python 怎么获得c++ 函数的指针返回值

ltshan139 2017-07-18 02:01:00
直接上简单的示意代码

在C++ dll中定义如下
extern "C" __declspec(dllexport) byte* get_value(void);
byte* get_value(void)
{
uint32 value= 0x123456;

return (byte *)&value;
}

在python中调用上面api
def cmd_get():
global dll
ret = dll.get_value()
print ret

python里面打印出来值不是 0x123456 怎么处理? 先谢谢
...全文
805 1 打赏 收藏 转发到动态 举报
写回复
用AI写文章
1 条回复
切换为时间正序
请发表友善的回复…
发表回复
ltshan139 2017-07-18
  • 打赏
  • 举报
回复
搞定了, 前面加一句话 dll.get_value.restype = POINTER(c_int)
源码链接: https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 在本研究中,我们将详细研究如何借助Python执行数据可视化,旨在剖析2018年期间中国四个主要城市——北京、上海、广州以及深圳的空气质量状况。通过绘制反映空气质量指数(AQI)与细颗粒物(PM2.5)变化趋势的图表,我们能够深入理解这些大都市全年的空气环境质量,并明确评估其优良天气所占的比重。 我们必须首先进行数据准备工作。在当前提供的压缩文件内,名为"2018天气"的文件极有可能是数据来源,其中可能收录了涉及四个城市每日空气质量监测的详细信息。这些数据通常涵盖日期、城市名称、AQI数值、PM2.5含量等核心参数。在Python编程环境中,我们惯常运用pandas库来对这类结构化数据进行高效的处理和分析。 1. **数据导入与初步处理**: - 利用`pandas.read_csv()`方法来导入存储为CSV格式的数据资料。 - 数据整理:对数据中的空白项、非正常数值进行修正,保证数据的精确性。 - 调整日期字段的格式,确保其能够适用于时间序列分析的需求。 2. **数据深度分析**: - 针对每个城市的AQI和PM2.5数据执行统计性描述,例如计算平均值、中位数、标准偏差等指标。 - 确定空气质量良好天气的天数,即那些AQI值低于75(依据中国的空气质量评估标准)的日数。 3. **数据呈现**: - 运用matplotlib或seaborn工具绘制折线图,直观展示四个城市在2018年全年的AQI和PM2.5变化动态。 - 可通过采用不同的颜色方案和线条类型来区分不同城市的数据系列。 - 添加必要的图示元素,如日期坐标轴、城市名称标注、图表标题及图例说明,以提升图表的可读...

37,739

社区成员

发帖
与我相关
我的任务
社区描述
JavaScript,VBScript,AngleScript,ActionScript,Shell,Perl,Ruby,Lua,Tcl,Scala,MaxScript 等脚本语言交流。
社区管理员
  • 脚本语言(Perl/Python)社区
  • WuKongSecurity@BOB
加入社区
  • 近7日
  • 近30日
  • 至今

试试用AI创作助手写篇文章吧