我正试图使用f2py在三维中运行一个简单的集成问题。
调用fortran代码的python代码如下:
#!/Library/Frameworks/EPD64.framework/Versions/Current/bin/python
import pymods as modules
import pygauleg as gauleg
import pyint as integrator
import pylab as pl
import sys
import math
import time
############################################
# main routine #############################
############################################
zero = 0.0
one = 1.0
pi = pl.pi
Nr = 10
Nt = 10
Np = 2*Nt
r0 = zero
rf = one
NNang = Nr*Nt*Np
print 'Nr Nt Np = ', Nr, Nt, Np
print 'NNang = ', NNang
print 'r0 rf = ', r0, rf
Nx = int(math.floor( (one*NNang)**(one/3.0) ))
Ny = int(math.floor( (one*NNang)**(one/3.0) ))
Nz = int(math.floor( (one*NNang)**(one/3.0) ))
Nx = int(pl.floor(float(Nx)*1.75))
Ny = int(pl.floor(float(Ny)*1.75))
Nz = int(pl.floor(float(Nz)*1.75))
NNxyz = Nx*Ny*Nz
print 'Nx Ny Nz = ', Nx, Ny, Nz
print 'NNxyz = ', NNxyz
xyz0 = -rf
xyzf = rf
t1 = time.time()
xt = pl.zeros(Nt)
wt = pl.zeros(Nt)
gauleg.gauleg(xt, wt, 0.0, pl.pi, Nt)
print 'outside of gauleg'
虽然fortran子程序有点长,但它的重要部分是开始。。。
2 subroutine gauleg(x,w,x1,x2,n)
3 !Input: x1,x2,n
4 !Output: x,w
5 !implicit none
6 !integer, parameter :: ikind = selected_int_kind(25)
7 !integer, parameter :: rkind = selected_real_kind(15, 307)
8 !
9 !real(kind = rkind), parameter :: pi = 3.14159265358979323846d00
10 !real(kind = rkind), parameter :: one = 1.0d00
11 !real(kind = rkind), parameter :: zero = 0.0d00
12 use mod_gvars
13
14 real(kind = rkind) :: tol = 1d-15
15
17 integer :: n
18 !!!!!f2py intent(in) n
19 real(kind = rkind), dimension(n) :: x
20 real(kind = rkind), dimension(n) :: w
22 real :: x1, x2
23
24 real(kind = rkind) :: z1, z, xm, xl, pp, p3, p2, p1;
25
26 integer(kind = ikind) :: m
27 integer(kind = ikind) :: i,j
28 integer(kind = ikind) :: countmax, counter, max_counter, min_counter
29
30 integer(kind = ikind) :: tenth, hundredth, thousandth
31
32 print*, 'n = ', n
最后。。。
98
99 print*, 'returning'
100
101 end subroutine
子程序顶部的注释(第5-11行)是fortran模块mod_gvars
中存在的结构。看起来一切都按照计划进行,直到*这个子程序返回。这是输出:
Nr Nt Np = 10 10 20
NNang = 2000
r0 rf = 0.0 1.0
Nx Ny Nz = 21 21 21
NNxyz = 1728
n = 10
m = 5
returning
python(14167) malloc: *** error for object 0x1081f77a8: incorrect checksum for freed object - object was probably modified after being freed.
*** set a breakpoint in malloc_error_break to debug
Abort trap
子程序似乎只有在返回时才会遇到问题。为什么会发生这种情况?
这类问题通常发生在Python中的引用计数错误中,例如,如果f2py中存在错误,或者如果您在Fortran中覆盖的内存超过了numpy数组中分配的内存,则可能会发生这种错误。所有这些错误只有在Fortran子例程退出后,在一个随机点上才会显示出来,通常是在Python中释放一些内存时。
要调试它,请尝试打印Fortran中的所有数组,即打印数组x、w,以确保您可以访问其中的所有内存(测试f2py使用了相同的类型,依此类推)。
请确保在Fortran中使用边界检查(至少在gfortran中使用-fbounds-check
,最好仅使用-fcheck=all
来检查所有问题)。
你也可以在调试器或valgrind下运行它,它可能会告诉你问题出在哪里
最后,我个人更喜欢直接使用Cython来包装Fortran。然后,我可以很容易地访问所有生成的文件,并使用iso_c_binding
Fortran模块,这样Fortran编译器就可以检查Fortran和C(Python)之间的所有类型是否兼容,请参阅此处的示例。