66、深入探索Python C API:参数解析、值创建与异常处理

深入探索Python C API:参数解析、值创建与异常处理

1. 格式字符串与参数解析

格式字符串在Python C API中有着重要作用。它可以选择以 :name 结尾,这意味着如果出现错误消息, name 必须用作函数名。另外,格式字符串也可以以 ;text 结尾,当 PyArg_ParseTuple 检测到错误时, text 将作为完整的错误消息(不过这种形式很少使用)。

PyMethodDef 中的 ml_flags 设置为 METH_KEYWORDS 时,函数可以接受位置参数和命名参数。Python代码调用该函数时,可以传入任意数量的位置参数(Python解释器会将其收集为元组)和命名参数(收集为字典)。C函数的第二个参数是对元组的借用引用,第三个参数是对字典的借用引用。之后,C代码会调用 PyArg_ParseTupleAndKeywords 函数。

int PyArg_ParseTupleAndKeywords(PyObject* tuple, 
PyObject* dict, char* format, char** kwlist,...)

该函数在出错时返回0,成功时返回非0值。 tuple 是C函数的第二个参数, dict 是第三个参数, <

基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制”展开,采用Matlab代码实现相关算法,属于顶级EI期刊的复现研究成果。文中重点研究了分布式模型预测控制(DMPC)在多无人机系统中的一致性控制问题,通过构建固定翼无人机的动力学模型,结合分布式协同控制策略,实现多无人机在复杂环境下的轨迹一致性和稳定协同飞行。研究涵盖了控制算法设计、系统建模、优化求解及仿真验证全过程,并提供了完整的Matlab代码支持,便于读者复现实验结果。; 适合人群:具备自动控制、无人机系统或优化算法基础,从事科研或工程应用的研究生、科研人员及自动化、航空航天领域的研发工程师;熟悉Matlab编程和基本控制理论者更佳; 使用场景及目标:①用于多无人机协同控制系统的算法研究仿真验证;②支撑科研论文复现、毕业设计或项目开发;③掌握分布式模型预测控制在实际系统中的应用方法,提升对多智能体协同控制的理解实践能力; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析,重点关注DMPC算法的构建流程、约束处理方式及一致性协议的设计逻辑,同时可拓展学习文中提及的路径规划、编队控制等相关技术,以深化对无人机集群控制的整体认知。
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