python 代码,存于 C 文件中,并修改 Argument Clinic 的运行状态。其实很简单:只需定义一个 Python 块。

Python 块的分隔线与 Argument Clinic 函数块不同。如下所示:

/*[python input]
# python code goes here
[python start generated code]*/

Python 块内的所有代码都会在解析时执行。块内写入 stdout 的所有文本都被重定向到块后的“输出”部分。

以下例子包含了 Python 块,用于在 C 代码中添加一个静态整数变量:

/*[python input]
print('static int __ignored_unused_variable__ = 0;')
[python start generated code]*/
static int __ignored_unused_variable__ = 0;
/*[python checksum:...]*/

参数 self 转换器的用法

Argument Clinic 用一个默认的转换器自动添加一个“self”参数。自动将 self 参数的 type 设为声明类型时指定的“指向实例的指针”。不过 Argument Clinic 的转换器可被覆盖,也即自己指定一个转换器。只要将自己的 self 参数作为块的第一个参数即可,并确保其转换器是 self_converter 的实例或其子类。

这有什么用呢?可用于覆盖 self 的类型,或为其给个不同的默认名称。

如何指定 self 对应的自定义类型呢?如果只有 self 类型相同的一两个函数,可以直接使用 Argument Clinic 现有的 self 转换器,把要用的类型作为 type 参数传入:

/*[clinic input]

_pickle.Pickler.dump

  self: self(type="PicklerObject *")
  obj: object
  /

Write a pickled representation of the given object to the open file.
[clinic start generated code]*/

如果有很多函数将使用同一类型的 self,则最好创建自己的转换器,继承自 self_converter 类但要覆盖其 type 成员:

/*[python input]
class PicklerObject_converter(self_converter):
    type = "PicklerObject *"
[python start generated code]*/

/*[clinic input]

_pickle.Pickler.dump

  self: PicklerObject
  obj: object
  /

Write a pickled representation of the given object to the open file.
[clinic start generated code]*/

编写自定义转换器

上一节中已有提及……可以编写自己的转换器!转换器就是一个继承自``CConverter`` 的 Python 类。假如有个参数采用了 O& 格式,对此参数进行解析就会去调用某个“转换器函数” PyArg_ParseTuple() ,也就会用到自定义转换器。

自定义转换器类应命名为 *something*_converter。只要按此规则命名,自定义转换器类就会在 Argument Clinic 中自动注册;转换器的名称就是去除了 _converter 后缀的类名。(通过元类完成)。

不得由 CConverter.__init__ 派生子类。而应编写一个 converter_init() 函数。converter_init() 必须能接受一个 self 参数;所有后续的其他参数 必须 是只认关键字的参数。传给 Argument Clinic 转换器的所有参数都会传入自定义 converter_init() 函数。

CConverter 的其他一些成员,可能需要在自定义子类中定义。下面列出了目前的成员:

type

变量要采用的 C 语言数据类型。type 应为 int 之类的 Python 字符串,用于指定变量的类型。若为指针类型,则字符串应以 ' *' 结尾。

default

该参数的缺省值,为 Python 数据类型。若无缺省值,则为 unspecified

py_default

用 Python 代码表示的 default ,为字符串类型。若无缺省值,则为 None

c_default

用 C 代码表示的 default, 为字符串类型。若无缺省值,则为 None

c_ignored_default

在无缺省值时用于初始化 C 变量的缺省值,因为不指定缺省值可能会引发“变量未初始化”的警告。在用到多组可选项的时候很容易发生这种情况,尽管好的代码实际不会用到这个值,但确实会给 impl 传入本值,而 C 编译器则会认为“用到”了未初始化的值。应确保本值为非空字符串。

converter

C 转换器的名称,字符串类型。

impl_by_reference

布尔值。如果为 True,则 Argument Clinic 在将变量传入 impl 函数时,会在其名称前加上一个 &

parse_by_reference

布尔值。如果为真,则 Argument Clinic 在将变量传入 PyArg_ParseTuple' 时,会在变量名前加上一个 ``&`()

下面是最简单的自定义转换器示例,取自 Modules/zlibmodule.c

/*[python input]

class ssize_t_converter(CConverter):
    type = 'Py_ssize_t'
    converter = 'ssize_t_converter'

[python start generated code]*/
/*[python end generated code: output=da39a3ee5e6b4b0d input=35521e4e733823c7]*/

This block adds a converter to Argument Clinic named ssize_t. Parameters declared as ssize_t will be declared as type Py_ssize_t, and will be parsed by the 'O&' format unit, which will call the ssize_t_converter converter function. ssize_t variables automatically support default values.

更复杂些的自定义转换器,可以插入自定义 C 代码来进行初始化和清理工作。可以在 CPython 源码中看到自定义转换器的更多例子;只要在 C 文件中搜索字符串 CConverter 即可。

编写自定义的返回转换器

自定义的返回值转换器的写法,与自定义的转换器十分类似。因为返回值转换器本身就很简单,编写起来就简单一些。

返回值转换器必须是 CReturnConverter 的子类。因为自定义的返回值转换器还没有广泛应用,目前还没有示例。若要编写返回值转换器,请阅读``Tools/clinic/clinic.py`` ,特别是 CReturnConverter 及其所有子类的实现代码。

METH_O 和 METH_NOARGS

若要用 METH_O 对函数进行转换,请确保对该函数的单个参数使用 object 转换器,并将参数标为只认位置的:

/*[clinic input]
meth_o_sample

     argument: object
     /
[clinic start generated code]*/

若要用 METH_NOARGS 对函数进行转换,只需不定义参数即可。

依然可以采用一个 self 转换器、一个返回值转换器,并为 METH_O 的对象转换器指定一个 type 参数。

tp_new 和 tp_init functions

tp_newtp_init 函数也可以转换。只要命名为 __new____init__ 即可。注意:

  • 为转换 __new__ 而生成的函数名不会以其默认名称结尾。只会是转换为合法 C 标识符的类名。

  • 转换这些函数不会生成 PyMethodDef#define

  • __init__ 函数将返回 int ,而不是 PyObject *

  • 将文档字符串用作类文档字符串。

  • 虽然 __new____init__ 函数必须以 args``和 ``kwargs 对象作为参数,但在转换时可按个人喜好定义函数签名。(如果原函数不支持关键字参数,则生成的解析函数在收到关键字参数时会抛出异常)。

改变和重定向 Clinic 的输出

若是让 Clinic 的输出与传统的手写 C 代码交织在一起,可能会不方便使用。 幸好可以对 Clinic 进行配置:可以将输出结果缓存起来以供打印,或将输出结果写入文件中。针对 Clinic 生成的输出结果,还可以为每一行都加上前缀或后缀。

虽然修改 Clinic 的输出提升了可读性,但可能会导致 Clinic 代码使用了未经定义的类型,或者会提前用到 Clinic 生成的代码。通过重新安排声明在代码文件的位置,或将 Clinic 生成的代码移个位置,即可轻松解决上述问题。(这就是 Clinic 默认是全部输出到当前代码块的原因;虽然许多人认为降低了可读性,但这样就根本不用重新编排代码来解决提前引用的问题)。

就从定义一些术语开始吧:

field

在当前上下文中,区块是指 Clinic 输出的一个小节。例如,PyMethodDef 结构的 #define 是一个区块,名为 methoddef_define。Clinic 在每个函数定义中可以输出7个区块。

docstring_prototype
docstring_definition
methoddef_define
impl_prototype
parser_prototype
parser_definition
impl_definition

区块均以 "<a>_<b>" 形式命名,其中 "<a>" 是所代表的语义对象(解析函数、impl 函数、文档字符串或 methoddef 结构),"<b>" 表示该区块的类别。以 "_prototype" 结尾的区块名表示这只是个前向声明,没有实际的函数体或数据;以 "_definition" 结尾的区块名则表示这是实际的函数定义,包含了函数体和数据。("methoddef" 比较特殊,是唯一一个以 "_define" 结尾的区块名,表明这是一个预处理器 #define。)

目的地(destination)

目的地是 Clinic 可以进行输出的地方。内置的输出目的地有5种:

block

默认目的地:在 Clinic 当前代码块的输出区域进行输出。

buffer

文本缓冲区,可将文本保存起来以便后续使用。输出的文本会加入现有文本的末尾。如果 Clinic 处理完文件后缓冲区中还留有文本,则会报错。

file

单独的 “Clinic 文件”,由 Clinic 自动创建。文件名会是``{basename}.clinic{extension}`` ,这里的 basenameextension 即为对当前文件运行 os.path.splitext() 后的结果。(比如:_pickle.cfile 目的地将会是 _pickle.clinic.c)。

重点:若要使用 ** ``file`` ** 作为输出目标,你 ** *必须签入* ** 生成的文件!

two-pass

类似于 buffer 的缓冲区。不过 two-pass 缓冲区只能转储一次,将会输出处理过程中发送给它的所有文本,甚至包括转储点**之后**的 Clinic 块。

suppress

禁止输出文本——抛弃输出。

Clinic 定义了5个新的指令,以便修改输出方式。

第一个新指令是 dump

dump <destination>

将指定输出目标的当前内容转储到当前块的输出中,并清空输出目标。仅适用于 buffertwo-pass 目标。

第二个新指令是 outputoutput 最简单的格式如下所示:

output <field> <destination>

这会通知 Clinic 将指定**field**输出到指定**destination**中去。output 还支持一个特殊的元目标 everything,通知 Clinic 将**所有**区块都输出到该**目标**。

output 还包含一些函数:

output push
output pop
output preset <preset>

output pushoutput pop 能在内部的配置栈中压入和弹出配置,这样就可以临时修改输出配置,然后再轻松恢复之前的配置。只需在修改前入栈保存当前配置,在恢复配置时再弹出即可。

output preset 将 Clinic 的输出目标设为内置预设目标之一,如下所示:

block

Clinic 的初始设置。输入块后面紧接着写入所有内容。

关闭 parser_prototypedocstring_prototype,并将其他所有内容写入 block

file

目的是全部输出至 “Clinic 文件”中。然后在文件顶部附近 #include 该文件。可能需要重新调整代码顺序才能正常运行,通常只要为 typedef``和``PyTypeObject 定义创建前向声明即可。

关闭 parser_prototypedocstring_prototype ,将 impl_definition 写入 block,其他内容写入 file

默认文件名为 "{dirname}/clinic/{basename}.h"

buffer

将 Clinic 的大部分输出保存起来,在快结束时写入文件。如果 Python 文件存放的是编写模块或内置类型的代码,建议紧挨着模块或内置类型的静态结构之前对缓冲区进行转储;这些结构通常位于结尾附近。如果在文件的中间位置定义了静态 PyMethodDef 数组,采用 buffer 输出所需的代码编辑工作可能比用 file 要多些。

关闭 parser_prototypeimpl_prototypedocstring_prototype,将 impl_definition 写入 block,其他输出都写入 file

two-pass

类似于预设的 buffer 输出,但会把前向声明写入``two-pass`` 缓冲区,将函数定义写入 buffer。这与预设的 buffer 类似,但所需的代码编辑工作可能会减少。将 two-pass 缓冲区转储到文件的顶部,将 buffer 转储到文件末尾,就像预设的 buffer 一样。

关闭 impl_prototype ,将 impl_definition 写入 block ,将 docstring_prototypemethoddef_defineparser_prototype 写入``two-pass``,其他输出都写入 buffer

partial-buffer

与预设的 buffer 类似,但会向 block 写入更多内容,而只向 buffer 写入真正大块的生成代码。这样能完全避免 buffer 的提前引用问题,代价是输出到代码块中的内容会稍有增加。在快结束时会转储 buffer,就像采用预设的 buffer 配置一样。

关闭 impl_prototype,将 docstring_definitionparser_definition 写入 buffer,其他输出都写入 block

第三个新指令是 destination

destination <name> <command> [...]

向名为 name 的目标执行输出。

定义了两个子命令:newclear

子命令 new 工作方式如下:

destination <name> new <type>

新建一个目标,名称为 <name>,类型为``<type>`` 。

输出目标的类型有5种:

suppress

忽略文本。

block

将文本写入当前代码块中。 这就是 Clinic 原来的做法。

buffer

简单的文本缓冲区,就像上述的内置 “buffer” 目标。

file

文本文件。文件目标需要多一个参数,用于生成文件名的模板,类似于:

destination <name> new <type> <file_template>

模版可以引用3个内部字符串,将会用文件名的对应部分替代:

{path}

文件的全路径,包含文件夹和完整的文件名。

{dirname}

文件所在文件夹名。

{basename}

只有文件名,不含文件夹。

{basename_root}

去除了扩展名后的文件名(不含最后一个“.”)。

{basename_extension}

包含最后一个“.”及后面的字符。如果文件名中不含句点,则为空字符串。

如果文件名中不含句点符,{basename} 和 {basename_root} 是一样的,而 {basename_extension} 则为空。“{basename_root}{basename_extension}” 与“{basename}”一定是完全相同的。(英文原文貌似有误)

two-pass

two-pass 缓冲区,类似于上述的内置“two-pass”输出目标。

子命令 clear 的工作方式如下:

destination <name> clear

清空输出目标中所有文本。(不知用途何在,但也许做实验时会有用吧。)

第4个新指令是 set

set line_prefix "string"
set line_suffix "string"

set' 能设置 Clinic 的两个内部变量值。``line_prefix` 是 Clinic 每行输出的前缀字符串;line_suffix 是 Clinic 每行输出的后缀字符串。

两者都支持两种格式字符串:

{block comment start}

转成字符串 /*,是 C 文件的注释起始标记。

{block comment end}

转成字符串 */,是 C 文件的注释结束标记。

最后一个新指令是无需直接使用的 preserve

preserve

通知 Clinic 输出内容应保持原样。这是在转储至 file 文件中时,供 Clinic 内部使用的;以便 Clinic 能利用已有的校验函数,确保文件在被覆盖之前没进行人工修改过。

#ifdef 使用技巧

若要转换的函数并非通用于所有平台,可以采用一个技巧。当前代码可能如下所示:

#ifdef HAVE_FUNCTIONNAME
static module_functionname(...)
{
...
}
#endif /* HAVE_FUNCTIONNAME */

在底部的 PyMethodDef 结构中,当前代码如下:

#ifdef HAVE_FUNCTIONNAME
{'functionname', ... },
#endif /* HAVE_FUNCTIONNAME */

这时应将 impl 函数体用 #ifdef 包裹起来,如下所示:

#ifdef HAVE_FUNCTIONNAME
/*[clinic input]
module.functionname
...
[clinic start generated code]*/
static module_functionname(...)
{
...
}
#endif /* HAVE_FUNCTIONNAME */

然后,从 PyMethodDef 结构中删除以下3行,替换成 Argument Clinic 生成的宏:

MODULE_FUNCTIONNAME_METHODDEF

(在生成的代码中可找到宏的真实名称。或者可以自行求一下值:块的第一行定义的函数名,句点改为下划线,全部大写,并在末尾加上 "_METHODDEF"

如果 HAVE_FUNCTIONNAME 未定义怎么办? 那么``MODULE_FUNCTIONNAME_METHODDEF`` 宏也不会定义。

这正是 Argument Clinic 变聪明的地方。它其实能检测到 #ifdef 屏蔽了Argument Clinic 块。于是会额外生成一小段代码,如下所示:

#ifndef MODULE_FUNCTIONNAME_METHODDEF
    #define MODULE_FUNCTIONNAME_METHODDEF
#endif /* !defined(MODULE_FUNCTIONNAME_METHODDEF) */

这样宏总是会生效。如果定义了函数,则会转换为正确的结构,包括尾部的逗号。如果函数未定义,就不做什么转换。

不过,这导致了一个棘手的问题:当使用 "block" 输出预设时 Argument Clinic 应该把额外的代码放到哪里呢? 它不能放在输出代码块中,因为它可能会被 #ifdef 停用。 (它的作用就是这个!)

在此情况下,Argument Clinic 会将额外的代码的写入目标设为 "buffer"。 这意味着你可能会收到来自 Argument Clinic 的抱怨:

Warning in file "Modules/posixmodule.c" on line 12357:
Destination buffer 'buffer' not empty at end of file, emptying.

当发生这种问题时,只需打开你的文件,找到由 Argument Clinic 添加到你的文件的 dump buffer 代码块(它将位于文件末尾),并将其移到使用了那个宏的 PyMethodDef 结构体之上。

在 Python 文件中使用 Argument Clinic

实际上使用 Argument Clinic 来预处理 Python 文件也是可行的。 当然使用 Argument Clinic 代码块并没有什么意义,因为其输出对于 Python 解释器来说是没有意义的。 但是使用 Argument Clinic 来运行 Python 代码块可以让你将 Python 当作 Python 预处理器来使用!

由于 Python 注释不同于 C 注释,嵌入到 Python 文件的 Argument Clinic 代码块看起来会有一点不同。 它们看起来像是这样:

#/*[python input]
#print("def foo(): pass")
#[python start generated code]*/
def foo(): pass
#/*[python checksum:...]*/