是否可以实现支持in-place操作的Cython函数？

你给出的示例代码不能实现预期的in-place修改效果，原因如下：

• Python中的int是不可变类型，你在def mysub(int a, int b)中定义的参数a、b是Cython自动转换生成的局部C int变量，你对这两个变量取地址传入C函数，修改的仅为函数栈上的局部变量值，不会对Python外层作用域中传入的原始int对象产生任何影响，调用结束后外层的a、b值不会发生变化。

方案1：返回修改后的值（最符合Python开发习惯） #

直接将修改后的结果以元组形式返回，调用时重新赋值即可：

cdef extern void mysub_wrapper(int *a, int *b)

def mysub(int a, int b):
    mysub_wrapper(&a, &b)
    return a, b

调用方式：

a = 1
b = 0
a, b = mysub(a, b)
# 此时b的值为2

方案2：使用可变对象包裹整数 #

利用列表、numpy数组等可变对象存储整数，修改容器内的元素实现in-place效果：

用列表实现示例： #

cdef extern void mysub_wrapper(int *a, int *b)

def mysub(list a, list b):
    # 要求入参为仅包含1个整数的列表
    cdef int ca = a[0]
    cdef int cb = b[0]
    mysub_wrapper(&ca, &cb)
    a[0] = ca
    b[0] = cb

调用方式：

a = [1]
b = [0]
mysub(a, b)
# 此时b[0]的值为2

用numpy数组实现示例（效率更高）： #

import numpy as np
cimport numpy as np

cdef extern void mysub_wrapper(int *a, int *b)

def mysub(np.ndarray[np.int32_t, ndim=0] a, np.ndarray[np.int32_t, ndim=0] b):
    mysub_wrapper(<int*>a.data, <int*>b.data)

调用方式：

a = np.array(1, dtype=np.int32)
b = np.array(0, dtype=np.int32)
mysub(a, b)
# 此时b的值为2

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