为何numpy记录的memoryview显示只读，但实际可修改？

>>> x = np.zeros(1, dtype='d,d,i')
>>> x
array([(0., 0., 0)], dtype=[('f0', '<f8'), ('f1', '<f8'), ('f2', '<i4')])
>>> memoryview(x).readonly
False
>>> memoryview(x[0]).readonly
True

显然，x[0]并非只读，因为：

>>> x[0][0] += 1
>>> x[0]
(1., 0., 0)

普通数组的memoryview不存在此问题：

>>> y = np.zeros((3, 4))
>>> memoryview(y).readonly
False
>>> memoryview(y[0]).readonly
False

同样，已弃用的__array_interface__也能识别x[0]是可读写的：

>>> x.__array_interface__['data']   # 返回元组（地址，只读标记）
(105553143159680, False)
>>> x[0].__array_interface__['data']
(105553143159680, False)

我的实际问题出在C代码中，不过该问题也可通过纯Python代码复现。

我尝试在C代码中读写numpy记录，仅需获取数据地址。通过__array_interface__及其对应的C端__array_struct__可正常获取地址，但文档指出这是遗留方案，新代码应使用buffer protocol。

然而，buffer protocol（Python中由memoryview模拟）却认为记录是只读的，我必须显式请求只读缓冲区。虽然可从“只读”缓冲区获取地址并强行写入，但这种做法并不规范。

针对@tdelaney的评论更新：

我做了一个实验，编写了一个小型C函数，请求只读内存缓冲区，找到起始地址后强行递增其中的double值：

void foo(PyObject *object) {
    Py_buffer view;
    PyObject_GetBuffer(object, &view, PyBUF_CONTIG_RO);
    if (view.obj) {
        double *data = (double *)view.buf;
        *data += 1;
    }
    PyBuffer_Release(&view);
}

随后在Python中查看数组结果：

对于记录数组，foo(x)和foo(x[1])均可正确递增数组元素。

对于二维double数组，foo(y)和foo(y[1])也可正确递增数组元素，而foo(y[1][2])无操作，符合预期。

因此，对于记录来说，np.void并未被复制，至少在此场景下是如此。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Frank Yellin