expected a “)“ 报错问题! 其原因之一是...(有解)

文章讲述了在将C++函数打包成DLL后,由于C++和C对函数参数处理的差异(C++支持void*与引用,C不支持),导致在C环境下头文件声明错误。解决方法是调整头文件和主文件的编译设置及函数调用方式。

一个奇怪的问题:在IAR中发现, 未在 Viusal Code 中验证!

函数未打包成 库文件前。以下程序能正常使用(可能是C++编译主文件)。

//源文件
void IF_NewHandle( void*& handle)
{
    if(handle == NULL)
    {
        CTray* tmp = new CTray();
        handle = tmp;
    }
}
//头文件
void IF_NewHandle(CTrayPtr & handle);

//主文件
//使用

#ifdef __cplusplus
extern "C" {
#endif


void* TrayA = NULL;
IF_NewHandle( TrayA ) ; 


#ifdef __cplusplus
}
#endif

打包成DLL后。

CTray is  C++ class.

typedef  void*   CTrayPtr;

头文件 中

void IF_NewHandle(CTrayPtr & handle); 这一行会报警:

Error[Pe018]: expected a ")"  ..........

然后,尝试中发现。

//特别注意:打包的时候不能改,只能调用的时候改。

需要把头文件改成 void IF_NewHandle(CTrayPtr  handle);

然后把主文件中的 调用方式改为 IF_NewHandle(&TrayA)

程序才能正常运行!

【百思不得其解啊!】

好心的网友指导下,为什么会这样呢?

------------------自问自答:

1,主文件编译需要用 C++ 编译就不会报警。上面的问题应该是把程序中的函数替换成DLL时,重新写主文件时,忘记改为C++编译。所以会出现2中的问题。 补充一点,因为C++支持 void* & ,其中& 是引用的意思 ,而C不支持,所以用C++调用不会有问题,而C调用就说头文件有问题。

扩展一下: &* 与 **。

void Newptr(char **p)
{
  static char s[] = "Hello,world!";
  *p = s;
}

void Newptr2(char*& p)
{
  static char s2[] = "HELLO,WORLD!";
  p = s2;
}
int main(void)
{
  char* m1 = NULL;
  char* m2 = NULL;

  Newptr(&m1);
  printf("%s\t\n", m1);

  Newptr(&m2);
  printf("%s\t\n", m2);
}

2,那为什么主文件用C也能编译呢?因为主文件是用C的方式写(无C++关键字)的,但是,不知道为什么C的函数声明中不能用 “&” 这个符号? 声明位置不写 “&” ,在调用的时候写 & ,程序也能通过,看起来运行也正常。

其中2的方式很反常识。所以正常的方法应该是1。

<think>好的,用户现在遇到了一个TypeError,错误信息是“expected np.ndarray (got numpy.ndarray)”。这看起来有点奇怪,因为通常来说np.ndarray就是numpy.ndarray的别名,怎么会不匹配呢? 首先,我需要确认用户的环境是否存在问题。可能用户同时使用了不同的库,比如同时安装了numpy和另一个别名np的库?或者用户自己修改了np的指向?比如,有时候用户可能会错误地将其他模块导入为np,导致np.ndarray不是numpy的ndarray。 另外,检查numpy的版本也很重要。可能在某个版本中,np.ndarray和numpy.ndarray被处理成了不同的类型,但这种情况比较少见。不过,用户可能在某些代码中使用了类型检查,比如使用isinstance或者类型注,这时候如果np和numpy不是同一个模块,就会导致错误。 接下来,用户可能是在调用某个函数或库时遇到了这个问题,比如他们可能在某个函数的参数中指定了np.ndarray,但实际传入的是numpy.ndarray。这时候如果np不是numpy的别名,就会报错。需要检查导入语句是否正确,比如是否使用了import numpy as np,或者是否错误地导入了其他库作为np。 还有可能用户在代码中动态修改了sys.modules,导致np指向了不同的模块,但这属于比较极端的情况。此外,检查是否有自定义的类型或子类化ndarray的情况,但错误信息显示的是numpy.ndarray,所以可能性较低。 可能的决方案包括:确保正确导入numpy为np,检查是否有其他库占用了np别名,或者显式地使用numpy.ndarray代替np.ndarray来避免混淆。另外,如果是在第三方库中遇到的问题,可能需要检查该库的文档或提交issue。 总结来说,这个错误通常是由于导入别名不一致导致的,需要用户检查他们的导入语句和环境配置,确保np确实指向numpy模块。</think>这个错误 `TypeError: expected np.ndarray (got numpy.ndarray)` 看似矛盾,因为 `np` 通常是 `numpy` 的缩写(即 `import numpy as np`),但实际可能是以下原因导致的: --- ### **1. 命名空间冲突** - **问题原因**: 如果代码中未正确导入 `numpy` 或 `np` 指向了其他对象(例如其他库或自定义变量覆盖了 `np`),会导致 `np.ndarray` 与 `numpy.ndarray` 不一致。 - **示例**: ```python # 错误示例:未正确导入 numpy,或 np 被其他库占用 import some_library as np # 假设其他库也被缩写为 np import numpy # 此时 np.ndarray 和 numpy.ndarray 是两种不同的类型 ``` - **决方法**: 确保正确导入 `numpy` 并使用标准缩写 `np`: ```python import numpy as np ``` --- ### **2. 第三方库的特定要求** - **问题原因**: 某些库(如类型检查工具或深度学习框架)可能强制要求参数是 `numpy.ndarray` 而非 `np.ndarray`(虽然理论上二者等价)。 这种情况较少见,但可能因库的实现方式不同而发生。 - **决方法**: 显式使用 `numpy.ndarray` 类型注或转换: ```python import numpy def func(arr: numpy.ndarray): # 显式使用 numpy.ndarray pass ``` --- ### **3. 环境或版本问题** - **问题原因**: - `numpy` 版本升级导致某些接口变动。 - 虚拟环境中混用了不同版本的 `numpy`。 - **决方法**: 检查 `numpy` 版本并确保环境一致: ```bash pip show numpy # 查看当前版本 pip install numpy==x.x.x # 指定版本 ``` --- ### **4. 代码中的类型检查逻辑** - **问题原因**: 如果代码中有类似 `isinstance(arr, np.ndarray)` 的检查,而 `np` 未正确指向 `numpy`,会导致类型不匹配。 - **决方法**: 直接使用 `numpy.ndarray` 进行类型检查: ```python import numpy if isinstance(arr, numpy.ndarray): pass ``` --- ### **验证步骤** 1. 检查导入语句是否冲突: ```python print(np) # 输出应显示 numpy 模块信息 print(numpy) # 应与 np 相同 print(np.__version__) ``` 2. 检查 `np.ndarray` 和 `numpy.ndarray` 是否一致: ```python print(np.ndarray is numpy.ndarray) # 应输出 True ``` --- ### **总结** - **核心问题**:`np.ndarray` 和 `numpy.ndarray` 被错误地指向了不同的对象。 - **决思路**:确保 `import numpy as np` 未被覆盖,检查环境和类型注。 - **预防措施**:避免使用 `np` 作为其他库的别名,保持命名空间清晰。
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