在上一篇中我們介紹了 mpi4py 中的通用化請求，下面我們將介紹 mpi4py 中的數(shù)據(jù)類型解析。

通過自定義數(shù)據(jù)類型，應(yīng)用程序可任意指定數(shù)據(jù)在內(nèi)存中的布局。在 MPI-1 中，一旦確定了數(shù)據(jù)類型定義，則定義的具體細節(jié)將無從獲取。某些情況下，在數(shù)據(jù)類型定義完之后，仍有必要訪問其定義流程、數(shù)據(jù)布局等信息，為此 MPI-2 提供了一些函數(shù)來解析定義數(shù)據(jù)類型過程的信息，如數(shù)據(jù)類型圖，數(shù)據(jù)類型描述等。

方法接口

MPI.Datatype.Get_envelope(self)

獲取創(chuàng)建數(shù)據(jù)類型的參數(shù)數(shù)量信息，返回值為一個 (num_integers, num_addresses, num_datatypes, combiner) 的四元 tuple，其中 num_integers 是數(shù)據(jù)類型創(chuàng)建函數(shù)使用整型參數(shù)的個數(shù)，num_addresses 是數(shù)據(jù)類型創(chuàng)建函數(shù)使用地址型參數(shù)的個數(shù)，num_datatypes 是數(shù)據(jù)類型創(chuàng)建函數(shù)使用原始數(shù)據(jù)類型的個數(shù)，combiner 是數(shù)據(jù)創(chuàng)建函數(shù)的類型，下表是常用的 combiner 取值和數(shù)據(jù)類型創(chuàng)建函數(shù)的對應(yīng)關(guān)系：

MPI.Datatype.Get_contents(self)

獲取創(chuàng)建數(shù)據(jù)類型的實際參數(shù)信息，返回值是一個 (array_of_integers, array_of_addresses, array_of_datatypes) 的三元 tuple，其中 array_of_integers 是一個整數(shù)列表，包含創(chuàng)建數(shù)據(jù)類型所使用的所有整型參數(shù)，array_of_addresses 是一個整數(shù)列表，包含創(chuàng)建數(shù)據(jù)類型所使用的所有地址型參數(shù)，array_of_datatypes 是一個數(shù)據(jù)類型列表，包含創(chuàng)建數(shù)據(jù)類型所使用的所有原始數(shù)據(jù)類型參數(shù)。

注意：該方法只能在未命名的自定義數(shù)據(jù)類型上調(diào)用，否則會拋出 MPI.Exception。

MPI.Datatype.decode(self)

更方便的數(shù)據(jù)類型解析方法，會根據(jù)不同的數(shù)據(jù)類型返回不同的方便解讀的信息。

屬性

envelope

結(jié)果同 MPI.Datatype.Get_envelope 的返回值。

contents

結(jié)果同 MPI.Datatype.Get_contents 的返回值。

combiner

結(jié)果同 MPI.Datatype.Get_envelope 的返回值的最后一個元素。

is_named

是否是 MPI 預(yù)定義的已命名數(shù)據(jù)類型。

is_predefined

是否是 MPI 預(yù)定義數(shù)據(jù)類型。對 MPI 預(yù)定義的已命名數(shù)據(jù)類型，以及 MPI_DATATYPE_NULL，MPI_COMBINER_F90_INTEGER，MPI_COMBINER_F90_REAL，MPI_COMBINER_F90_COMPLEX 都返回 True。

name

數(shù)據(jù)類型的名稱。

例程

下面給出使用例程。

# decoding.py

"""
Demonstrates the usage of datatype decoding.

Run this with 1 processes like:
$ mpiexec -n 1 python decoding.py
or
$ python decoding.py
"""

from mpi4py import MPI


comm = MPI.COMM_WORLD

Int = MPI.INT
Ihvec = MPI.INT.Create_hvector(2, 3, 4*4)
Ihvec4 = Ihvec.Create_contiguous(4)

for dtyp, typ_name in [ (Int, 'MPI.INT'), (Ihvec, 'Ihvec'), (Ihvec4, 'Ihvec4') ]:
    print '%s.Get_envelope: %s' % (typ_name, dtyp.Get_envelope())
    print '%s.envelope: %s' % (typ_name, dtyp.envelope)
    print '%s.combiner: %s' % (typ_name, dtyp.combiner)
    try:
        print '%s.Get_contents: %s' % (typ_name, dtyp.Get_contents())
        print '%s.contents: %s' % (typ_name, dtyp.contents)
    except MPI.Exception as e:
        print e.error_string
    print '%s.decode: %s' % (typ_name, dtyp.decode())
    print '%s.is_named: %s' % (typ_name, dtyp.is_named)
    print '%s.is_predefined: %s' % (typ_name, dtyp.is_predefined)
    print '%s.name: %s' % (typ_name, dtyp.name)
    print

運行結(jié)果如下：

$ python decoding.py
MPI.INT.Get_envelope: (0, 0, 0, 0)
MPI.INT.envelope: (0, 0, 0, 0)
MPI.INT.combiner: 0
MPI_ERR_INTERN: internal error
MPI.INT.decode: <mpi4py.MPI.Datatype object at 0x7f6d3fd5b2f0>
MPI.INT.is_named: True
MPI.INT.is_predefined: True
MPI.INT.name: MPI_INT

Ihvec.Get_envelope: (2, 1, 1, 5)
Ihvec.envelope: (2, 1, 1, 5)
Ihvec.combiner: 5
Ihvec.Get_contents: ([2, 3], [16], [<mpi4py.MPI.Datatype object at 0x7f6d3fd5bb90>])
Ihvec.contents: ([2, 3], [16], [<mpi4py.MPI.Datatype object at 0x7f6d3fd5bb90>])
Ihvec.decode: (<mpi4py.MPI.Datatype object at 0x7f6d3fd5bb90>, 'HVECTOR', {'count': 2, 'blocklength': 3, 'stride': 16})
Ihvec.is_named: False
Ihvec.is_predefined: False
Ihvec.name:

Ihvec4.Get_envelope: (1, 0, 1, 2)
Ihvec4.envelope: (1, 0, 1, 2)
Ihvec4.combiner: 2
Ihvec4.Get_contents: ([4], [], [<mpi4py.MPI.Datatype object at 0x7f6d3fd5bb90>])
Ihvec4.contents: ([4], [], [<mpi4py.MPI.Datatype object at 0x7f6d3fd5bb90>])
Ihvec4.decode: (<mpi4py.MPI.Datatype object at 0x7f6d3fd5bb90>, 'CONTIGUOUS', {'count': 4})
Ihvec4.is_named: False
Ihvec4.is_predefined: False
Ihvec4.name:

以上介紹了 mpi4py 中的數(shù)據(jù)類型解析，在下一篇中我們將介紹 mpi4py 中的 Op 對象。