NumPy-源码解析-七-

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NumPy 源码解析(七)

.\numpy\numpy\distutils\tests\test_exec_command.py

# 导入所需模块
import os              # 提供与操作系统交互的功能
import pytest          # 提供用于编写和运行测试的框架
import sys             # 提供对Python解释器的访问
from tempfile import TemporaryFile  # 提供临时文件和目录的支持

from numpy.distutils import exec_command  # 导入执行命令的相关功能
from numpy.distutils.exec_command import get_pythonexe  # 导入获取Python解释器路径的函数
from numpy.testing import tempdir, assert_, assert_warns, IS_WASM  # 导入测试相关的函数和变量

# 在Python 3中,stdout和stderr是文本设备,为了模拟它们的行为,从io模块中导入StringIO
from io import StringIO  # 提供在内存中操作文本的功能


class redirect_stdout:
    """上下文管理器,用于重定向stdout,用于exec_command测试。"""
    def __init__(self, stdout=None):
        self._stdout = stdout or sys.stdout

    def __enter__(self):
        self.old_stdout = sys.stdout
        sys.stdout = self._stdout

    def __exit__(self, exc_type, exc_value, traceback):
        self._stdout.flush()
        sys.stdout = self.old_stdout
        # 注意:关闭sys.stdout不会真正关闭它。
        self._stdout.close()


class redirect_stderr:
    """上下文管理器,用于重定向stderr,用于exec_command测试。"""
    def __init__(self, stderr=None):
        self._stderr = stderr or sys.stderr

    def __enter__(self):
        self.old_stderr = sys.stderr
        sys.stderr = self._stderr

    def __exit__(self, exc_type, exc_value, traceback):
        self._stderr.flush()
        sys.stderr = self.old_stderr
        # 注意:关闭sys.stderr不会真正关闭它。
        self._stderr.close()


class emulate_nonposix:
    """上下文管理器,用于模拟非posix系统的行为。"""
    def __init__(self, osname='non-posix'):
        self._new_name = osname

    def __enter__(self):
        self._old_name = os.name
        os.name = self._new_name

    def __exit__(self, exc_type, exc_value, traceback):
        os.name = self._old_name


def test_exec_command_stdout():
    # gh-2999和gh-2915的回归测试。
    # 有几个包(nose、scipy.weave.inline、Sage inline Fortran)会替换stdout,此时它不具有fileno方法。
    # 在这里进行测试,用一个无操作的命令来测试exec_command中对fileno()的假设是否失败。

    # 代码针对posix系统有一个特殊情况,因此如果在posix系统上,测试特殊情况和通用代码两种情况。

    # 测试posix版本:
    with redirect_stdout(StringIO()):
        with redirect_stderr(TemporaryFile()):
            with assert_warns(DeprecationWarning):
                exec_command.exec_command("cd '.'")

    if os.name == 'posix':
        # 测试通用(非posix)版本:
        with emulate_nonposix():
            with redirect_stdout(StringIO()):
                with redirect_stderr(TemporaryFile()):
                    with assert_warns(DeprecationWarning):
                        exec_command.exec_command("cd '.'")


def test_exec_command_stderr():
    # 测试posix版本:
    with redirect_stdout(TemporaryFile(mode='w+')):
        with redirect_stderr(StringIO()):
            with assert_warns(DeprecationWarning):
                exec_command.exec_command("cd '.'")
    # 检查操作系统类型是否为 POSIX
    if os.name == 'posix':
        # 在非 POSIX 环境下进行通用版本测试:
        with emulate_nonposix():  # 模拟非 POSIX 环境
            with redirect_stdout(TemporaryFile()):  # 重定向标准输出到临时文件
                with redirect_stderr(StringIO()):  # 重定向标准错误到字符串流
                    with assert_warns(DeprecationWarning):  # 断言会发出 DeprecationWarning 警告
                        exec_command.exec_command("cd '.'")  # 执行命令 "cd '.'"
# 使用 pytest 的装饰器标记此测试类,如果在 WebAssembly 环境下则跳过测试
@pytest.mark.skipif(IS_WASM, reason="Cannot start subprocess")
class TestExecCommand:
    # 设置每个测试方法的前置条件,在每次测试方法运行前获取 Python 可执行文件路径
    def setup_method(self):
        self.pyexe = get_pythonexe()

    # 检查在 Windows 环境下执行命令的方法
    def check_nt(self, **kws):
        # 执行命令 'cmd /C echo path=%path%',检查输出状态和内容
        s, o = exec_command.exec_command('cmd /C echo path=%path%')
        assert_(s == 0)
        assert_(o != '')

        # 执行命令 '"%s" -c "import sys;sys.stderr.write(sys.platform)"' % self.pyexe,在 Windows 下检查输出状态和内容
        s, o = exec_command.exec_command(
         '"%s" -c "import sys;sys.stderr.write(sys.platform)"' % self.pyexe)
        assert_(s == 0)
        assert_(o == 'win32')

    # 检查在类 Unix 环境下执行命令的方法
    def check_posix(self, **kws):
        # 执行命令 'echo Hello',检查输出状态和内容
        s, o = exec_command.exec_command("echo Hello", **kws)
        assert_(s == 0)
        assert_(o == 'Hello')

        # 执行命令 'echo $AAA',检查输出状态和内容
        s, o = exec_command.exec_command('echo $AAA', **kws)
        assert_(s == 0)
        assert_(o == '')

        # 执行命令 'echo "$AAA"',检查输出状态和内容,设置环境变量 AAA='Tere'
        s, o = exec_command.exec_command('echo "$AAA"', AAA='Tere', **kws)
        assert_(s == 0)
        assert_(o == 'Tere')

        # 执行命令 'echo "$AAA"',检查输出状态和内容
        s, o = exec_command.exec_command('echo "$AAA"', **kws)
        assert_(s == 0)
        assert_(o == '')

        # 如果环境变量 BBB 不在 os.environ 中,则设置它并执行相应命令
        if 'BBB' not in os.environ:
            os.environ['BBB'] = 'Hi'
            # 执行命令 'echo "$BBB"',检查输出状态和内容
            s, o = exec_command.exec_command('echo "$BBB"', **kws)
            assert_(s == 0)
            assert_(o == 'Hi')

            # 执行命令 'echo "$BBB"',检查输出状态和内容,设置环境变量 BBB='Hey'
            s, o = exec_command.exec_command('echo "$BBB"', BBB='Hey', **kws)
            assert_(s == 0)
            assert_(o == 'Hey')

            # 执行命令 'echo "$BBB"',检查输出状态和内容
            s, o = exec_command.exec_command('echo "$BBB"', **kws)
            assert_(s == 0)
            assert_(o == 'Hi')

            # 删除环境变量 BBB 并再次检查执行命令 'echo "$BBB"' 的状态和输出内容
            del os.environ['BBB']
            s, o = exec_command.exec_command('echo "$BBB"', **kws)
            assert_(s == 0)
            assert_(o == '')

        # 执行一个不存在的命令 'this_is_not_a_command',检查其输出状态和内容
        s, o = exec_command.exec_command('this_is_not_a_command', **kws)
        assert_(s != 0)
        assert_(o != '')

        # 执行命令 'echo path=$PATH',检查输出状态和内容
        s, o = exec_command.exec_command('echo path=$PATH', **kws)
        assert_(s == 0)
        assert_(o != '')

        # 执行命令 '"%s" -c "import sys,os;sys.stderr.write(os.name)"' % self.pyexe,检查输出状态和内容
        s, o = exec_command.exec_command(
             '"%s" -c "import sys,os;sys.stderr.write(os.name)"' %
             self.pyexe, **kws)
        assert_(s == 0)
        assert_(o == 'posix')

    # 检查基本命令执行情况的方法
    def check_basic(self, *kws):
        # 执行命令 '"%s" -c "raise \'Ignore me.\'"' % self.pyexe,检查非零状态和输出内容
        s, o = exec_command.exec_command(
                     '"%s" -c "raise \'Ignore me.\'"' % self.pyexe, **kws)
        assert_(s != 0)
        assert_(o != '')

        # 执行命令 '"%s" -c "import sys;sys.stderr.write(\'0\');sys.stderr.write(\'1\');sys.stderr.write(\'2\')"' % self.pyexe,检查输出状态和内容
        s, o = exec_command.exec_command(
             '"%s" -c "import sys;sys.stderr.write(\'0\');'
             'sys.stderr.write(\'1\');sys.stderr.write(\'2\')"' %
             self.pyexe, **kws)
        assert_(s == 0)
        assert_(o == '012')

        # 执行命令 '"%s" -c "import sys;sys.exit(15)"' % self.pyexe,检查状态码和输出内容
        s, o = exec_command.exec_command(
                 '"%s" -c "import sys;sys.exit(15)"' % self.pyexe, **kws)
        assert_(s == 15)
        assert_(o == '')

        # 执行命令 '"%s" -c "print(\'Heipa\'")' % self.pyexe,检查输出状态和内容
        s, o = exec_command.exec_command(
                     '"%s" -c "print(\'Heipa\'")' % self.pyexe, **kws)
        assert_(s == 0)
        assert_(o == 'Heipa')
    # 在临时目录中执行检查执行命令的函数
    def check_execute_in(self, **kws):
        # 使用临时目录上下文管理器创建临时文件,并写入'Hello'
        with tempdir() as tmpdir:
            # 定义临时文件名和路径
            fn = "file"
            tmpfile = os.path.join(tmpdir, fn)
            # 打开临时文件并写入内容'Hello'
            with open(tmpfile, 'w') as f:
                f.write('Hello')

            # 执行指定的命令,并获取返回的状态码和输出
            s, o = exec_command.exec_command(
                 '"%s" -c "f = open(\'%s\', \'r\'); f.close()"' %
                 (self.pyexe, fn), **kws)
            # 断言状态码不为0,即命令执行不成功
            assert_(s != 0)
            # 断言输出不为空
            assert_(o != '')

            # 在临时目录中执行另一条命令,并获取返回的状态码和输出
            s, o = exec_command.exec_command(
                     '"%s" -c "f = open(\'%s\', \'r\'); print(f.read()); '
                     'f.close()"' % (self.pyexe, fn), execute_in=tmpdir, **kws)
            # 断言状态码为0,即命令执行成功
            assert_(s == 0)
            # 断言输出与预期输出'Hello'一致
            assert_(o == 'Hello')

    # 测试基本功能
    def test_basic(self):
        # 重定向标准输出和标准错误流到StringIO
        with redirect_stdout(StringIO()):
            with redirect_stderr(StringIO()):
                # 检查是否会发出弃用警告
                with assert_warns(DeprecationWarning):
                    # 根据操作系统类型选择执行相应的检查函数
                    if os.name == "posix":
                        self.check_posix(use_tee=0)
                        self.check_posix(use_tee=1)
                    elif os.name == "nt":
                        self.check_nt(use_tee=0)
                        self.check_nt(use_tee=1)
                    # 执行检查执行函数,分别测试不同参数情况下的执行
                    self.check_execute_in(use_tee=0)
                    self.check_execute_in(use_tee=1)

.\numpy\numpy\distutils\tests\test_fcompiler.py

# 从 numpy.testing 模块导入 assert_ 函数
from numpy.testing import assert_
# 从 numpy.distutils.fcompiler 模块导入
import numpy.distutils.fcompiler

# 定义可定制的编译器标志列表,每个元素为元组,包含编译器选项和对应的环境变量名
customizable_flags = [
    ('f77', 'F77FLAGS'),
    ('f90', 'F90FLAGS'),
    ('free', 'FREEFLAGS'),
    ('arch', 'FARCH'),
    ('debug', 'FDEBUG'),
    ('flags', 'FFLAGS'),
    ('linker_so', 'LDFLAGS'),
]

# 定义测试函数 test_fcompiler_flags,使用 monkeypatch 参数
def test_fcompiler_flags(monkeypatch):
    # 设置环境变量 NPY_DISTUTILS_APPEND_FLAGS 为 '0'
    monkeypatch.setenv('NPY_DISTUTILS_APPEND_FLAGS', '0')
    # 调用 numpy.distutils.fcompiler.new_fcompiler 创建一个新的编译器对象 fc
    fc = numpy.distutils.fcompiler.new_fcompiler(compiler='none')
    # 使用 flag_vars 对象的 clone 方法创建一个副本,lambda 函数将所有参数传递给 None
    flag_vars = fc.flag_vars.clone(lambda *args, **kwargs: None)

    # 遍历可定制的编译器标志列表
    for opt, envvar in customizable_flags:
        # 创建一个新的标志 '-dummy-<opt>-flag'
        new_flag = '-dummy-{}-flag'.format(opt)
        # 获取 flag_vars 对象中当前选项 opt 的值
        prev_flags = getattr(flag_vars, opt)

        # 设置环境变量 envvar 为 new_flag
        monkeypatch.setenv(envvar, new_flag)
        # 获取更新后的 flag_vars 对象中选项 opt 的值
        new_flags = getattr(flag_vars, opt)

        # 删除环境变量 envvar
        monkeypatch.delenv(envvar)
        # 断言更新后的选项值 new_flags 与预期值 [new_flag] 相等
        assert_(new_flags == [new_flag])

    # 设置环境变量 NPY_DISTUTILS_APPEND_FLAGS 为 '1'
    monkeypatch.setenv('NPY_DISTUTILS_APPEND_FLAGS', '1')

    # 再次遍历可定制的编译器标志列表
    for opt, envvar in customizable_flags:
        # 创建一个新的标志 '-dummy-<opt>-flag'
        new_flag = '-dummy-{}-flag'.format(opt)
        # 获取 flag_vars 对象中当前选项 opt 的值
        prev_flags = getattr(flag_vars, opt)
        # 设置环境变量 envvar 为 new_flag
        monkeypatch.setenv(envvar, new_flag)
        # 获取更新后的 flag_vars 对象中选项 opt 的值
        new_flags = getattr(flag_vars, opt)

        # 删除环境变量 envvar
        monkeypatch.delenv(envvar)
        # 如果原始选项值 prev_flags 为 None,则断言更新后的选项值 new_flags 等于 [new_flag]
        if prev_flags is None:
            assert_(new_flags == [new_flag])
        else:
            # 否则,断言更新后的选项值 new_flags 等于原始选项值 prev_flags 加上 [new_flag]
            assert_(new_flags == prev_flags + [new_flag])

.\numpy\numpy\distutils\tests\test_fcompiler_gnu.py

# 导入必要的断言函数
from numpy.testing import assert_

# 导入用于处理 Fortran 编译器的模块
import numpy.distutils.fcompiler

# 包含一组 G77 Fortran 版本字符串及其预期版本号的元组列表
g77_version_strings = [
    ('GNU Fortran 0.5.25 20010319 (prerelease)', '0.5.25'),
    ('GNU Fortran (GCC 3.2) 3.2 20020814 (release)', '3.2'),
    ('GNU Fortran (GCC) 3.3.3 20040110 (prerelease) (Debian)', '3.3.3'),
    ('GNU Fortran (GCC) 3.3.3 (Debian 20040401)', '3.3.3'),
    ('GNU Fortran (GCC 3.2.2 20030222 (Red Hat Linux 3.2.2-5)) 3.2.2'
       ' 20030222 (Red Hat Linux 3.2.2-5)', '3.2.2'),
]

# 包含一组 GFortran 版本字符串及其预期版本号的元组列表
gfortran_version_strings = [
    ('GNU Fortran 95 (GCC 4.0.3 20051023 (prerelease) (Debian 4.0.2-3))',
     '4.0.3'),
    ('GNU Fortran 95 (GCC) 4.1.0', '4.1.0'),
    ('GNU Fortran 95 (GCC) 4.2.0 20060218 (experimental)', '4.2.0'),
    ('GNU Fortran (GCC) 4.3.0 20070316 (experimental)', '4.3.0'),
    ('GNU Fortran (rubenvb-4.8.0) 4.8.0', '4.8.0'),
    ('4.8.0', '4.8.0'),
    ('4.0.3-7', '4.0.3'),
    ("gfortran: warning: couldn't understand kern.osversion '14.1.0\n4.9.1",
     '4.9.1'),
    ("gfortran: warning: couldn't understand kern.osversion '14.1.0\n"
     "gfortran: warning: yet another warning\n4.9.1",
     '4.9.1'),
    ('GNU Fortran (crosstool-NG 8a21ab48) 7.2.0', '7.2.0')
]

# 测试类:测试 G77 Fortran 版本匹配
class TestG77Versions:
    def test_g77_version(self):
        # 创建一个新的 G77 Fortran 编译器对象
        fc = numpy.distutils.fcompiler.new_fcompiler(compiler='gnu')
        # 遍历预定义的 G77 版本字符串和预期版本号的元组列表
        for vs, version in g77_version_strings:
            # 使用编译器对象匹配版本字符串并获取结果
            v = fc.version_match(vs)
            # 断言版本号匹配预期版本号
            assert_(v == version, (vs, v))

    # 测试不是 G77 Fortran 的情况
    def test_not_g77(self):
        # 创建一个新的 G77 Fortran 编译器对象
        fc = numpy.distutils.fcompiler.new_fcompiler(compiler='gnu')
        # 遍历预定义的 GFortran 版本字符串和预期版本号的元组列表
        for vs, _ in gfortran_version_strings:
            # 使用编译器对象匹配版本字符串并获取结果
            v = fc.version_match(vs)
            # 断言结果为空(不匹配)
            assert_(v is None, (vs, v))

# 测试类:测试 GFortran 版本匹配
class TestGFortranVersions:
    def test_gfortran_version(self):
        # 创建一个新的 GFortran 编译器对象
        fc = numpy.distutils.fcompiler.new_fcompiler(compiler='gnu95')
        # 遍历预定义的 GFortran 版本字符串和预期版本号的元组列表
        for vs, version in gfortran_version_strings:
            # 使用编译器对象匹配版本字符串并获取结果
            v = fc.version_match(vs)
            # 断言版本号匹配预期版本号
            assert_(v == version, (vs, v))

    # 测试不是 GFortran 的情况
    def test_not_gfortran(self):
        # 创建一个新的 GFortran 编译器对象
        fc = numpy.distutils.fcompiler.new_fcompiler(compiler='gnu95')
        # 遍历预定义的 G77 版本字符串和预期版本号的元组列表
        for vs, _ in g77_version_strings:
            # 使用编译器对象匹配版本字符串并获取结果
            v = fc.version_match(vs)
            # 断言结果为空(不匹配)
            assert_(v is None, (vs, v))

.\numpy\numpy\distutils\tests\test_fcompiler_intel.py

# 导入所需的模块和函数
import numpy.distutils.fcompiler  # 导入 numpy.distutils.fcompiler 模块
from numpy.testing import assert_  # 从 numpy.testing 模块导入 assert_ 函数

# 定义 Intel 32 位编译器版本字符串列表
intel_32bit_version_strings = [
    ("Intel(R) Fortran Intel(R) 32-bit Compiler Professional for applications"
     "running on Intel(R) 32, Version 11.1", '11.1'),
]

# 定义 Intel 64 位编译器版本字符串列表
intel_64bit_version_strings = [
    ("Intel(R) Fortran IA-64 Compiler Professional for applications"
     "running on IA-64, Version 11.0", '11.0'),
    ("Intel(R) Fortran Intel(R) 64 Compiler Professional for applications"
     "running on Intel(R) 64, Version 11.1", '11.1')
]

# 定义测试类 TestIntelFCompilerVersions,测试 Intel 32 位编译器版本匹配
class TestIntelFCompilerVersions:
    def test_32bit_version(self):
        # 创建一个 Intel 32 位编译器的新实例
        fc = numpy.distutils.fcompiler.new_fcompiler(compiler='intel')
        # 遍历 Intel 32 位编译器版本字符串列表
        for vs, version in intel_32bit_version_strings:
            # 使用 fc.version_match 方法匹配版本
            v = fc.version_match(vs)
            # 断言版本匹配结果是否与预期版本一致
            assert_(v == version)

# 定义测试类 TestIntelEM64TFCompilerVersions,测试 Intel 64 位编译器版本匹配
class TestIntelEM64TFCompilerVersions:
    def test_64bit_version(self):
        # 创建一个 Intel 64 位编译器的新实例
        fc = numpy.distutils.fcompiler.new_fcompiler(compiler='intelem')
        # 遍历 Intel 64 位编译器版本字符串列表
        for vs, version in intel_64bit_version_strings:
            # 使用 fc.version_match 方法匹配版本
            v = fc.version_match(vs)
            # 断言版本匹配结果是否与预期版本一致
            assert_(v == version)

.\numpy\numpy\distutils\tests\test_fcompiler_nagfor.py

# 导入所需模块和函数
from numpy.testing import assert_
import numpy.distutils.fcompiler

# 定义一个包含多个元组的列表,每个元组包含编译器名称、版本字符串和期望的版本号
nag_version_strings = [('nagfor', 'NAG Fortran Compiler Release '
                        '6.2(Chiyoda) Build 6200', '6.2'),
                       ('nagfor', 'NAG Fortran Compiler Release '
                        '6.1(Tozai) Build 6136', '6.1'),
                       ('nagfor', 'NAG Fortran Compiler Release '
                        '6.0(Hibiya) Build 1021', '6.0'),
                       ('nagfor', 'NAG Fortran Compiler Release '
                        '5.3.2(971)', '5.3.2'),
                       ('nag', 'NAGWare Fortran 95 compiler Release 5.1'
                        '(347,355-367,375,380-383,389,394,399,401-402,407,'
                        '431,435,437,446,459-460,463,472,494,496,503,508,'
                        '511,517,529,555,557,565)', '5.1')]

# 定义一个测试类,用于测试 NAG 编译器版本匹配的功能
class TestNagFCompilerVersions:
    
    # 定义测试方法,验证每个版本字符串是否与预期的版本号匹配
    def test_version_match(self):
        # 遍历版本信息的列表
        for comp, vs, version in nag_version_strings:
            # 使用 numpy.distutils.fcompiler.new_fcompiler() 方法创建指定编译器的编译器对象
            fc = numpy.distutils.fcompiler.new_fcompiler(compiler=comp)
            # 调用编译器对象的 version_match() 方法,传入版本字符串 vs,返回实际版本号 v
            v = fc.version_match(vs)
            # 使用 numpy.testing.assert_ 函数断言实际版本号 v 是否等于预期版本号 version
            assert_(v == version)

.\numpy\numpy\distutils\tests\test_from_template.py

# 从 numpy.distutils.from_template 模块中导入 process_str 函数
from numpy.distutils.from_template import process_str
# 从 numpy.testing 模块中导入 assert_equal 函数
from numpy.testing import assert_equal

# 定义一个字符串变量 pyf_src,包含了一个 Fortran 的声明
pyf_src = """
python module foo
    <_rd=real,double precision>
    interface
        subroutine <s,d>foosub(tol)
            <_rd>, intent(in,out) :: tol
        end subroutine <s,d>foosub
    end interface
end python module foo
"""

# 定义一个字符串变量 expected_pyf,包含了与 pyf_src 对应的预期 Fortran 声明
expected_pyf = """
python module foo
    interface
        subroutine sfoosub(tol)
            real, intent(in,out) :: tol
        end subroutine sfoosub
        subroutine dfoosub(tol)
            double precision, intent(in,out) :: tol
        end subroutine dfoosub
    end interface
end python module foo
"""

# 定义函数 normalize_whitespace,用于规范化字符串的空白字符
def normalize_whitespace(s):
    """
    Remove leading and trailing whitespace, and convert internal
    stretches of whitespace to a single space.
    """
    return ' '.join(s.split())

# 定义测试函数 test_from_template,用于验证 process_str 函数的输出是否符合预期
def test_from_template():
    """Regression test for gh-10712."""
    # 调用 process_str 函数处理 pyf_src,生成处理后的字符串 pyf
    pyf = process_str(pyf_src)
    # 规范化处理后的字符串 pyf
    normalized_pyf = normalize_whitespace(pyf)
    # 规范化预期的字符串 expected_pyf
    normalized_expected_pyf = normalize_whitespace(expected_pyf)
    # 使用 assert_equal 函数比较规范化后的 pyf 和 expected_pyf,确保它们相等
    assert_equal(normalized_pyf, normalized_expected_pyf)

.\numpy\numpy\distutils\tests\test_log.py

import io  # 导入用于处理输入输出的模块
import re  # 导入正则表达式模块
from contextlib import redirect_stdout  # 导入上下文管理器,用于重定向标准输出流

import pytest  # 导入 pytest 测试框架

from numpy.distutils import log  # 导入 numpy 的日志模块


def setup_module():
    f = io.StringIO()  # 创建一个字符串IO对象,用于捕获日志输出
    with redirect_stdout(f):
        log.set_verbosity(2, force=True)  # 设置日志的详细级别为DEBUG(2)


def teardown_module():
    log.set_verbosity(0, force=True)  # 恢复日志的默认详细级别(0)


r_ansi = re.compile(r"\x1B(?:[@-Z\\-_]|\[[0-?]*[ -/]*[@-~])")
# 编译正则表达式,用于匹配 ANSI 控制字符,例如颜色控制字符


@pytest.mark.parametrize("func_name", ["error", "warn", "info", "debug"])
def test_log_prefix(func_name):
    func = getattr(log, func_name)  # 获取日志函数,如 log.error、log.warn 等
    msg = f"{func_name} message"  # 设置日志消息内容
    f = io.StringIO()  # 创建一个字符串IO对象,用于捕获日志输出
    with redirect_stdout(f):
        func(msg)  # 调用日志函数,将消息写入日志
    out = f.getvalue()  # 获取捕获的日志输出内容
    assert out  # 确保捕获的输出不为空,作为健全性检查
    clean_out = r_ansi.sub("", out)  # 使用正则表达式去除输出中的 ANSI 控制字符
    line = next(line for line in clean_out.splitlines())  # 获取处理后输出的第一行
    assert line == f"{func_name.upper()}: {msg}"  # 断言输出的第一行格式正确

.\numpy\numpy\distutils\tests\test_mingw32ccompiler.py

import shutil`
import shutil  # 导入 shutil 模块,用于文件和目录操作
import subprocess  # 导入 subprocess 模块,用于执行外部命令和获取输出
import sys  # 导入 sys 模块,用于访问系统相关的参数和功能
import pytest  # 导入 pytest 模块,用于编写和运行测试用例

from numpy.distutils import mingw32ccompiler  # 从 numpy.distutils 中导入 mingw32ccompiler 模块

@pytest.mark.skipif(sys.platform != 'win32', reason='win32 only test')
def test_build_import():
    '''Test the mingw32ccompiler.build_import_library, which builds a
    `python.a` from the MSVC `python.lib`
    '''
    
    # 确保 `nm.exe` 存在并且支持当前的 Python 版本。当 PATH 中混杂了 64 位的 nm,而 Python 是 32 位时,可能会出错
    try:
        out = subprocess.check_output(['nm.exe', '--help'])
    except FileNotFoundError:
        pytest.skip("'nm.exe' not on path, is mingw installed?")
    
    # 提取出 `nm.exe` 输出中的支持的目标格式信息
    supported = out[out.find(b'supported targets:'):]
    
    # 根据 Python 的位数判断 `nm.exe` 是否支持相应的格式
    if sys.maxsize < 2**32 when using 32-bit python. Supported "
                             "formats: '%s'" % supported)
    elif b'pe-x86-64' not in supported:
        raise ValueError("'nm.exe' found but it does not support 64-bit "
                         "dlls when using 64-bit python. Supported "
                         "formats: '%s'" % supported)
    
    # 隐藏导入库以强制重新构建
    has_import_lib, fullpath = mingw32ccompiler._check_for_import_lib()
    if has_import_lib:
        shutil.move(fullpath, fullpath + '.bak')

    try:
        # 真正执行函数测试
        mingw32ccompiler.build_import_library()

    finally:
        # 恢复隐藏的导入库
        if has_import_lib:
            shutil.move(fullpath + '.bak', fullpath)

.\numpy\numpy\distutils\tests\test_misc_util.py

# 从os.path模块中导入join、sep和dirname函数
from os.path import join, sep, dirname

# 导入pytest模块,用于单元测试
import pytest

# 从numpy.distutils.misc_util模块中导入多个函数
from numpy.distutils.misc_util import (
    appendpath, minrelpath, gpaths, get_shared_lib_extension, get_info
    )

# 从numpy.testing模块中导入多个函数和常量
from numpy.testing import (
    assert_, assert_equal, IS_EDITABLE
    )

# 定义一个lambda函数ajoin,用于连接路径
ajoin = lambda *paths: join(*((sep,)+paths))

# 定义一个测试类TestAppendpath,用于测试appendpath函数
class TestAppendpath:

    # 定义第一个测试方法test_1
    def test_1(self):
        # 断言appendpath('prefix', 'name')的结果与join('prefix', 'name')相等
        assert_equal(appendpath('prefix', 'name'), join('prefix', 'name'))
        # 断言appendpath('/prefix', 'name')的结果与ajoin('prefix', 'name')相等
        assert_equal(appendpath('/prefix', 'name'), ajoin('prefix', 'name'))
        # 断言appendpath('/prefix', '/name')的结果与ajoin('prefix', 'name')相等
        assert_equal(appendpath('/prefix', '/name'), ajoin('prefix', 'name'))
        # 断言appendpath('prefix', '/name')的结果与join('prefix', 'name')相等
        assert_equal(appendpath('prefix', '/name'), join('prefix', 'name'))

    # 定义第二个测试方法test_2
    def test_2(self):
        # 断言appendpath('prefix/sub', 'name')的结果与join('prefix', 'sub', 'name')相等
        assert_equal(appendpath('prefix/sub', 'name'),
                     join('prefix', 'sub', 'name'))
        # 断言appendpath('prefix/sub', 'sup/name')的结果与join('prefix', 'sub', 'sup', 'name')相等
        assert_equal(appendpath('prefix/sub', 'sup/name'),
                     join('prefix', 'sub', 'sup', 'name'))
        # 断言appendpath('/prefix/sub', '/prefix/name')的结果与ajoin('prefix', 'sub', 'name')相等
        assert_equal(appendpath('/prefix/sub', '/prefix/name'),
                     ajoin('prefix', 'sub', 'name'))

    # 定义第三个测试方法test_3
    def test_3(self):
        # 断言appendpath('/prefix/sub', '/prefix/sup/name')的结果与ajoin('prefix', 'sub', 'sup', 'name')相等
        assert_equal(appendpath('/prefix/sub', '/prefix/sup/name'),
                     ajoin('prefix', 'sub', 'sup', 'name'))
        # 断言appendpath('/prefix/sub/sub2', '/prefix/sup/sup2/name')的结果与ajoin('prefix', 'sub', 'sub2', 'sup', 'sup2', 'name')相等
        assert_equal(appendpath('/prefix/sub/sub2', '/prefix/sup/sup2/name'),
                     ajoin('prefix', 'sub', 'sub2', 'sup', 'sup2', 'name'))
        # 断言appendpath('/prefix/sub/sub2', '/prefix/sub/sup/name')的结果与ajoin('prefix', 'sub', 'sub2', 'sup', 'name')相等
        assert_equal(appendpath('/prefix/sub/sub2', '/prefix/sub/sup/name'),
                     ajoin('prefix', 'sub', 'sub2', 'sup', 'name'))

# 定义一个测试类TestMinrelpath,用于测试minrelpath函数
class TestMinrelpath:

    # 定义第一个测试方法test_1
    def test_1(self):
        # 定义一个lambda函数n,用于将路径中的斜杠替换为操作系统的路径分隔符
        n = lambda path: path.replace('/', sep)
        # 断言minrelpath(n('aa/bb'))的结果与n('aa/bb')相等
        assert_equal(minrelpath(n('aa/bb')), n('aa/bb'))
        # 断言minrelpath('..')的结果与'..'相等
        assert_equal(minrelpath('..'), '..')
        # 断言minrelpath(n('aa/..'))的结果与''相等
        assert_equal(minrelpath(n('aa/..')), '')
        # 断言minrelpath(n('aa/../bb'))的结果与'bb'相等
        assert_equal(minrelpath(n('aa/../bb')), 'bb')
        # 断言minrelpath(n('aa/bb/..'))的结果与'aa'相等
        assert_equal(minrelpath(n('aa/bb/..')), 'aa')
        # 断言minrelpath(n('aa/bb/../..'))的结果与''相等
        assert_equal(minrelpath(n('aa/bb/../..')), '')
        # 断言minrelpath(n('aa/bb/../cc/../dd'))的结果与n('aa/dd')相等
        assert_equal(minrelpath(n('aa/bb/../cc/../dd')), n('aa/dd'))
        # 断言minrelpath(n('.././..'))的结果与n('../..')相等
        assert_equal(minrelpath(n('.././..')), n('../..'))
        # 断言minrelpath(n('aa/bb/.././../dd'))的结果与n('dd')相等
        assert_equal(minrelpath(n('aa/bb/.././../dd')), n('dd'))

# 定义一个测试类TestGpaths,用于测试gpaths函数
class TestGpaths:

    # 定义测试方法test_gpaths
    def test_gpaths(self):
        # 获取当前文件的父目录,并使用minrelpath函数转换为相对路径
        local_path = minrelpath(join(dirname(__file__), '..'))
        # 调用gpaths函数,查找'command/*.py'在local_path下的文件列表
        ls = gpaths('command/*.py', local_path)
        # 断言join(local_path, 'command', 'build_src.py')在ls列表中
        assert_(join(local_path, 'command', 'build_src.py') in ls, repr(ls))
        # 调用gpaths函数,查找'system_info.py'在local_path下的文件列表
        f = gpaths('system_info.py', local_path)
        # 断言join(local_path, 'system_info.py')等于f列表的第一个元素
        assert_(join(local_path, 'system_info.py') == f[0], repr(f))

# 定义一个测试类TestSharedExtension,用于测试get_shared_lib_extension函数
class TestSharedExtension:
    # 定义测试函数,用于测试获取共享库文件扩展名的函数
    def test_get_shared_lib_extension(self):
        # 导入系统模块
        import sys
        # 调用函数获取共享库文件扩展名,传入参数表明不是Python扩展
        ext = get_shared_lib_extension(is_python_ext=False)
        
        # 根据当前操作系统平台进行条件判断
        if sys.platform.startswith('linux'):
            # 断言获取的扩展名为 '.so'
            assert_equal(ext, '.so')
        elif sys.platform.startswith('gnukfreebsd'):
            # 断言获取的扩展名为 '.so'
            assert_equal(ext, '.so')
        elif sys.platform.startswith('darwin'):
            # 断言获取的扩展名为 '.dylib'
            assert_equal(ext, '.dylib')
        elif sys.platform.startswith('win'):
            # 断言获取的扩展名为 '.dll'
            assert_equal(ext, '.dll')
        
        # 仅检查函数调用没有引发崩溃
        assert_(get_shared_lib_extension(is_python_ext=True))
# 使用 pytest.mark.skipif 装饰器来标记测试用例,如果 IS_EDITABLE 为真则跳过测试
@pytest.mark.skipif(
    IS_EDITABLE,
    reason="`get_info` .ini lookup method incompatible with editable install"
)
# 定义测试函数,用于验证 npymath.ini 的安装情况
def test_installed_npymath_ini():
    # 通过 get_info 函数获取 'npymath' 的信息
    info = get_info('npymath')

    # 断言 info 是一个字典类型
    assert isinstance(info, dict)
    # 断言 info 字典中包含 'define_macros' 键
    assert "define_macros" in info

.\numpy\numpy\distutils\tests\test_npy_pkg_config.py

import os  # 导入标准库 os

from numpy.distutils.npy_pkg_config import read_config, parse_flags  # 导入 numpy.distutils.npy_pkg_config 中的 read_config 和 parse_flags 函数
from numpy.testing import temppath, assert_  # 导入 numpy.testing 中的 temppath 和 assert_

simple = """\
[meta]
Name = foo
Description = foo lib
Version = 0.1

[default]
cflags = -I/usr/include
libs = -L/usr/lib
"""
simple_d = {'cflags': '-I/usr/include', 'libflags': '-L/usr/lib',
            'version': '0.1', 'name': 'foo'}  # 定义一个字典 simple_d 包含名称、描述、版本和标志的键值对

simple_variable = """\
[meta]
Name = foo
Description = foo lib
Version = 0.1

[variables]
prefix = /foo/bar
libdir = ${prefix}/lib
includedir = ${prefix}/include

[default]
cflags = -I${includedir}
libs = -L${libdir}
"""
simple_variable_d = {'cflags': '-I/foo/bar/include', 'libflags': '-L/foo/bar/lib',
                     'version': '0.1', 'name': 'foo'}  # 定义一个字典 simple_variable_d 包含变量替换后的 cflags 和 libs 的值,以及名称和版本信息

class TestLibraryInfo:  # 定义一个测试类 TestLibraryInfo
    def test_simple(self):  # 定义测试方法 test_simple
        with temppath('foo.ini') as path:  # 使用临时路径 'foo.ini',作为 path
            with open(path,  'w') as f:  # 打开 path 对应的文件 f 以写入模式
                f.write(simple)  # 将 simple 内容写入文件 f
            pkg = os.path.splitext(path)[0]  # 获取文件名,并去掉扩展名,得到 pkg
            out = read_config(pkg)  # 调用 read_config 函数读取配置信息,返回 out

        assert_(out.cflags() == simple_d['cflags'])  # 断言读取出的 cflags 和预期的值相等
        assert_(out.libs() == simple_d['libflags'])  # 断言读取出的 libs 和预期的值相等
        assert_(out.name == simple_d['name'])  # 断言读取出的 name 和预期的值相等
        assert_(out.version == simple_d['version'])  # 断言读取出的 version 和预期的值相等

    def test_simple_variable(self):  # 定义测试方法 test_simple_variable
        with temppath('foo.ini') as path:  # 使用临时路径 'foo.ini',作为 path
            with open(path,  'w') as f:  # 打开 path 对应的文件 f 以写入模式
                f.write(simple_variable)  # 将 simple_variable 内容写入文件 f
            pkg = os.path.splitext(path)[0]  # 获取文件名,并去掉扩展名,得到 pkg
            out = read_config(pkg)  # 调用 read_config 函数读取配置信息,返回 out

        assert_(out.cflags() == simple_variable_d['cflags'])  # 断言读取出的 cflags 和预期的值相等
        assert_(out.libs() == simple_variable_d['libflags'])  # 断言读取出的 libs 和预期的值相等
        assert_(out.name == simple_variable_d['name'])  # 断言读取出的 name 和预期的值相等
        assert_(out.version == simple_variable_d['version'])  # 断言读取出的 version 和预期的值相等
        out.vars['prefix'] = '/Users/david'  # 修改 out 对象的 prefix 变量为 '/Users/david'
        assert_(out.cflags() == '-I/Users/david/include')  # 断言读取出的 cflags 经修改后的值正确

class TestParseFlags:  # 定义一个测试类 TestParseFlags
    def test_simple_cflags(self):  # 定义测试方法 test_simple_cflags
        d = parse_flags("-I/usr/include")  # 调用 parse_flags 函数解析参数,返回字典 d
        assert_(d['include_dirs'] == ['/usr/include'])  # 断言解析结果中 include_dirs 键对应的值正确

        d = parse_flags("-I/usr/include -DFOO")  # 再次调用 parse_flags 函数解析参数,返回字典 d
        assert_(d['include_dirs'] == ['/usr/include'])  # 断言解析结果中 include_dirs 键对应的值正确
        assert_(d['macros'] == ['FOO'])  # 断言解析结果中 macros 键对应的值正确

        d = parse_flags("-I /usr/include -DFOO")  # 第三次调用 parse_flags 函数解析参数,返回字典 d
        assert_(d['include_dirs'] == ['/usr/include'])  # 断言解析结果中 include_dirs 键对应的值正确
        assert_(d['macros'] == ['FOO'])  # 断言解析结果中 macros 键对应的值正确

    def test_simple_lflags(self):  # 定义测试方法 test_simple_lflags
        d = parse_flags("-L/usr/lib -lfoo -L/usr/lib -lbar")  # 调用 parse_flags 函数解析参数,返回字典 d
        assert_(d['library_dirs'] == ['/usr/lib', '/usr/lib'])  # 断言解析结果中 library_dirs 键对应的值正确
        assert_(d['libraries'] == ['foo', 'bar'])  # 断言解析结果中 libraries 键对应的值正确

        d = parse_flags("-L /usr/lib -lfoo -L/usr/lib -lbar")  # 再次调用 parse_flags 函数解析参数,返回字典 d
        assert_(d['library_dirs'] == ['/usr/lib', '/usr/lib'])  # 断言解析结果中 library_dirs 键对应的值正确
        assert_(d['libraries'] == ['foo', 'bar'])  # 断言解析结果中 libraries 键对应的值正确

.\numpy\numpy\distutils\tests\test_shell_utils.py

import

.\numpy\numpy\distutils\tests\test_system_info.py

import os  # 导入操作系统接口模块
import shutil  # 导入高级文件操作模块
import pytest  # 导入用于编写简单有效的单元测试的模块
from tempfile import mkstemp, mkdtemp  # 导入创建临时文件和目录的函数
from subprocess import Popen, PIPE  # 导入用于执行子进程的模块和相关功能
import importlib.metadata  # 导入用于获取模块元数据的模块
from distutils.errors import DistutilsError  # 导入Distutils错误模块

from numpy.testing import assert_, assert_equal, assert_raises  # 导入NumPy测试断言函数
from numpy.distutils import ccompiler, customized_ccompiler  # 导入NumPy的C编译器和自定义C编译器
from numpy.distutils.system_info import (  # 导入NumPy系统信息模块中的多个符号
    system_info, ConfigParser, mkl_info, AliasedOptionError
)
from numpy.distutils.system_info import default_lib_dirs, default_include_dirs  # 导入NumPy系统信息模块中的默认库和包含目录
from numpy.distutils import _shell_utils  # 导入NumPy的Shell工具函数

try:
    if importlib.metadata.version('setuptools') >= '60':  # 尝试获取并检查setuptools的版本
        # 如果setuptools版本大于等于60,跳过测试并显示信息
        pytest.skip("setuptools is too new", allow_module_level=True)
except importlib.metadata.PackageNotFoundError:
    # 如果未找到setuptools包,则继续执行
    pass


def get_class(name, notfound_action=1):
    """
    根据名称获取类对象

    notfound_action:
      0 - 什么都不做
      1 - 显示警告消息
      2 - 抛出错误
    """
    cl = {'temp1': Temp1Info,  # 根据名称映射到对应的类对象
          'temp2': Temp2Info,
          'duplicate_options': DuplicateOptionInfo,
          }.get(name.lower(), _system_info)
    return cl()


simple_site = """
[ALL]
library_dirs = {dir1:s}{pathsep:s}{dir2:s}
libraries = {lib1:s},{lib2:s}
extra_compile_args = -I/fake/directory -I"/path with/spaces" -Os
runtime_library_dirs = {dir1:s}

[temp1]
library_dirs = {dir1:s}
libraries = {lib1:s}
runtime_library_dirs = {dir1:s}

[temp2]
library_dirs = {dir2:s}
libraries = {lib2:s}
extra_link_args = -Wl,-rpath={lib2_escaped:s}
rpath = {dir2:s}

[duplicate_options]
mylib_libs = {lib1:s}
libraries = {lib2:s}
"""

site_cfg = simple_site  # 将simple_site赋值给site_cfg变量

fakelib_c_text = """
/* This file is generated from numpy/distutils/testing/test_system_info.py */
#include<stdio.h>
void foo(void) {
   printf("Hello foo");
}
void bar(void) {
   printf("Hello bar");
}
"""

def have_compiler():
    """ 返回True如果存在可执行的编译器 """
    compiler = customized_ccompiler()  # 获取自定义C编译器对象
    try:
        cmd = compiler.compiler  # 尝试获取Unix编译器的命令
    except AttributeError:
        try:
            if not compiler.initialized:
                compiler.initialize()  # MSVC的初始化操作
        except (DistutilsError, ValueError):
            return False
        cmd = [compiler.cc]  # 获取MSVC编译器的命令
    try:
        p = Popen(cmd, stdout=PIPE, stderr=PIPE)  # 执行编译器命令
        p.stdout.close()  # 关闭标准输出流
        p.stderr.close()  # 关闭标准错误流
        p.wait()  # 等待进程执行完成
    except OSError:
        return False
    return True  # 返回编译器是否可用的结果

HAVE_COMPILER = have_compiler()  # 检查编译器是否可用的全局变量

class _system_info(system_info):
    # 这里应该有_system_info类的定义,但由于代码截断,未能提供完整定义。
    # _system_info 类继承自 system_info 类,可能包含特定系统信息的定制行为或配置。
    # 初始化函数,设置默认的库目录、包含目录和详细程度参数
    def __init__(self,
                 default_lib_dirs=default_lib_dirs,
                 default_include_dirs=default_include_dirs,
                 verbosity=1,
                 ):
        # 设置类变量 info 为空字典
        self.__class__.info = {}
        # 初始化本地前缀列表为空
        self.local_prefixes = []
        # 定义默认配置字典
        defaults = {'library_dirs': '',
                    'include_dirs': '',
                    'runtime_library_dirs': '',
                    'rpath': '',
                    'src_dirs': '',
                    'search_static_first': "0",
                    'extra_compile_args': '',
                    'extra_link_args': ''}
        # 使用默认配置初始化 ConfigParser 对象
        self.cp = ConfigParser(defaults)
        # 我们必须在稍后解析配置文件,
        # 以便有一个一致的临时文件路径

    # 检查库函数,覆盖 _check_libs 函数以返回所有目录信息
    def _check_libs(self, lib_dirs, libs, opt_libs, exts):
        """Override _check_libs to return with all dirs """
        # 创建包含库和库目录信息的字典
        info = {'libraries': libs, 'library_dirs': lib_dirs}
        # 返回信息字典
        return info
class Temp1Info(_system_info):
    """For testing purposes"""
    section = 'temp1'

class Temp2Info(_system_info):
    """For testing purposes"""
    section = 'temp2'

class DuplicateOptionInfo(_system_info):
    """For testing purposes"""
    section = 'duplicate_options'

class TestSystemInfoReading:
    
    def setup_method(self):
        """设置测试环境"""
        # 创建临时目录和文件用于测试
        self._dir1 = mkdtemp()  # 创建临时目录1
        self._src1 = os.path.join(self._dir1, 'foo.c')  # 创建源文件路径1
        self._lib1 = os.path.join(self._dir1, 'libfoo.so')  # 创建库文件路径1
        self._dir2 = mkdtemp()  # 创建临时目录2
        self._src2 = os.path.join(self._dir2, 'bar.c')  # 创建源文件路径2
        self._lib2 = os.path.join(self._dir2, 'libbar.so')  # 创建库文件路径2
        
        # 更新本地 site.cfg 配置文件内容
        global simple_site, site_cfg
        site_cfg = simple_site.format(**{
            'dir1': self._dir1,
            'lib1': self._lib1,
            'dir2': self._dir2,
            'lib2': self._lib2,
            'pathsep': os.pathsep,
            'lib2_escaped': _shell_utils.NativeParser.join([self._lib2])
        })
        
        # 写入 site.cfg 文件
        fd, self._sitecfg = mkstemp()  # 创建临时文件
        os.close(fd)
        with open(self._sitecfg, 'w') as fd:
            fd.write(site_cfg)  # 将 site_cfg 内容写入临时文件
        
        # 写入源文件内容
        with open(self._src1, 'w') as fd:
            fd.write(fakelib_c_text)  # 写入虚拟库源文件内容
        with open(self._src2, 'w') as fd:
            fd.write(fakelib_c_text)  # 写入虚拟库源文件内容
        
        # 创建所有类的实例并解析配置文件
        def site_and_parse(c, site_cfg):
            c.files = [site_cfg]
            c.parse_config_files()
            return c
        
        self.c_default = site_and_parse(get_class('default'), self._sitecfg)  # 默认类实例
        self.c_temp1 = site_and_parse(get_class('temp1'), self._sitecfg)  # temp1 类实例
        self.c_temp2 = site_and_parse(get_class('temp2'), self._sitecfg)  # temp2 类实例
        self.c_dup_options = site_and_parse(get_class('duplicate_options'), self._sitecfg)  # duplicate_options 类实例

    def teardown_method(self):
        # 清理测试环境
        try:
            shutil.rmtree(self._dir1)  # 删除临时目录1
        except Exception:
            pass
        try:
            shutil.rmtree(self._dir2)  # 删除临时目录2
        except Exception:
            pass
        try:
            os.remove(self._sitecfg)  # 删除临时文件 site.cfg
        except Exception:
            pass

    def test_all(self):
        # 测试读取 ALL 块中的所有信息
        tsi = self.c_default
        assert_equal(tsi.get_lib_dirs(), [self._dir1, self._dir2])  # 检查获取的库目录列表是否正确
        assert_equal(tsi.get_libraries(), [self._lib1, self._lib2])  # 检查获取的库文件列表是否正确
        assert_equal(tsi.get_runtime_lib_dirs(), [self._dir1])  # 检查获取的运行时库目录列表是否正确
        extra = tsi.calc_extra_info()
        assert_equal(extra['extra_compile_args'], ['-I/fake/directory', '-I/path with/spaces', '-Os'])  # 检查额外的编译参数是否正确
    def test_temp1(self):
        # Read in all information in the temp1 block
        # 获取 self.c_temp1 对象的引用
        tsi = self.c_temp1
        # 断言获取的库目录与预期相符
        assert_equal(tsi.get_lib_dirs(), [self._dir1])
        # 断言获取的库名称与预期相符
        assert_equal(tsi.get_libraries(), [self._lib1])
        # 断言获取的运行时库目录与预期相符
        assert_equal(tsi.get_runtime_lib_dirs(), [self._dir1])

    def test_temp2(self):
        # Read in all information in the temp2 block
        # 获取 self.c_temp2 对象的引用
        tsi = self.c_temp2
        # 断言获取的库目录与预期相符
        assert_equal(tsi.get_lib_dirs(), [self._dir2])
        # 断言获取的库名称与预期相符
        assert_equal(tsi.get_libraries(), [self._lib2])
        # 使用 'rpath' 而不是 runtime_library_dirs 获取运行时库目录
        assert_equal(tsi.get_runtime_lib_dirs(key='rpath'), [self._dir2])
        # 计算额外信息
        extra = tsi.calc_extra_info()
        # 断言额外的链接参数与预期相符
        assert_equal(extra['extra_link_args'], ['-Wl,-rpath=' + self._lib2])

    def test_duplicate_options(self):
        # Ensure that duplicates are raising an AliasedOptionError
        # 确保重复选项会引发 AliasedOptionError 异常
        tsi = self.c_dup_options
        # 断言调用 get_option_single 方法时会抛出 AliasedOptionError 异常
        assert_raises(AliasedOptionError, tsi.get_option_single, "mylib_libs", "libraries")
        # 断言调用 get_libs 方法获取到的库与预期相符
        assert_equal(tsi.get_libs("mylib_libs", [self._lib1]), [self._lib1])
        # 断言调用 get_libs 方法获取到的库与预期相符
        assert_equal(tsi.get_libs("libraries", [self._lib2]), [self._lib2])

    @pytest.mark.skipif(not HAVE_COMPILER, reason="Missing compiler")
    def test_compile1(self):
        # Compile source and link the first source
        # 编译源码并链接第一个源文件
        c = customized_ccompiler()
        previousDir = os.getcwd()
        try:
            # 切换目录以避免影响其他目录
            os.chdir(self._dir1)
            # 编译源文件 self._src1 的基本文件名,并输出到 self._dir1 目录
            c.compile([os.path.basename(self._src1)], output_dir=self._dir1)
            # 确保对象文件存在
            assert_(os.path.isfile(self._src1.replace('.c', '.o')) or
                    os.path.isfile(self._src1.replace('.c', '.obj')))
        finally:
            # 恢复之前的工作目录
            os.chdir(previousDir)

    @pytest.mark.skipif(not HAVE_COMPILER, reason="Missing compiler")
    @pytest.mark.skipif('msvc' in repr(ccompiler.new_compiler()),
                         reason="Fails with MSVC compiler ")
    def test_compile2(self):
        # Compile source and link the second source
        # 编译源码并链接第二个源文件
        tsi = self.c_temp2
        c = customized_ccompiler()
        # 获取额外的链接参数
        extra_link_args = tsi.calc_extra_info()['extra_link_args']
        previousDir = os.getcwd()
        try:
            # 切换目录以避免影响其他目录
            os.chdir(self._dir2)
            # 编译源文件 self._src2 的基本文件名,并输出到 self._dir2 目录
            c.compile([os.path.basename(self._src2)], output_dir=self._dir2,
                      extra_postargs=extra_link_args)
            # 确保对象文件存在
            assert_(os.path.isfile(self._src2.replace('.c', '.o')))
        finally:
            # 恢复之前的工作目录
            os.chdir(previousDir)

    HAS_MKL = "mkl_rt" in mkl_info().calc_libraries_info().get("libraries", [])

    @pytest.mark.xfail(HAS_MKL, reason=("`[DEFAULT]` override doesn't work if "
                                        "numpy is built with MKL support"))
    def test_overrides(self):
        # 保存当前工作目录
        previousDir = os.getcwd()
        # 创建 site.cfg 的完整路径
        cfg = os.path.join(self._dir1, 'site.cfg')
        # 复制 self._sitecfg 到 site.cfg
        shutil.copy(self._sitecfg, cfg)
        try:
            # 切换到 self._dir1 目录
            os.chdir(self._dir1)

            # 检查 '[ALL]' 部分是否覆盖了其他部分缺失的值
            info = mkl_info()
            # 获取 '[ALL]' 部分的 library_dirs,按分隔符分割为列表
            lib_dirs = info.cp['ALL']['library_dirs'].split(os.pathsep)
            # 断言 info.get_lib_dirs() 不等于 lib_dirs
            assert info.get_lib_dirs() != lib_dirs

            # 将值复制到 '[mkl]' 部分后,值应该是正确的
            with open(cfg) as fid:
                # 替换第一个 '[ALL]' 为 '[mkl]'
                mkl = fid.read().replace('[ALL]', '[mkl]', 1)
            with open(cfg, 'w') as fid:
                # 写入替换后的内容到文件
                fid.write(mkl)
            info = mkl_info()
            # 断言 info.get_lib_dirs() 等于 lib_dirs
            assert info.get_lib_dirs() == lib_dirs

            # 同样,值也可以从名为 '[DEFAULT]' 的部分中获取
            with open(cfg) as fid:
                # 替换第一个 '[mkl]' 为 '[DEFAULT]'
                dflt = fid.read().replace('[mkl]', '[DEFAULT]', 1)
            with open(cfg, 'w') as fid:
                # 写入替换后的内容到文件
                fid.write(dflt)
            info = mkl_info()
            # 断言 info.get_lib_dirs() 等于 lib_dirs
            assert info.get_lib_dirs() == lib_dirs

        finally:
            # 恢复到之前保存的工作目录
            os.chdir(previousDir)
# 定义测试函数,用于测试环境变量解析顺序的功能
def test_distutils_parse_env_order(monkeypatch):
    # 导入需要测试的函数 _parse_env_order
    from numpy.distutils.system_info import _parse_env_order
    # 定义环境变量的名称
    env = 'NPY_TESTS_DISTUTILS_PARSE_ENV_ORDER'

    # 定义基础顺序列表
    base_order = list('abcdef')

    # 设置环境变量值为 'b,i,e,f',模拟环境变量设置
    monkeypatch.setenv(env, 'b,i,e,f')
    # 调用 _parse_env_order 函数解析环境变量,返回顺序列表和未知元素列表
    order, unknown = _parse_env_order(base_order, env)
    # 断言返回的顺序列表长度为3
    assert len(order) == 3
    # 断言返回的顺序列表内容符合预期
    assert order == list('bef')
    # 断言未知元素列表长度为1
    assert len(unknown) == 1

    # 当 LAPACK/BLAS 优化被禁用时的情况
    # 清空环境变量值
    monkeypatch.setenv(env, '')
    # 再次调用 _parse_env_order 函数解析空环境变量,返回顺序列表和未知元素列表
    order, unknown = _parse_env_order(base_order, env)
    # 断言顺序列表为空
    assert len(order) == 0
    # 断言未知元素列表也为空
    assert len(unknown) == 0

    # 测试以 '^!' 开头的情况
    for prefix in '^!':
        # 设置环境变量值为 '^b,i,e' 或 '!b,i,e',模拟环境变量设置
        monkeypatch.setenv(env, f'{prefix}b,i,e')
        # 再次调用 _parse_env_order 函数解析环境变量,返回顺序列表和未知元素列表
        order, unknown = _parse_env_order(base_order, env)
        # 断言顺序列表长度为4
        assert len(order) == 4
        # 断言顺序列表内容符合预期
        assert order == list('acdf')
        # 断言未知元素列表长度为1
        assert len(unknown) == 1

    # 测试引发 ValueError 的情况
    with pytest.raises(ValueError):
        # 设置环境变量值为 'b,^e,i',预期会引发 ValueError
        monkeypatch.setenv(env, 'b,^e,i')
        _parse_env_order(base_order, env)

    with pytest.raises(ValueError):
        # 设置环境变量值为 '!b,^e,i',预期会引发 ValueError
        monkeypatch.setenv(env, '!b,^e,i')
        _parse_env_order(base_order, env)

.\numpy\numpy\distutils\tests\utilities.py

# 从numpy.f2py.tests.util导入IS_WASM,用于测试build_ext
from numpy.testing import IS_WASM
# 导入textwrap模块,用于处理文本格式
import textwrap
# 导入shutil模块,用于文件和目录操作
import shutil
# 导入tempfile模块,用于创建临时文件和目录
import tempfile
# 导入os模块,提供了与操作系统交互的功能
import os
# 导入re模块,提供正则表达式操作
import re
# 导入subprocess模块,用于启动新进程并与其交互
import subprocess
# 导入sys模块,提供了对Python解释器的访问
import sys

#
# 检查编译器是否可用...
#

# 全局变量,用于缓存编译器状态
_compiler_status = None

# 获取编译器状态的函数
def _get_compiler_status():
    global _compiler_status
    # 如果已经获取过编译器状态,则直接返回缓存的状态
    if _compiler_status is not None:
        return _compiler_status

    # 默认编译器状态设置为(False, False, False)
    _compiler_status = (False, False, False)
    # 如果运行在WASM环境下,则无法运行编译器
    if IS_WASM:
        # 返回当前编译器状态
        return _compiler_status

    # 准备需要执行的Python代码,用于测试编译器
    code = textwrap.dedent(
        f"""\
        import os
        import sys
        sys.path = {repr(sys.path)}

        def configuration(parent_name='',top_path=None):
            global config
            from numpy.distutils.misc_util import Configuration
            config = Configuration('', parent_name, top_path)
            return config

        from numpy.distutils.core import setup
        setup(configuration=configuration)

        config_cmd = config.get_config_cmd()
        have_c = config_cmd.try_compile('void foo() {{}}')
        print('COMPILERS:%%d,%%d,%%d' %% (have_c,
                                          config.have_f77c(),
                                          config.have_f90c()))
        sys.exit(99)
        """
    )
    code = code % dict(syspath=repr(sys.path))

    # 创建临时目录
    tmpdir = tempfile.mkdtemp()
    try:
        script = os.path.join(tmpdir, "setup.py")

        # 将测试代码写入临时文件
        with open(script, "w") as f:
            f.write(code)

        # 准备执行命令:运行setup.py脚本以测试编译器
        cmd = [sys.executable, "setup.py", "config"]
        p = subprocess.Popen(
            cmd, stdout=subprocess.PIPE, stderr=subprocess.STDOUT, cwd=tmpdir
        )
        # 获取命令执行结果
        out, err = p.communicate()
    finally:
        # 删除临时目录及其内容
        shutil.rmtree(tmpdir)

    # 从命令输出中匹配编译器测试结果
    m = re.search(rb"COMPILERS:(\d+),(\d+),(\d+)", out)
    if m:
        _compiler_status = (
            bool(int(m.group(1))),  # 是否有C编译器
            bool(int(m.group(2))),  # 是否有Fortran 77编译器
            bool(int(m.group(3))),  # 是否有Fortran 90编译器
        )
    # 返回最终的编译器状态
    return _compiler_status


# 检查是否有C编译器可用
def has_c_compiler():
    return _get_compiler_status()[0]


# 检查是否有Fortran 77编译器可用
def has_f77_compiler():
    return _get_compiler_status()[1]


# 检查是否有Fortran 90编译器可用
def has_f90_compiler():
    return _get_compiler_status()[2]

.\numpy\numpy\distutils\tests\__init__.py

# 导入所需模块:os 模块用于与操作系统交互,subprocess 模块用于启动新进程执行系统命令
import os
import subprocess

# 定义一个名为 run_command 的函数,接受一个参数 cmd
def run_command(cmd):
    # 使用 subprocess.Popen 启动一个新进程,执行传入的命令 cmd,将标准输出、标准错误合并在一起
    proc = subprocess.Popen(cmd, stdout=subprocess.PIPE, stderr=subprocess.STDOUT)
    # 读取进程的输出并等待其结束
    output, _ = proc.communicate()
    # 返回命令执行的返回码和输出内容
    return proc.returncode, output.decode('utf-8').strip()

# 调用 os.getenv 获取环境变量 SHELL,如果未找到则默认使用 '/bin/bash'
SHELL = os.getenv('SHELL', '/bin/bash')
# 调用 run_command 函数执行命令 ['echo', '$SHELL'],并接收其返回码和输出内容
retcode, output = run_command(['echo', '$SHELL'])

# 打印执行命令的返回码和输出内容
print(f'Return Code: {retcode}, Output: {output}')

.\numpy\numpy\distutils\unixccompiler.py

"""
unixccompiler - can handle very long argument lists for ar.

"""
# 导入所需的模块
import os
import sys
import subprocess
import shlex

# 从 distutils 中导入特定的错误和编译器类
from distutils.errors import CompileError, DistutilsExecError, LibError
from distutils.unixccompiler import UnixCCompiler

# 从 numpy.distutils 中导入额外的函数和日志模块
from numpy.distutils.ccompiler import replace_method
from numpy.distutils.misc_util import _commandline_dep_string
from numpy.distutils import log

# Note that UnixCCompiler._compile appeared in Python 2.3
# 定义 UnixCCompiler 类的 _compile 方法
def UnixCCompiler__compile(self, obj, src, ext, cc_args, extra_postargs, pp_opts):
    """Compile a single source files with a Unix-style compiler."""
    # HP ad-hoc fix, see ticket 1383
    # HP 系统的特定修复
    ccomp = self.compiler_so
    if ccomp[0] == 'aCC':
        # remove flags that will trigger ANSI-C mode for aCC
        # 移除触发 aCC 进入 ANSI-C 模式的标志
        if '-Ae' in ccomp:
            ccomp.remove('-Ae')
        if '-Aa' in ccomp:
            ccomp.remove('-Aa')
        # add flags for (almost) sane C++ handling
        # 添加用于 (几乎) 合理的 C++ 处理的标志
        ccomp += ['-AA']
        self.compiler_so = ccomp

    # ensure OPT environment variable is read
    # 确保读取 OPT 环境变量
    if 'OPT' in os.environ:
        # XXX who uses this?
        # XXX 谁在使用这个?
        from sysconfig import get_config_vars
        opt = shlex.join(shlex.split(os.environ['OPT']))
        gcv_opt = shlex.join(shlex.split(get_config_vars('OPT')[0]))
        ccomp_s = shlex.join(self.compiler_so)
        if opt not in ccomp_s:
            ccomp_s = ccomp_s.replace(gcv_opt, opt)
            self.compiler_so = shlex.split(ccomp_s)
        llink_s = shlex.join(self.linker_so)
        if opt not in llink_s:
            self.linker_so = self.linker_so + shlex.split(opt)

    display = '%s: %s' % (os.path.basename(self.compiler_so[0]), src)

    # gcc style automatic dependencies, outputs a makefile (-MF) that lists
    # all headers needed by a c file as a side effect of compilation (-MMD)
    # 类似 gcc 风格的自动依赖性,输出一个 makefile (-MF),列出编译时 c 文件需要的所有头文件 (-MMD)
    if getattr(self, '_auto_depends', False):
        deps = ['-MMD', '-MF', obj + '.d']
    else:
        deps = []

    try:
        # 调用编译器进行编译,并传递相关参数
        self.spawn(self.compiler_so + cc_args + [src, '-o', obj] + deps +
                   extra_postargs, display=display)
    except DistutilsExecError as e:
        msg = str(e)
        raise CompileError(msg) from None

    # add commandline flags to dependency file
    # 将命令行标志添加到依赖文件中
    if deps:
        # After running the compiler, the file created will be in EBCDIC
        # but will not be tagged as such. This tags it so the file does not
        # have multiple different encodings being written to it
        # 编译完成后,生成的文件将采用 EBCDIC 编码,但不会作为此类编码标记。这里标记它,以避免多种不同的编码被写入它
        if sys.platform == 'zos':
            subprocess.check_output(['chtag', '-tc', 'IBM1047', obj + '.d'])
        with open(obj + '.d', 'a') as f:
            f.write(_commandline_dep_string(cc_args, extra_postargs, pp_opts))

# 替换 UnixCCompiler 类的 _compile 方法
replace_method(UnixCCompiler, '_compile', UnixCCompiler__compile)


# 定义 UnixCCompiler 类的 create_static_lib 方法
def UnixCCompiler_create_static_lib(self, objects, output_libname,
                                    output_dir=None, debug=0, target_lang=None):
    """
    Build a static library in a separate sub-process.

    Parameters
    ----------
    objects : list
        List of object files (.o) to be included in the library.
    output_libname : str
        Name of the output static library.
    output_dir : str, optional
        Directory where the library will be created.
    debug : int, optional
        Debug level (0 or 1).
    target_lang : str, optional
        Target language of the objects (default is None).
    """
    objects : list or tuple of str
        # 用于存储对象文件路径的列表或元组

    output_libname : str
        # 静态库的输出名称,可以是绝对路径或者相对路径(如果使用了 output_dir)

    output_dir : str, optional
        # 输出目录的路径。默认为 None,如果使用 UnixCCompiler 实例的 output_dir 属性。

    debug : bool, optional
        # 是否启用调试模式的布尔值参数,但在此代码中未被使用。

    target_lang : str, optional
        # 目标语言的参数,但在此代码中未被使用。

    Returns
    -------
    None
        # 函数返回类型为 None,没有返回值

    """
    objects, output_dir = self._fix_object_args(objects, output_dir)
        # 调用 _fix_object_args 方法修正 objects 和 output_dir 参数

    output_filename = \
                    self.library_filename(output_libname, output_dir=output_dir)
        # 使用 library_filename 方法生成输出的静态库文件名,包括输出目录

    if self._need_link(objects, output_filename):
        # 判断是否需要链接,即是否需要重新生成静态库

        try:
            # 尝试删除之前的 .a 文件,以便重新创建
            # 在 macOS 上,ar 不支持更新 universal archives
            os.unlink(output_filename)
        except OSError:
            pass

        # 确保输出目录存在
        self.mkpath(os.path.dirname(output_filename))

        # 将对象文件添加到静态库中,每次最多添加 50 个对象文件
        tmp_objects = objects + self.objects
        while tmp_objects:
            objects = tmp_objects[:50]
            tmp_objects = tmp_objects[50:]
            display = '%s: adding %d object files to %s' % (
                           os.path.basename(self.archiver[0]),
                           len(objects), output_filename)
            # 调用 archiver 对象将对象文件添加到静态库中
            self.spawn(self.archiver + [output_filename] + objects,
                       display=display)

        # 某些 Unix 系统不再需要 ranlib,如 SunOS 4.x 可能是唯一仍需要的主要 Unix 系统
        if self.ranlib:
            display = '%s:@ %s' % (os.path.basename(self.ranlib[0]),
                                   output_filename)
            try:
                # 调用 ranlib 命令为静态库添加索引
                self.spawn(self.ranlib + [output_filename],
                           display=display)
            except DistutilsExecError as e:
                msg = str(e)
                raise LibError(msg) from None
    else:
        # 如果静态库文件已经是最新的,跳过操作并记录调试信息
        log.debug("skipping %s (up-to-date)", output_filename)
    return
        # 函数执行结束,返回 None
# 用新的方法替换给定类的现有方法
replace_method(UnixCCompiler, 'create_static_lib',
               UnixCCompiler_create_static_lib)

.\numpy\numpy\distutils\_shell_utils.py

"""
Helper functions for interacting with the shell, and consuming shell-style
parameters provided in config files.
"""
# 导入操作系统相关的模块
import os
# 导入处理 shell 样式参数的模块
import shlex
# 导入子进程操作的模块
import subprocess

# 定义公开的类方法列表
__all__ = ['WindowsParser', 'PosixParser', 'NativeParser']

# 命令行解析器类,用于拆分和连接命令行参数
class CommandLineParser:
    """
    An object that knows how to split and join command-line arguments.

    It must be true that ``argv == split(join(argv))`` for all ``argv``.
    The reverse neednt be true - `join(split(cmd))` may result in the addition
    or removal of unnecessary escaping.
    """
    @staticmethod
    def join(argv):
        """ Join a list of arguments into a command line string """
        raise NotImplementedError

    @staticmethod
    def split(cmd):
        """ Split a command line string into a list of arguments """
        raise NotImplementedError

# Windows 解析器类,用于处理在 Windows 上使用 subprocess.call("string") 时的解析行为
class WindowsParser:
    """
    The parsing behavior used by `subprocess.call("string")` on Windows, which
    matches the Microsoft C/C++ runtime.

    Note that this is _not_ the behavior of cmd.
    """
    @staticmethod
    def join(argv):
        # 注意:list2cmdline 是特定于 Windows 语法的
        return subprocess.list2cmdline(argv)

    @staticmethod
    def split(cmd):
        import ctypes  # guarded import for systems without ctypes
        try:
            ctypes.windll
        except AttributeError:
            raise NotImplementedError

        # Windows 对可执行文件有特殊的解析规则(不需要引号),我们不关心这一点 - 插入一个虚拟元素
        if not cmd:
            return []
        cmd = 'dummy ' + cmd

        CommandLineToArgvW = ctypes.windll.shell32.CommandLineToArgvW
        CommandLineToArgvW.restype = ctypes.POINTER(ctypes.c_wchar_p)
        CommandLineToArgvW.argtypes = (ctypes.c_wchar_p, ctypes.POINTER(ctypes.c_int))

        nargs = ctypes.c_int()
        lpargs = CommandLineToArgvW(cmd, ctypes.byref(nargs))
        args = [lpargs[i] for i in range(nargs.value)]
        assert not ctypes.windll.kernel32.LocalFree(lpargs)

        # 去掉我们插入的元素
        assert args[0] == "dummy"
        return args[1:]

# Posix 解析器类,用于处理在 Posix 上使用 subprocess.call("string", shell=True) 时的解析行为
class PosixParser:
    """
    The parsing behavior used by `subprocess.call("string", shell=True)` on Posix.
    """
    @staticmethod
    def join(argv):
        return ' '.join(shlex.quote(arg) for arg in argv)

    @staticmethod
    def split(cmd):
        return shlex.split(cmd, posix=True)

# 根据当前操作系统的类型选择合适的解析器类
if os.name == 'nt':
    NativeParser = WindowsParser
elif os.name == 'posix':
    NativeParser = PosixParser

.\numpy\numpy\distutils\__init__.py

"""
An enhanced distutils, providing support for Fortran compilers, for BLAS,
LAPACK and other common libraries for numerical computing, and more.

Public submodules are::

    misc_util
    system_info
    cpu_info
    log
    exec_command

For details, please see the *Packaging* and *NumPy Distutils User Guide*
sections of the NumPy Reference Guide.

For configuring the preference for and location of libraries like BLAS and
LAPACK, and for setting include paths and similar build options, please see
``site.cfg.example`` in the root of the NumPy repository or sdist.

"""

import warnings

# 必须尽快导入本地的 ccompiler 以便使自定义的 CCompiler.spawn 生效。
from . import ccompiler
from . import unixccompiler

# 导入 numpy 包配置
from .npy_pkg_config import *

# 发出警告:numpy.distutils 自 NumPy 1.23.0 起已被弃用,因为 distutils 本身也已被弃用。
# 对于 Python >= 3.12 将移除此模块,建议在这些 Python 版本中使用 setuptools < 60.0。
warnings.warn("\n\n"
    "  `numpy.distutils` is deprecated since NumPy 1.23.0, as a result\n"
    "  of the deprecation of `distutils` itself. It will be removed for\n"
    "  Python >= 3.12. For older Python versions it will remain present.\n"
    "  It is recommended to use `setuptools < 60.0` for those Python versions.\n"
    "  For more details, see:\n"
    "    https://numpy.org/devdocs/reference/distutils_status_migration.html \n\n",
    DeprecationWarning, stacklevel=2
)
# 删除警告模块的引用,清理命名空间
del warnings

# 如果 numpy 安装了,添加 distutils.test()
try:
    # 导入 numpy 的 __config__ 模块
    from . import __config__
    # 通常如果上述导入成功,numpy 已经安装,但中断的就地构建也可能会留下 __config__.py。
    # 在这种情况下,下一个导入可能仍会失败,因此保持在 try 块内。
    from numpy._pytesttester import PytestTester
    # 创建 PytestTester 对象,测试当前模块
    test = PytestTester(__name__)
    # 删除 PytestTester 的引用,清理命名空间
    del PytestTester
except ImportError:
    # 如果导入失败,什么也不做
    pass


def customized_fcompiler(plat=None, compiler=None):
    # 导入 numpy.distutils.fcompiler 中的 new_fcompiler 函数
    from numpy.distutils.fcompiler import new_fcompiler
    # 创建新的 Fortran 编译器对象
    c = new_fcompiler(plat=plat, compiler=compiler)
    # 自定义编译器配置
    c.customize()
    return c

def customized_ccompiler(plat=None, compiler=None, verbose=1):
    # 使用本地的 ccompiler 模块创建新的 C 编译器对象
    c = ccompiler.new_compiler(plat=plat, compiler=compiler, verbose=verbose)
    # 自定义编译器配置,传入空字符串作为参数
    c.customize('')
    return c

.\numpy\numpy\distutils\__init__.pyi

# 从 typing 模块导入 Any 类型
from typing import Any

# TODO: 当完整的 numpy 命名空间被定义后移除此函数
# 定义一个特殊函数 __getattr__,用于动态获取对象的属性
def __getattr__(name: str) -> Any: ...

.\numpy\numpy\doc\ufuncs.py

"""
===================
Universal Functions
===================

Ufuncs are, generally speaking, mathematical functions or operations that are
applied element-by-element to the contents of an array. That is, the result
in each output array element only depends on the value in the corresponding
input array (or arrays) and on no other array elements. NumPy comes with a
large suite of ufuncs, and scipy extends that suite substantially. The simplest
example is the addition operator: ::

 >>> np.array([0,2,3,4]) + np.array([1,1,-1,2])
 array([1, 3, 2, 6])

The ufunc module lists all the available ufuncs in numpy. Documentation on
the specific ufuncs may be found in those modules. This documentation is
intended to address the more general aspects of ufuncs common to most of
them. All of the ufuncs that make use of Python operators (e.g., +, -, etc.)
have equivalent functions defined (e.g. add() for +)

Type coercion
=============

What happens when a binary operator (e.g., +,-,\\*,/, etc) deals with arrays of
two different types? What is the type of the result? Typically, the result is
the higher of the two types. For example: ::

 float32 + float64 -> float64
 int8 + int32 -> int32
 int16 + float32 -> float32
 float32 + complex64 -> complex64

There are some less obvious cases generally involving mixes of types
(e.g. uints, ints and floats) where equal bit sizes for each are not
capable of saving all the information in a different type of equivalent
bit size. Some examples are int32 vs float32 or uint32 vs int32.
Generally, the result is the higher type of larger size than both
(if available). So: ::

 int32 + float32 -> float64
 uint32 + int32 -> int64

Finally, the type coercion behavior when expressions involve Python
scalars is different than that seen for arrays. Since Python has a
limited number of types, combining a Python int with a dtype=np.int8
array does not coerce to the higher type but instead, the type of the
array prevails. So the rules for Python scalars combined with arrays is
that the result will be that of the array equivalent the Python scalar
if the Python scalar is of a higher 'kind' than the array (e.g., float
vs. int), otherwise the resultant type will be that of the array.
For example: ::

  Python int + int8 -> int8
  Python float + int8 -> float64

ufunc methods
=============

Binary ufuncs support 4 methods.

**.reduce(arr)** applies the binary operator to elements of the array in
  sequence. For example: ::

 >>> np.add.reduce(np.arange(10))  # adds all elements of array
 45

For multidimensional arrays, the first dimension is reduced by default: ::

 >>> np.add.reduce(np.arange(10).reshape(2,5))
     array([ 5,  7,  9, 11, 13])

The axis keyword can be used to specify different axes to reduce: ::

 >>> np.add.reduce(np.arange(10).reshape(2,5),axis=1)
 array([10, 35])

**.accumulate(arr)** applies the binary operator and generates an
equivalently shaped array that includes the accumulated amount for each
"""
# np.add.accumulate(np.arange(10))
# 生成一个累积和数组,从0开始累积加法操作,结果为 [0, 1, 3, 6, 10, 15, 21, 28, 36, 45]
>>> np.add.accumulate(np.arange(10))

# np.multiply.accumulate(np.arange(1,9))
# 生成一个累积乘积数组,从1开始累积乘法操作,结果为 [1, 2, 6, 24, 120, 720, 5040, 40320]
>>> np.multiply.accumulate(np.arange(1,9))

# .reduceat(arr,indices) 允许对数组的指定部分应用 reduce 操作。这是一个较难理解的方法,详细文档可见:
# https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.ufunc.reduceat.html

# .outer(arr1,arr2) 在两个数组 arr1 和 arr2 上执行外积操作。适用于多维数组,结果数组的形状是两个输入形状的串联。
# 示例:np.multiply.outer(np.arange(3),np.arange(4)) 的结果为一个二维数组。
>>> np.multiply.outer(np.arange(3),np.arange(4))

# np.add(np.arange(2, dtype=float), np.arange(2, dtype=float), x, casting='unsafe')
# 将两个浮点数数组相加,结果存入数组 x。使用 'unsafe' 模式进行类型转换。
# 示例:np.arange(2) 和 np.arange(2, dtype=float) 的结果为 [0.0, 2.0]
>>> x = np.arange(2)
>>> np.add(np.arange(2, dtype=float), np.arange(2, dtype=float), x, casting='unsafe')

# 使用 and 和 or 作为 ufunc 的逻辑操作符时会导致错误,应该使用其对应的 ufunc 函数 logical_and() 和 logical_or()。
# 也可以使用位运算符 & 和 |,但如果操作数不是布尔数组,结果可能不正确。

.\numpy\numpy\dtypes.py

"""
This module is home to specific dtypes related functionality and their classes.
For more general information about dtypes, also see `numpy.dtype` and
:ref:`arrays.dtypes`.

Similar to the builtin ``types`` module, this submodule defines types (classes)
that are not widely used directly.

.. versionadded:: NumPy 1.25

    The dtypes module is new in NumPy 1.25.  Previously DType classes were
    only accessible indirectly.


DType classes
-------------

The following are the classes of the corresponding NumPy dtype instances and
NumPy scalar types.  The classes can be used in ``isinstance`` checks and can
also be instantiated or used directly.  Direct use of these classes is not
typical, since their scalar counterparts (e.g. ``np.float64``) or strings
like ``"float64"`` can be used.
"""

# See doc/source/reference/routines.dtypes.rst for module-level docs

# 初始化 __all__ 为空列表,用于存放模块中公开的对象名称
__all__ = []

# 定义函数 _add_dtype_helper,用于向 dtypes 模块中添加 DType 类和别名
def _add_dtype_helper(DType, alias):
    # 从 numpy 模块导入 dtypes
    from numpy import dtypes
    
    # 将 DType 类添加到 dtypes 模块中,并将其名称添加到 __all__ 列表中
    setattr(dtypes, DType.__name__, DType)
    __all__.append(DType.__name__)

    # 如果存在别名,则去除前缀后添加到 dtypes 模块中,并将其名称添加到 __all__ 列表中
    if alias:
        alias = alias.removeprefix("numpy.dtypes.")
        setattr(dtypes, alias, DType)
        __all__.append(alias)

.\numpy\numpy\dtypes.pyi

# 导入 numpy 库
import numpy as np

# 声明一个全局变量 __all__,它是一个字符串列表,用于指定模块中公开的变量和函数名
__all__: list[str]

# 布尔类型数据的 numpy 数据类型
BoolDType = np.dtype[np.bool]

# 有符号和无符号的字节大小整数类型
Int8DType = np.dtype[np.int8]
UInt8DType = np.dtype[np.uint8]

# 有符号和无符号的16位整数类型
Int16DType = np.dtype[np.int16]
UInt16DType = np.dtype[np.uint16]

# 有符号和无符号的32位整数类型
Int32DType = np.dtype[np.int32]
UInt32DType = np.dtype[np.uint32]

# 有符号和无符号的64位整数类型
Int64DType = np.dtype[np.int64]
UInt64DType = np.dtype[np.uint64]

# 标准 C 语言命名版本的别名
ByteDType = np.dtype[np.byte]
UByteDType = np.dtype[np.ubyte]
ShortDType = np.dtype[np.short]
UShortDType = np.dtype[np.ushort]
IntDType = np.dtype[np.intc]
UIntDType = np.dtype[np.uintc]
LongDType = np.dtype[np.long]
ULongDType = np.dtype[np.ulong]
LongLongDType = np.dtype[np.longlong]
ULongLongDType = np.dtype[np.ulonglong]

# 浮点数类型,包括16位、32位和64位浮点数
Float16DType = np.dtype[np.float16]
Float32DType = np.dtype[np.float32]
Float64DType = np.dtype[np.float64]
LongDoubleDType = np.dtype[np.longdouble]

# 复数类型,包括64位和128位复数
Complex64DType = np.dtype[np.complex64]
Complex128DType = np.dtype[np.complex128]
CLongDoubleDType = np.dtype[np.clongdouble]

# 其他类型,包括对象、字节串、字符串、空类型、日期时间和时间间隔类型
ObjectDType = np.dtype[np.object_]
BytesDType = np.dtype[np.bytes_]
StrDType = np.dtype[np.str_]
VoidDType = np.dtype[np.void]
DateTime64DType = np.dtype[np.datetime64]
TimeDelta64DType = np.dtype[np.timedelta64]

.\numpy\numpy\exceptions.py

# 定义模块中的异常和警告类

# 指定导出的异常和警告类的列表
__all__ = [
    "ComplexWarning", "VisibleDeprecationWarning", "ModuleDeprecationWarning",
    "TooHardError", "AxisError", "DTypePromotionError"]

# 防止重新加载此模块,以保持已定义类的身份不变
if '_is_loaded' in globals():
    raise RuntimeError('Reloading numpy._globals is not allowed')
_is_loaded = True


# 表示复数转换为实数时引发的警告
class ComplexWarning(RuntimeWarning):
    """
    The warning raised when casting a complex dtype to a real dtype.

    As implemented, casting a complex number to a real discards its imaginary
    part, but this behavior may not be what the user actually wants.

    """
    pass


# 模块弃用警告,主要用于向后兼容性
class ModuleDeprecationWarning(DeprecationWarning):
    """Module deprecation warning.

    .. warning::

        This warning should not be used, since nose testing is not relevant
        anymore.

    The nose tester turns ordinary Deprecation warnings into test failures.
    That makes it hard to deprecate whole modules, because they get
    imported by default. So this is a special Deprecation warning that the
    nose tester will let pass without making tests fail.

    """
    pass


# 可见的弃用警告,用于明显的弃用情况下提醒用户
class VisibleDeprecationWarning(UserWarning):
    """Visible deprecation warning.

    By default, python will not show deprecation warnings, so this class
    can be used when a very visible warning is helpful, for example because
    the usage is most likely a user bug.

    """
    pass


# 矩阵秩警告,当设计矩阵的秩不足时发出
class RankWarning(RuntimeWarning):
    """Matrix rank warning.
    
    Issued by polynomial functions when the design matrix is rank deficient.
    
    """
    pass


# 在 shares_memory() 中使用的异常,指示操作超出最大工作数
class TooHardError(RuntimeError):
    """max_work was exceeded.

    This is raised whenever the maximum number of candidate solutions
    to consider specified by the ``max_work`` parameter is exceeded.
    Assigning a finite number to max_work may have caused the operation
    to fail.

    """
    pass


# 轴错误异常,指示提供的轴无效
class AxisError(ValueError, IndexError):
    """Axis supplied was invalid.

    """
    pass
    This is raised whenever an ``axis`` parameter is specified that is larger
    than the number of array dimensions.
    For compatibility with code written against older numpy versions, which
    raised a mixture of :exc:`ValueError` and :exc:`IndexError` for this
    situation, this exception subclasses both to ensure that
    ``except ValueError`` and ``except IndexError`` statements continue
    to catch ``AxisError``.

    .. versionadded:: 1.13

    Parameters
    ----------
    axis : int or str
        The out of bounds axis or a custom exception message.
        If an axis is provided, then `ndim` should be specified as well.
    ndim : int, optional
        The number of array dimensions.
    msg_prefix : str, optional
        A prefix for the exception message.

    Attributes
    ----------
    axis : int, optional
        The out of bounds axis or ``None`` if a custom exception
        message was provided. This should be the axis as passed by
        the user, before any normalization to resolve negative indices.

        .. versionadded:: 1.22
    ndim : int, optional
        The number of array dimensions or ``None`` if a custom exception
        message was provided.

        .. versionadded:: 1.22


    Examples
    --------
    >>> array_1d = np.arange(10)
    >>> np.cumsum(array_1d, axis=1)
    Traceback (most recent call last):
      ...
    numpy.exceptions.AxisError: axis 1 is out of bounds for array of dimension 1

    Negative axes are preserved:

    >>> np.cumsum(array_1d, axis=-2)
    Traceback (most recent call last):
      ...
    numpy.exceptions.AxisError: axis -2 is out of bounds for array of dimension 1

    The class constructor generally takes the axis and arrays'
    dimensionality as arguments:

    >>> print(np.exceptions.AxisError(2, 1, msg_prefix='error'))
    error: axis 2 is out of bounds for array of dimension 1

    Alternatively, a custom exception message can be passed:

    >>> print(np.exceptions.AxisError('Custom error message'))
    Custom error message

    """

    # Define __slots__ to restrict instance attributes for memory efficiency
    __slots__ = ("axis", "ndim", "_msg")

    def __init__(self, axis, ndim=None, msg_prefix=None):
        # Handle different constructor forms based on arguments provided
        if ndim is msg_prefix is None:
            # single-argument form: directly set the error message
            self._msg = axis
            self.axis = None
            self.ndim = None
        else:
            # full form: set specific attributes for axis and ndim
            self._msg = msg_prefix
            self.axis = axis
            self.ndim = ndim

    def __str__(self):
        # Construct the error message based on the instance's attributes
        axis = self.axis
        ndim = self.ndim

        if axis is ndim is None:
            # If neither axis nor ndim is set, return the custom message directly
            return self._msg
        else:
            # Otherwise, format the standard error message with axis and ndim
            msg = f"axis {axis} is out of bounds for array of dimension {ndim}"
            if self._msg is not None:
                # If there's a custom message prefix, prepend it to the standard message
                msg = f"{self._msg}: {msg}"
            return msg
# 定义一个自定义异常类 DTypePromotionError,继承自 TypeError
class DTypePromotionError(TypeError):
    """Multiple DTypes could not be converted to a common one.

    This exception derives from ``TypeError`` and is raised whenever dtypes
    cannot be converted to a single common one.  This can be because they
    are of a different category/class or incompatible instances of the same
    one (see Examples).

    Notes
    -----
    Many functions will use promotion to find the correct result and
    implementation.  For these functions the error will typically be chained
    with a more specific error indicating that no implementation was found
    for the input dtypes.

    Typically promotion should be considered "invalid" between the dtypes of
    two arrays when `arr1 == arr2` can safely return all ``False`` because the
    dtypes are fundamentally different.

    Examples
    --------
    Datetimes and complex numbers are incompatible classes and cannot be
    promoted:

    >>> np.result_type(np.dtype("M8[s]"), np.complex128)  # doctest: +IGNORE_EXCEPTION_DETAIL
    Traceback (most recent call last):
     ...
    DTypePromotionError: The DType <class 'numpy.dtype[datetime64]'> could not
    be promoted by <class 'numpy.dtype[complex128]'>. This means that no common
    DType exists for the given inputs. For example they cannot be stored in a
    single array unless the dtype is `object`. The full list of DTypes is:
    (<class 'numpy.dtype[datetime64]'>, <class 'numpy.dtype[complex128]'>)

    For example for structured dtypes, the structure can mismatch and the
    same ``DTypePromotionError`` is given when two structured dtypes with
    a mismatch in their number of fields is given:

    >>> dtype1 = np.dtype([("field1", np.float64), ("field2", np.int64)])
    >>> dtype2 = np.dtype([("field1", np.float64)])
    >>> np.promote_types(dtype1, dtype2)  # doctest: +IGNORE_EXCEPTION_DETAIL
    Traceback (most recent call last):
     ...
    DTypePromotionError: field names `('field1', 'field2')` and `('field1',)`
    mismatch.

    """  # NOQA
    pass

.\numpy\numpy\exceptions.pyi

# 导入typing模块中的overload函数,用于支持函数重载
from typing import overload

# 定义__all__列表,声明在模块中公开的成员
__all__: list[str]

# 定义复数警告类,继承自RuntimeWarning
class ComplexWarning(RuntimeWarning): ...

# 定义模块废弃警告类,继承自DeprecationWarning
class ModuleDeprecationWarning(DeprecationWarning): ...

# 定义可见废弃警告类,继承自UserWarning
class VisibleDeprecationWarning(UserWarning): ...

# 定义秩警告类,继承自RuntimeWarning
class RankWarning(RuntimeWarning): ...

# 定义过于困难错误类,继承自RuntimeError
class TooHardError(RuntimeError): ...

# 定义数据类型提升错误类,继承自TypeError
class DTypePromotionError(TypeError): ...

# 定义轴错误类,继承自ValueError和IndexError
class AxisError(ValueError, IndexError):
    # 轴的值,可能是None或整数
    axis: None | int
    # 数组的维度,可能是None或整数
    ndim: None | int
    
    # 重载构造函数,支持字符串轴的初始化
    @overload
    def __init__(self, axis: str, ndim: None = ..., msg_prefix: None = ...) -> None: ...
    
    # 重载构造函数,支持整数轴和维度的初始化
    @overload
    def __init__(self, axis: int, ndim: int, msg_prefix: None | str = ...) -> None: ...
    
    # 返回轴错误的字符串描述
    def __str__(self) -> str: ...

.\numpy\numpy\f2py\auxfuncs.py

# 引入 pprint 模块,用于美化打印输出
import pprint
# 引入 sys 模块,用于访问系统相关功能
import sys
# 引入 re 模块,用于正则表达式操作
import re
# 引入 types 模块,用于类型操作
import types
# 从 functools 模块中引入 reduce 函数,用于序列化操作
from functools import reduce
# 从 copy 模块中引入 deepcopy 函数,用于深拷贝对象
from copy import deepcopy

# 从当前包中导入 __version__ 和 cfuncs 模块
from . import __version__
from . import cfuncs

# 定义 __all__ 列表,包含模块中需要导出的公共符号
__all__ = [
    'applyrules', 'debugcapi', 'dictappend', 'errmess', 'gentitle',
    'getargs2', 'getcallprotoargument', 'getcallstatement',
    'getfortranname', 'getpymethoddef', 'getrestdoc', 'getusercode',
    'getusercode1', 'getdimension', 'hasbody', 'hascallstatement', 'hascommon',
    'hasexternals', 'hasinitvalue', 'hasnote', 'hasresultnote',
    'isallocatable', 'isarray', 'isarrayofstrings',
    'ischaracter', 'ischaracterarray', 'ischaracter_or_characterarray',
    'iscomplex',
    'iscomplexarray', 'iscomplexfunction', 'iscomplexfunction_warn',
    'isdouble', 'isdummyroutine', 'isexternal', 'isfunction',
    'isfunction_wrap', 'isint1', 'isint1array', 'isinteger', 'isintent_aux',
    'isintent_c', 'isintent_callback', 'isintent_copy', 'isintent_dict',
    'isintent_hide', 'isintent_in', 'isintent_inout', 'isintent_inplace',
    'isintent_nothide', 'isintent_out', 'isintent_overwrite', 'islogical',
    'islogicalfunction', 'islong_complex', 'islong_double',
    'islong_doublefunction', 'islong_long', 'islong_longfunction',
    'ismodule', 'ismoduleroutine', 'isoptional', 'isprivate', 'isrequired',
    'isroutine', 'isscalar', 'issigned_long_longarray', 'isstring',
    'isstringarray', 'isstring_or_stringarray', 'isstringfunction',
    'issubroutine', 'get_f2py_modulename',
    'issubroutine_wrap', 'isthreadsafe', 'isunsigned', 'isunsigned_char',
    'isunsigned_chararray', 'isunsigned_long_long',
    'isunsigned_long_longarray', 'isunsigned_short',
    'isunsigned_shortarray', 'l_and', 'l_not', 'l_or', 'outmess',
    'replace', 'show', 'stripcomma', 'throw_error', 'isattr_value',
    'getuseblocks', 'process_f2cmap_dict'
]

# 获取当前模块的版本号并赋值给 f2py_version
f2py_version = __version__.version

# 将 sys.stderr.write 赋值给 errmess,用于输出错误信息
errmess = sys.stderr.write

# 将 pprint.pprint 赋值给 show,用于美化打印输出
show = pprint.pprint

# 初始化空字典 options,用于存储选项设置
options = {}

# 初始化空列表 debugoptions,用于存储调试选项
debugoptions = []

# 设置 wrapfuncs 为 1,表示启用函数包装
wrapfuncs = 1


# 定义函数 outmess,根据选项输出消息到标准输出
def outmess(t):
    if options.get('verbose', 1):
        sys.stdout.write(t)


# 定义函数 debugcapi,检查变量是否在调试选项中
def debugcapi(var):
    return 'capi' in debugoptions


# 定义函数 _ischaracter,检查变量是否为字符类型且非外部变量
def _ischaracter(var):
    return 'typespec' in var and var['typespec'] == 'character' and \
           not isexternal(var)


# 定义函数 _isstring,检查变量是否为字符串类型且非外部变量
def _isstring(var):
    return 'typespec' in var and var['typespec'] == 'character' and \
           not isexternal(var)


# 定义函数 ischaracter_or_characterarray,检查变量是否为字符或字符数组,且未指定 charselector
def ischaracter_or_characterarray(var):
    return _ischaracter(var) and 'charselector' not in var


# 定义函数 ischaracter,检查变量是否为字符且非数组
def ischaracter(var):
    return ischaracter_or_characterarray(var) and not isarray(var)


# 定义函数 ischaracterarray,检查变量是否为字符数组
def ischaracterarray(var):
    return ischaracter_or_characterarray(var) and isarray(var)


# 定义函数 isstring_or_stringarray,检查变量是否为字符串或字符串数组
    # 检查变量是否为字符类型,并且在变量中包含 'charselector' 字符串
    return _ischaracter(var) and 'charselector' in var
# 判断变量是否为字符串类型(单个字符串)
def isstring(var):
    # 调用 isstring_or_stringarray 函数判断是否为字符串或字符串数组,同时不是数组
    return isstring_or_stringarray(var) and not isarray(var)


# 判断变量是否为字符串数组类型
def isstringarray(var):
    # 调用 isstring_or_stringarray 函数判断是否为字符串或字符串数组,并且是数组
    return isstring_or_stringarray(var) and isarray(var)


# 判断变量是否为字符串数组,并且数组的最后一个维度为(*),已经过时(obsolete)
def isarrayofstrings(var):  # obsolete?
    # 暂时略过 '*',以便将 `character*(*) a(m)` 和 `character a(m,*)` 区分对待。
    # 幸运的是 `character**` 是非法的。
    return isstringarray(var) and var['dimension'][-1] == '(*)'


# 判断变量是否为数组类型
def isarray(var):
    # 判断变量中是否有 'dimension' 键,并且不是外部变量
    return 'dimension' in var and not isexternal(var)


# 判断变量是否为标量(非数组、非字符串)
def isscalar(var):
    # 判断变量不是数组、不是字符串、不是外部变量
    return not (isarray(var) or isstring(var) or isexternal(var))


# 判断变量是否为复数类型(实数和双精度复数)
def iscomplex(var):
    # 判断变量是标量,并且其 'typespec' 键对应的值为 'complex' 或 'double complex'
    return isscalar(var) and \
           var.get('typespec') in ['complex', 'double complex']


# 判断变量是否为逻辑类型
def islogical(var):
    # 判断变量是标量,并且其 'typespec' 键对应的值为 'logical'
    return isscalar(var) and var.get('typespec') == 'logical'


# 判断变量是否为整数类型
def isinteger(var):
    # 判断变量是标量,并且其 'typespec' 键对应的值为 'integer'
    return isscalar(var) and var.get('typespec') == 'integer'


# 判断变量是否为实数类型
def isreal(var):
    # 判断变量是标量,并且其 'typespec' 键对应的值为 'real'
    return isscalar(var) and var.get('typespec') == 'real'


# 获取变量的 'kind' 属性值
def get_kind(var):
    try:
        return var['kindselector']['*']
    except KeyError:
        try:
            return var['kindselector']['kind']
        except KeyError:
            pass


# 判断变量是否为 'integer' 类型且 'kind' 为 '1' 的整数(单字节整数)
def isint1(var):
    return var.get('typespec') == 'integer' \
        and get_kind(var) == '1' and not isarray(var)


# 判断变量是否为 'long long' 类型的整数
def islong_long(var):
    # 如果不是标量,则返回 0
    if not isscalar(var):
        return 0
    # 如果 'typespec' 不是 'integer' 或 'logical',则返回 0
    if var.get('typespec') not in ['integer', 'logical']:
        return 0
    # 判断 'kind' 是否为 '8'
    return get_kind(var) == '8'


# 判断变量是否为 'unsigned char' 类型的整数
def isunsigned_char(var):
    if not isscalar(var):
        return 0
    if var.get('typespec') != 'integer':
        return 0
    return get_kind(var) == '-1'


# 判断变量是否为 'unsigned short' 类型的整数
def isunsigned_short(var):
    if not isscalar(var):
        return 0
    if var.get('typespec') != 'integer':
        return 0
    return get_kind(var) == '-2'


# 判断变量是否为 'unsigned' 类型的整数
def isunsigned(var):
    if not isscalar(var):
        return 0
    if var.get('typespec') != 'integer':
        return 0
    return get_kind(var) == '-4'


# 判断变量是否为 'unsigned long long' 类型的整数
def isunsigned_long_long(var):
    if not isscalar(var):
        return 0
    if var.get('typespec') != 'integer':
        return 0
    return get_kind(var) == '-8'


# 判断变量是否为 'double' 类型的实数
def isdouble(var):
    if not isscalar(var):
        return 0
    if not var.get('typespec') == 'real':
        return 0
    return get_kind(var) == '8'


# 判断变量是否为 'long double' 类型的实数
def islong_double(var):
    if not isscalar(var):
        return 0
    if not var.get('typespec') == 'real':
        return 0
    return get_kind(var) == '16'


# 判断变量是否为 'long complex' 类型的复数
def islong_complex(var):
    # 如果不是复数类型,则返回 0
    if not iscomplex(var):
        return 0
    # 判断 'kind' 是否为 '32'
    return get_kind(var) == '32'


# 判断变量是否为复数数组类型
def iscomplexarray(var):
    # 判断变量是否为数组,并且 'typespec' 是 'complex' 或 'double complex'
    return isarray(var) and \
           var.get('typespec') in ['complex', 'double complex']


# 判断变量是否为 'integer' 类型且 'kind' 为 '1' 的整数数组(单字节整数数组)
def isint1array(var):
    return isarray(var) and var.get('typespec') == 'integer' \
        and get_kind(var) == '1'


# 判断变量是否为 'unsigned char' 类型的整数数组
def isunsigned_chararray(var):
    return isarray(var) and var.get('typespec') in ['integer', 'logical']\
        and get_kind(var) == '-1'


# 判断变量是否为 'unsigned short' 类型的整数数组
def isunsigned_shortarray(var):
    if not isarray(var):
        return 0
    if var.get('typespec') not in ['integer', 'logical']:
        return 0
    return get_kind(var) == '-2'
    # 检查变量是否为数组并且其类型规范为整数或逻辑值
    return isarray(var) and var.get('typespec') in ['integer', 'logical'] \
        # 获取变量的 KIND 属性,判断其是否为 Fortran 的默认整数类型('-2' 表示默认整数)
        and get_kind(var) == '-2'
# 检查变量是否为无符号整型或逻辑型数组
def isunsignedarray(var):
    return isarray(var) and var.get('typespec') in ['integer', 'logical']\
        and get_kind(var) == '-4'


# 检查变量是否为无符号长长整型或逻辑型数组
def isunsigned_long_longarray(var):
    return isarray(var) and var.get('typespec') in ['integer', 'logical']\
        and get_kind(var) == '-8'


# 检查变量是否为有符号字符型数组
def issigned_chararray(var):
    return isarray(var) and var.get('typespec') in ['integer', 'logical']\
        and get_kind(var) == '1'


# 检查变量是否为有符号短整型数组
def issigned_shortarray(var):
    return isarray(var) and var.get('typespec') in ['integer', 'logical']\
        and get_kind(var) == '2'


# 检查变量是否为有符号整型或逻辑型数组
def issigned_array(var):
    return isarray(var) and var.get('typespec') in ['integer', 'logical']\
        and get_kind(var) == '4'


# 检查变量是否为有符号长长整型或逻辑型数组
def issigned_long_longarray(var):
    return isarray(var) and var.get('typespec') in ['integer', 'logical']\
        and get_kind(var) == '8'


# 检查变量是否具有 allocatable 属性
def isallocatable(var):
    return 'attrspec' in var and 'allocatable' in var['attrspec']


# 检查变量是否为可变类型,即不是字符串且具有维度属性
def ismutable(var):
    return not ('dimension' not in var or isstring(var))


# 检查过程是否为模块内程序
def ismoduleroutine(rout):
    return 'modulename' in rout


# 检查过程是否为模块
def ismodule(rout):
    return 'block' in rout and 'module' == rout['block']


# 检查过程是否为函数
def isfunction(rout):
    return 'block' in rout and 'function' == rout['block']


# 检查过程是否为带有特定条件的函数
def isfunction_wrap(rout):
    if isintent_c(rout):
        return 0
    return wrapfuncs and isfunction(rout) and (not isexternal(rout))


# 检查过程是否为子程序
def issubroutine(rout):
    return 'block' in rout and 'subroutine' == rout['block']


# 检查过程是否为带有特定条件的子程序
def issubroutine_wrap(rout):
    if isintent_c(rout):
        return 0
    return issubroutine(rout) and hasassumedshape(rout)


# 检查变量是否具有值属性
def isattr_value(var):
    return 'value' in var.get('attrspec', [])


# 检查过程是否具有隐式形状参数
def hasassumedshape(rout):
    if rout.get('hasassumedshape'):
        return True
    for a in rout['args']:
        for d in rout['vars'].get(a, {}).get('dimension', []):
            if d == ':':
                rout['hasassumedshape'] = True
                return True
    return False


# 检查过程是否需要使用 F90 包装器
def requiresf90wrapper(rout):
    return ismoduleroutine(rout) or hasassumedshape(rout)


# 检查过程是否为函数或子程序
def isroutine(rout):
    return isfunction(rout) or issubroutine(rout)


# 检查过程是否为逻辑型函数
def islogicalfunction(rout):
    if not isfunction(rout):
        return 0
    if 'result' in rout:
        a = rout['result']
    else:
        a = rout['name']
    if a in rout['vars']:
        return islogical(rout['vars'][a])
    return 0


# 检查过程是否为长长整型函数
def islong_longfunction(rout):
    if not isfunction(rout):
        return 0
    if 'result' in rout:
        a = rout['result']
    else:
        a = rout['name']
    if a in rout['vars']:
        return islong_long(rout['vars'][a])
    return 0


# 检查过程是否为长双精度函数
def islong_doublefunction(rout):
    if not isfunction(rout):
        return 0
    if 'result' in rout:
        a = rout['result']
    else:
        a = rout['name']
    if a in rout['vars']:
        return islong_double(rout['vars'][a])
    return 0


# 检查过程是否为复数函数
def iscomplexfunction(rout):
    if not isfunction(rout):
        return 0
    if 'result' in rout:
        a = rout['result']
    # 如果条件不成立,则将变量 a 赋值为 rout 字典中键为 'name' 的值
    else:
        a = rout['name']
    # 如果变量 a 存在于 rout 字典中的 'vars' 键中,则返回 rout 字典中 'vars' 键对应值的 iscomplex 函数结果
    if a in rout['vars']:
        return iscomplex(rout['vars'][a])
    # 否则返回 0
    return 0
# 判断给定的函数是否复杂并发出警告
def iscomplexfunction_warn(rout):
    # 如果函数返回复数值,则发出警告信息
    if iscomplexfunction(rout):
        outmess("""\
    **************************************************************
        Warning: code with a function returning complex value
        may not work correctly with your Fortran compiler.
        When using GNU gcc/g77 compilers, codes should work
        correctly for callbacks with:
        f2py -c -DF2PY_CB_RETURNCOMPLEX
    **************************************************************\n""")
        return 1
    # 如果函数不复杂,返回 0
    return 0


# 判断给定的函数是否返回字符串
def isstringfunction(rout):
    # 如果不是函数,返回 0
    if not isfunction(rout):
        return 0
    # 获取函数结果变量名称
    if 'result' in rout:
        a = rout['result']
    else:
        a = rout['name']
    # 如果结果变量存在于函数变量中,则判断其是否为字符串类型
    if a in rout['vars']:
        return isstring(rout['vars'][a])
    # 否则返回 0
    return 0


# 判断给定的函数是否具有外部变量
def hasexternals(rout):
    # 返回是否存在 'externals' 键并且其值不为空
    return 'externals' in rout and rout['externals']


# 判断给定的函数是否支持线程安全
def isthreadsafe(rout):
    # 返回是否存在 'f2pyenhancements' 键并且包含 'threadsafe' 属性
    return 'f2pyenhancements' in rout and \
           'threadsafe' in rout['f2pyenhancements']


# 判断给定的函数是否具有变量
def hasvariables(rout):
    # 返回是否存在 'vars' 键并且其值不为空
    return 'vars' in rout and rout['vars']


# 判断给定的变量是否为可选参数
def isoptional(var):
    # 判断变量是否包含 'optional' 属性且不包含 'required' 属性,并且满足非隐藏意图
    return ('attrspec' in var and 'optional' in var['attrspec'] and
            'required' not in var['attrspec']) and isintent_nothide(var)


# 判断给定的变量是否为外部变量
def isexternal(var):
    # 判断变量是否包含 'external' 属性
    return 'attrspec' in var and 'external' in var['attrspec']


# 获取给定变量的维度信息
def getdimension(var):
    dimpattern = r"\((.*?)\)"
    # 如果变量的属性中包含 'dimension',则返回其维度信息
    if 'attrspec' in var.keys():
        if any('dimension' in s for s in var['attrspec']):
            return [re.findall(dimpattern, v) for v in var['attrspec']][0]


# 判断给定变量是否为必需参数
def isrequired(var):
    # 判断变量既不是可选参数也不是隐藏意图
    return not isoptional(var) and isintent_nothide(var)


# 判断给定变量是否具有 'intent=in' 属性
def isintent_in(var):
    # 如果变量没有 'intent' 属性,则默认为 'intent=in'
    if 'intent' not in var:
        return 1
    # 根据 'intent' 属性值判断是否为 'in'
    if 'hide' in var['intent']:
        return 0
    if 'inplace' in var['intent']:
        return 0
    if 'in' in var['intent']:
        return 1
    if 'out' in var['intent']:
        return 0
    if 'inout' in var['intent']:
        return 0
    if 'outin' in var['intent']:
        return 0
    return 1


# 判断给定变量是否具有 'intent=inout' 属性
def isintent_inout(var):
    # 判断变量是否具有 'intent=inout' 或者 'intent=outin',并且不具有 'in' 属性,也不具有 'hide' 和 'inplace' 属性
    return ('intent' in var and ('inout' in var['intent'] or
            'outin' in var['intent']) and 'in' not in var['intent'] and
            'hide' not in var['intent'] and 'inplace' not in var['intent'])


# 判断给定变量是否具有 'intent=out' 属性
def isintent_out(var):
    # 返回变量是否具有 'out' 属性
    return 'out' in var.get('intent', [])


# 判断给定变量是否具有 'intent=hide' 属性
def isintent_hide(var):
    # 判断变量是否具有 'hide' 属性或者 'out' 属性且没有 'in' 属性,并且不满足 isintent_inout 或 isintent_inplace 条件
    return ('intent' in var and ('hide' in var['intent'] or
            ('out' in var['intent'] and 'in' not in var['intent'] and
                (not l_or(isintent_inout, isintent_inplace)(var)))))


# 判断给定变量是否不具有 'intent=hide' 属性
def isintent_nothide(var):
    # 返回变量是否不具有 'intent=hide' 属性
    return not isintent_hide(var)


# 判断给定变量是否具有 'intent=c' 属性
def isintent_c(var):
    # 返回变量是否具有 'c' 属性
    return 'c' in var.get('intent', [])


# 判断给定变量是否具有 'intent=cache' 属性
def isintent_cache(var):
    # 返回变量是否具有 'cache' 属性
    return 'cache' in var.get('intent', [])


# 判断给定变量是否具有 'intent=copy' 属性
def isintent_copy(var):
    # 返回变量是否具有 'copy' 属性
    return 'copy' in var.get('intent', [])


# 判断给定变量是否具有 'intent=overwrite' 属性
def isintent_overwrite(var):
    # 返回变量是否具有 'overwrite' 属性
    return 'overwrite' in var.get('intent', [])


# 判断给定变量是否具有 'intent=callback' 属性
def isintent_callback(var):
    # 返回变量是否具有 'callback' 属性
    return 'callback' in var.get('intent', [])


# 判断给定变量是否具有 'intent=inplace' 属性
def isintent_inplace(var):
    # 返回变量是否具有 'inplace' 属性
    return 'inplace' in var.get('intent', [])
# 检查变量的 'intent' 属性是否包含 'aux'
def isintent_aux(var):
    return 'aux' in var.get('intent', [])


# 检查变量的 'intent' 属性是否包含 'aligned4'
def isintent_aligned4(var):
    return 'aligned4' in var.get('intent', [])


# 检查变量的 'intent' 属性是否包含 'aligned8'
def isintent_aligned8(var):
    return 'aligned8' in var.get('intent', [])


# 检查变量的 'intent' 属性是否包含 'aligned16'
def isintent_aligned16(var):
    return 'aligned16' in var.get('intent', [])


# 定义一个字典 isintent_dict,将不同的检查函数映射到对应的字符串标识
isintent_dict = {
    isintent_in: 'INTENT_IN',
    isintent_inout: 'INTENT_INOUT',
    isintent_out: 'INTENT_OUT',
    isintent_hide: 'INTENT_HIDE',
    isintent_cache: 'INTENT_CACHE',
    isintent_c: 'INTENT_C',
    isoptional: 'OPTIONAL',
    isintent_inplace: 'INTENT_INPLACE',
    isintent_aligned4: 'INTENT_ALIGNED4',
    isintent_aligned8: 'INTENT_ALIGNED8',
    isintent_aligned16: 'INTENT_ALIGNED16',
}


# 检查变量是否包含 'attrspec' 属性,并且其中包含 'private' 字段
def isprivate(var):
    return 'attrspec' in var and 'private' in var['attrspec']


# 检查变量是否具有初始值
def hasinitvalue(var):
    return '=' in var


# 检查变量的初始值是否是字符串类型
def hasinitvalueasstring(var):
    if not hasinitvalue(var):
        return 0
    return var['='][0] in ['"', "'"]


# 检查变量是否包含 'note' 属性
def hasnote(var):
    return 'note' in var


# 检查函数是否具有 'result' 属性的注释
def hasresultnote(rout):
    if not isfunction(rout):
        return 0
    if 'result' in rout:
        a = rout['result']
    else:
        a = rout['name']
    if a in rout['vars']:
        return hasnote(rout['vars'][a])
    return 0


# 检查函数是否包含 'common' 属性
def hascommon(rout):
    return 'common' in rout


# 检查函数或块是否包含 'common' 属性
def containscommon(rout):
    if hascommon(rout):
        return 1
    if hasbody(rout):
        for b in rout['body']:
            if containscommon(b):
                return 1
    return 0


# 检查块是否包含模块
def containsmodule(block):
    if ismodule(block):
        return 1
    if not hasbody(block):
        return 0
    for b in block['body']:
        if containsmodule(b):
            return 1
    return 0


# 检查函数是否具有 'body' 属性
def hasbody(rout):
    return 'body' in rout


# 检查函数是否包含调用语句
def hascallstatement(rout):
    return getcallstatement(rout) is not None


# 始终返回真
def istrue(var):
    return 1


# 始终返回假
def isfalse(var):
    return 0


# 定义一个自定义异常类 F2PYError
class F2PYError(Exception):
    pass


# 定义一个可抛出异常的类 throw_error
class throw_error:

    # 初始化方法,接受一个消息参数 mess
    def __init__(self, mess):
        self.mess = mess

    # 调用实例时触发异常,并包含相关的变量信息和消息
    def __call__(self, var):
        mess = '\n\n  var = %s\n  Message: %s\n' % (var, self.mess)
        raise F2PYError(mess)


# 创建一个逻辑与函数,接受多个函数作为参数,返回一个函数,对这些函数应用逻辑与操作
def l_and(*f):
    l1, l2 = 'lambda v', []
    for i in range(len(f)):
        l1 = '%s,f%d=f[%d]' % (l1, i, i)
        l2.append('f%d(v)' % (i))
    return eval('%s:%s' % (l1, ' and '.join(l2)))


# 创建一个逻辑或函数,接受多个函数作为参数,返回一个函数,对这些函数应用逻辑或操作
def l_or(*f):
    l1, l2 = 'lambda v', []
    for i in range(len(f)):
        l1 = '%s,f%d=f[%d]' % (l1, i, i)
        l2.append('f%d(v)' % (i))
    return eval('%s:%s' % (l1, ' or '.join(l2)))


# 创建一个逻辑非函数,接受一个函数作为参数,返回对该函数应用逻辑非操作后的结果
def l_not(f):
    return eval('lambda v,f=f:not f(v)')


# 检查函数是否是虚拟的(dummy routine),即是否具有 'f2pyenhancements' 属性且其中的 'fortranname' 为空字符串
def isdummyroutine(rout):
    try:
        return rout['f2pyenhancements']['fortranname'] == ''
    except KeyError:
        return 0


# 获取函数的 Fortran 名称
def getfortranname(rout):
    # 这里需要继续添加代码
    # 尝试从rout字典中获取'f2pyenhancements'键下的'fortranname'值
    try:
        # 从'rout'字典的'f2pyenhancements'键中获取'fortranname'值
        name = rout['f2pyenhancements']['fortranname']
        # 如果'fortranname'值为空字符串,则抛出KeyError异常
        if name == '':
            raise KeyError
        # 如果'fortranname'值为假值(如None),则记录错误消息并抛出KeyError异常
        if not name:
            errmess('Failed to use fortranname from %s\n' %
                    (rout['f2pyenhancements']))
            raise KeyError
    # 捕获KeyError异常,处理方式是从'rout'字典中获取'name'键的值赋给'name'
    except KeyError:
        name = rout['name']
    # 返回变量'name'的值作为函数的结果
    return name
# 根据给定的块名从 rout['f2pyenhancements'] 字典中获取多行块内容
def getmultilineblock(rout, blockname, comment=1, counter=0):
    try:
        r = rout['f2pyenhancements'].get(blockname)
    except KeyError:
        return

    # 如果未找到指定的块名,返回空
    if not r:
        return

    # 如果 counter 大于 0 且 r 是字符串类型,则直接返回
    if counter > 0 and isinstance(r, str):
        return

    # 如果 r 是列表类型,根据 counter 获取对应元素
    if isinstance(r, list):
        if counter >= len(r):
            return
        r = r[counter]

    # 如果 r 是以三引号开头的字符串,处理多行块的注释
    if r[:3] == "'''":
        # 如果需要添加注释,添加起始注释信息
        if comment:
            r = '\t/* start ' + blockname + \
                ' multiline (' + repr(counter) + ') */\n' + r[3:]
        else:
            r = r[3:]
        
        # 如果字符串以三引号结尾,添加结束注释信息
        if r[-3:] == "'''":
            if comment:
                r = r[:-3] + '\n\t/* end multiline (' + repr(counter) + ')*/'
            else:
                r = r[:-3]
        else:
            # 如果多行块不以三引号结尾,报错
            errmess("%s multiline block should end with `'''`: %s\n"
                    % (blockname, repr(r)))
    return r


# 获取 rout 中 'callstatement' 的多行块内容
def getcallstatement(rout):
    return getmultilineblock(rout, 'callstatement')


# 获取 rout 中 'callprotoargument' 的多行块内容,不添加注释
def getcallprotoargument(rout, cb_map={}):
    r = getmultilineblock(rout, 'callprotoargument', comment=0)
    if r:
        return r
    
    # 如果 'callstatement' 已定义但未找到 'callprotoargument',输出警告信息
    if hascallstatement(rout):
        outmess(
            'warning: callstatement is defined without callprotoargument\n')
        return
    
    # 根据变量的类型和属性生成参数列表
    from .capi_maps import getctype
    arg_types, arg_types2 = [], []
    
    # 如果 rout 符合特定条件,则添加 'char*' 和 'size_t' 到参数类型列表
    if l_and(isstringfunction, l_not(isfunction_wrap))(rout):
        arg_types.extend(['char*', 'size_t'])
    
    # 遍历 rout['args'] 中的变量,根据变量属性生成参数类型列表
    for n in rout['args']:
        var = rout['vars'][n]
        if isintent_callback(var):
            continue
        if n in cb_map:
            ctype = cb_map[n] + '_typedef'
        else:
            ctype = getctype(var)
            if l_and(isintent_c, l_or(isscalar, iscomplex))(var):
                pass
            elif isstring(var):
                pass
            else:
                if not isattr_value(var):
                    ctype = ctype + '*'
            if ((isstring(var)
                 or isarrayofstrings(var)  # obsolete?
                 or isstringarray(var))):
                arg_types2.append('size_t')
        arg_types.append(ctype)

    # 将参数类型列表连接成字符串,作为函数原型的参数部分
    proto_args = ','.join(arg_types + arg_types2)
    
    # 如果参数为空,则默认为 'void'
    if not proto_args:
        proto_args = 'void'
    return proto_args


# 获取 rout 中 'usercode' 的多行块内容
def getusercode(rout):
    return getmultilineblock(rout, 'usercode')


# 获取 rout 中 'usercode' 的第二个多行块内容
def getusercode1(rout):
    return getmultilineblock(rout, 'usercode', counter=1)


# 获取 rout 中 'pymethoddef' 的多行块内容
def getpymethoddef(rout):
    return getmultilineblock(rout, 'pymethoddef')


# 获取 rout 的参数列表和排序后的参数列表
def getargs(rout):
    sortargs, args = [], []
    
    # 如果 rout 中存在 'args',将其作为参数列表
    if 'args' in rout:
        args = rout['args']
        
        # 如果 rout 中存在 'sortvars',根据 'sortvars' 对 'args' 进行排序
        if 'sortvars' in rout:
            for a in rout['sortvars']:
                if a in args:
                    sortargs.append(a)
            for a in args:
                if a not in sortargs:
                    sortargs.append(a)
        else:
            # 如果不存在 'sortvars',直接使用 'args'
            sortargs = rout['args']
    
    # 返回参数列表和排序后的参数列表
    return args, sortargs


# 获取 rout 中的参数列表
def getargs2(rout):
    sortargs, args = [], rout.get('args', [])
    # 从给定的字典 rout['vars'] 中筛选出符合 isintent_aux 函数条件且不在 args 列表中的变量名,形成辅助变量列表
    auxvars = [a for a in rout['vars'].keys() if isintent_aux(rout['vars'][a])
               and a not in args]
    
    # 将辅助变量列表和原始参数列表 args 合并,形成新的参数列表 args
    args = auxvars + args
    
    # 检查 rout 字典中是否有 'sortvars' 键
    if 'sortvars' in rout:
        # 如果有,遍历 rout['sortvars'] 列表中的每个元素
        for a in rout['sortvars']:
            # 如果元素 a 在参数列表 args 中,则将其添加到排序参数列表 sortargs 中
            if a in args:
                sortargs.append(a)
        # 再次遍历参数列表 args
        for a in args:
            # 如果元素 a 不在排序参数列表 sortargs 中,则将其添加到 sortargs 中
            if a not in sortargs:
                sortargs.append(a)
    else:
        # 如果 rout 字典中没有 'sortvars' 键,则将辅助变量列表和 rout['args'] 合并,形成排序参数列表 sortargs
        sortargs = auxvars + rout['args']
    
    # 返回最终的参数列表 args 和排序后的参数列表 sortargs
    return args, sortargs
# 根据传入的字典 rout,获取对应的文档内容,若未找到 'f2pymultilines' 则返回 None
def getrestdoc(rout):
    if 'f2pymultilines' not in rout:
        return None
    k = None
    # 如果 block 属性为 'python module',则将 block 和 name 组成元组赋值给 k
    if rout['block'] == 'python module':
        k = rout['block'], rout['name']
    # 返回 f2pymultilines 字典中对应 k 的值,找不到则返回 None
    return rout['f2pymultilines'].get(k, None)


# 根据给定的 name,生成一个标题字符串,总长度为 80,形如 /* ************ name ************ */
def gentitle(name):
    # 计算左右两侧的星号数量
    ln = (80 - len(name) - 6) // 2
    # 返回生成的标题字符串
    return '/*%s %s %s*/' % (ln * '*', name, ln * '*')


# 将嵌套的列表扁平化为一维列表
def flatlist(lst):
    # 若 lst 是列表,则递归调用 flatlist 并使用 reduce 函数拼接列表
    if isinstance(lst, list):
        return reduce(lambda x, y, f=flatlist: x + f(y), lst, [])
    # 若 lst 不是列表,则将其封装为列表返回
    return [lst]


# 去除字符串末尾的逗号
def stripcomma(s):
    # 如果 s 存在且末尾是逗号,则返回去除逗号后的字符串,否则返回原字符串
    if s and s[-1] == ',':
        return s[:-1]
    return s


# 根据字典 d 中的键值对,替换字符串 str 中的对应标记
def replace(str, d, defaultsep=''):
    # 如果 d 是列表,则对列表中的每个元素递归调用 replace,并返回结果列表
    if isinstance(d, list):
        return [replace(str, _m, defaultsep) for _m in d]
    # 如果 str 是列表,则对列表中的每个元素递归调用 replace,并返回结果列表
    if isinstance(str, list):
        return [replace(_m, d, defaultsep) for _m in str]
    # 对字典 d 中的每对键值进行替换操作
    for k in 2 * list(d.keys()):
        # 若键为 'separatorsfor' 则跳过
        if k == 'separatorsfor':
            continue
        # 根据键 'separatorsfor' 取得对应的分隔符,否则使用默认分隔符
        if 'separatorsfor' in d and k in d['separatorsfor']:
            sep = d['separatorsfor'][k]
        else:
            sep = defaultsep
        # 若值为列表,则用分隔符连接后替换对应标记;否则直接替换对应标记
        if isinstance(d[k], list):
            str = str.replace('#%s#' % (k), sep.join(flatlist(d[k])))
        else:
            str = str.replace('#%s#' % (k), d[k])
    # 返回替换后的字符串
    return str


# 将字典 ar 合并到字典 rd 中
def dictappend(rd, ar):
    # 若 ar 是列表,则逐个将列表元素添加到 rd 中并返回
    if isinstance(ar, list):
        for a in ar:
            rd = dictappend(rd, a)
        return rd
    # 遍历字典 ar 的键值对,将其合并到 rd 中
    for k in ar.keys():
        # 如果键以 '_' 开头,则跳过
        if k[0] == '_':
            continue
        # 如果键已存在于 rd 中,则根据类型合并值
        if k in rd:
            if isinstance(rd[k], str):
                rd[k] = [rd[k]]
            if isinstance(rd[k], list):
                if isinstance(ar[k], list):
                    rd[k] = rd[k] + ar[k]
                else:
                    rd[k].append(ar[k])
            elif isinstance(rd[k], dict):
                if isinstance(ar[k], dict):
                    if k == 'separatorsfor':
                        for k1 in ar[k].keys():
                            if k1 not in rd[k]:
                                rd[k][k1] = ar[k][k1]
                    else:
                        rd[k] = dictappend(rd[k], ar[k])
        else:
            rd[k] = ar[k]
    # 返回合并后的字典 rd
    return rd


# 根据给定的 rules 对象,应用规则到字典 d 中
def applyrules(rules, d, var={}):
    ret = {}
    # 若 rules 是列表,则对列表中的每个规则逐个应用,并将结果合并到 ret 中
    if isinstance(rules, list):
        for r in rules:
            rr = applyrules(r, d, var)
            ret = dictappend(ret, rr)
            # 如果应用后结果中包含 '_break',则终止应用更多规则
            if '_break' in rr:
                break
        return ret
    # 如果规则中包含 '_check' 并且 '_check' 函数返回 False,则返回空字典 ret
    if '_check' in rules and (not rules['_check'](var)):
        return ret
    # 如果规则中包含 'need',则根据 'need' 规则应用到字典 d 中
    if 'need' in rules:
        res = applyrules({'needs': rules['need']}, d, var)
        if 'needs' in res:
            cfuncs.append_needs(res['needs'])  # 假设 cfuncs 是全局对象,用于处理 'needs' 功能
    # 返回应用规则后的结果字典 ret
    return ret
    # 遍历规则字典的所有键
    for k in rules.keys():
        # 如果键是'separatorsfor',直接将其值赋给返回字典,并继续下一个键的处理
        if k == 'separatorsfor':
            ret[k] = rules[k]
            continue
        
        # 如果值是字符串,对其应用替换函数replace,并将结果赋给返回字典的当前键
        if isinstance(rules[k], str):
            ret[k] = replace(rules[k], d)
        
        # 如果值是列表,初始化一个空列表,然后对列表中的每个元素应用applyrules函数,并将结果存入返回字典的当前键
        elif isinstance(rules[k], list):
            ret[k] = []
            for i in rules[k]:
                ar = applyrules({k: i}, d, var)
                if k in ar:
                    ret[k].append(ar[k])
        
        # 如果键以'_'开头,则跳过当前循环,处理下一个键
        elif k[0] == '_':
            continue
        
        # 如果值是字典,初始化一个空列表,然后遍历字典的所有键,并根据类型应用相应的规则
        elif isinstance(rules[k], dict):
            ret[k] = []
            for k1 in rules[k].keys():
                # 如果键是函数类型,并且函数返回True,则处理其值
                if isinstance(k1, types.FunctionType) and k1(var):
                    # 如果值是列表,对列表中的每个元素进行处理,如果元素是字典,使用applyrules函数处理
                    if isinstance(rules[k][k1], list):
                        for i in rules[k][k1]:
                            if isinstance(i, dict):
                                res = applyrules({'supertext': i}, d, var)
                                if 'supertext' in res:
                                    i = res['supertext']
                                else:
                                    i = ''
                            ret[k].append(replace(i, d))
                    else:
                        # 如果值是字典,使用applyrules函数处理
                        i = rules[k][k1]
                        if isinstance(i, dict):
                            res = applyrules({'supertext': i}, d)
                            if 'supertext' in res:
                                i = res['supertext']
                            else:
                                i = ''
                        ret[k].append(replace(i, d))
        
        # 如果以上情况均不符合,则调用错误信息函数errmess,并忽略当前规则
        else:
            errmess('applyrules: ignoring rule %s.\n' % repr(rules[k]))
        
        # 如果返回字典的当前键对应的值是列表
        if isinstance(ret[k], list):
            # 如果列表长度为1,将其转换为单个元素
            if len(ret[k]) == 1:
                ret[k] = ret[k][0]
            # 如果列表为空,删除当前键
            if ret[k] == []:
                del ret[k]
    
    # 返回处理后的结果字典
    return ret
# 匹配以空格开头、python module开头的正则表达式,忽略大小写,用于匹配模块名
_f2py_module_name_match = re.compile(r'\s*python\s*module\s*(?P<name>[\w_]+)',
                                     re.I).match
# 匹配以空格开头、python module开头且包含__user__的正则表达式,忽略大小写,用于排除特定的模块名
_f2py_user_module_name_match = re.compile(r'\s*python\s*module\s*(?P<name>[\w_]*?'
                                          r'__user__[\w_]*)', re.I).match

def get_f2py_modulename(source):
    """
    从给定的源文件中获取F2PY模块的名称。

    Parameters
    ----------
    source : str
        源文件的路径

    Returns
    -------
    str or None
        匹配到的F2PY模块的名称,如果未找到则返回None。
    """
    name = None
    with open(source) as f:
        for line in f:
            m = _f2py_module_name_match(line)
            if m:
                if _f2py_user_module_name_match(line): # 跳过包含`__user__`的模块名
                    continue
                name = m.group('name')
                break
    return name

def getuseblocks(pymod):
    """
    从Python模块的AST表示中提取所有的`use`块中的模块名。

    Parameters
    ----------
    pymod : dict
        Python模块的AST表示,包含`body`字段用于表示模块的主体。

    Returns
    -------
    list
        所有有效的模块名列表,排除包含`__`的特殊模块名。
    """
    all_uses = []
    for inner in pymod['body']:
        for modblock in inner['body']:
            if modblock.get('use'):
                all_uses.extend([x for x in modblock.get("use").keys() if "__" not in x])
    return all_uses

def process_f2cmap_dict(f2cmap_all, new_map, c2py_map, verbose = False):
    """
    更新Fortran到C类型映射字典,并返回成功映射的C类型列表。

    此函数将新的映射字典集成到现有的Fortran到C类型映射字典中。确保所有键都是小写,并针对给定的C到Python映射字典验证新条目。重定义和无效条目将报告警告。

    Parameters
    ----------
    f2cmap_all : dict
        将要更新的现有Fortran到C类型映射字典。它应该是一个字典,其中主键表示Fortran类型,嵌套字典映射Fortran类型说明符到相应的C类型。

    new_map : dict
        包含要添加到`f2cmap_all`中的新类型映射的字典。结构类似于`f2cmap_all`,主键表示Fortran类型,值是类型说明符及其C类型等价物的字典。

    c2py_map : dict
        用于验证`new_map`中的C类型的字典。它将C类型映射到相应的Python类型,用于确保`new_map`中指定的C类型是有效的。

    verbose : boolean
        一个标志,用于提供关于映射类型的信息。

    Returns
    -------
    tuple of (dict, list)
        更新后的Fortran到C类型映射字典和成功映射的C类型列表。
    """
    f2cmap_mapped = []

    new_map_lower = {}
    for k, d1 in new_map.items():
        d1_lower = {k1.lower(): v1 for k1, v1 in d1.items()}
        new_map_lower[k.lower()] = d1_lower
    # 遍历 new_map_lower 字典的键值对
    for k, d1 in new_map_lower.items():
        # 如果 k 不在 f2cmap_all 字典中,则初始化为一个空字典
        if k not in f2cmap_all:
            f2cmap_all[k] = {}

        # 遍历 d1 字典的键值对
        for k1, v1 in d1.items():
            # 如果 v1 在 c2py_map 字典中
            if v1 in c2py_map:
                # 如果 k1 已经存在于 f2cmap_all[k] 中,则输出警告信息
                if k1 in f2cmap_all[k]:
                    outmess(
                        "\tWarning: redefinition of {'%s':{'%s':'%s'->'%s'}}\n"
                        % (k, k1, f2cmap_all[k][k1], v1)
                    )
                # 将 f2cmap_all[k][k1] 设为 v1
                f2cmap_all[k][k1] = v1
                # 如果 verbose 为 True,则输出映射信息
                if verbose:
                    outmess('\tMapping "%s(kind=%s)" to "%s"\n' % (k, k1, v1))
                # 将 v1 添加到 f2cmap_mapped 列表中
                f2cmap_mapped.append(v1)
            else:
                # 如果 verbose 为 True,则输出错误信息,指出 v1 必须在 c2py_map.keys() 中
                if verbose:
                    errmess(
                        "\tIgnoring map {'%s':{'%s':'%s'}}: '%s' must be in %s\n"
                        % (k, k1, v1, v1, list(c2py_map.keys()))
                    )

    # 返回更新后的 f2cmap_all 和已映射的 v1 列表 f2cmap_mapped
    return f2cmap_all, f2cmap_mapped

.\numpy\numpy\f2py\capi_maps.py

"""
Copyright 1999 -- 2011 Pearu Peterson all rights reserved.
Copyright 2011 -- present NumPy Developers.
Permission to use, modify, and distribute this software is given under the
terms of the NumPy License.

NO WARRANTY IS EXPRESSED OR IMPLIED.  USE AT YOUR OWN RISK.
"""
# 导入当前模块的版本信息
from . import __version__
# 获取当前版本号
f2py_version = __version__.version

# 导入标准库模块
import copy
import re
import os
# 导入当前包的特定模块
from .crackfortran import markoutercomma
from . import cb_rules
from ._isocbind import iso_c_binding_map, isoc_c2pycode_map, iso_c2py_map

# auxfuncs.py 中的环境函数对于某些 eval 调用是必需的。
# 由于这些函数无法通过静态代码分析确定,因此在 f2py 进行重大重构之前,
# 使用 import * 是最安全的做法。
from .auxfuncs import *

# 定义 __all__ 列表,指定模块中公开的符号
__all__ = [
    'getctype', 'getstrlength', 'getarrdims', 'getpydocsign',
    'getarrdocsign', 'getinit', 'sign2map', 'routsign2map', 'modsign2map',
    'cb_sign2map', 'cb_routsign2map', 'common_sign2map', 'process_f2cmap_dict'
]

# 初始化几个空列表和字典
depargs = []
lcb_map = {}
lcb2_map = {}

# 强制类型转换映射表:主要是因为 Python 或 Numeric C/API 不支持相应的 C 类型而导致的强制转换。
c2py_map = {'double': 'float',
            'float': 'float',                          # 强制类型转换
            'long_double': 'float',                    # 强制类型转换
            'char': 'int',                             # 强制类型转换
            'signed_char': 'int',                      # 强制类型转换
            'unsigned_char': 'int',                    # 强制类型转换
            'short': 'int',                            # 强制类型转换
            'unsigned_short': 'int',                   # 强制类型转换
            'int': 'int',                              # 强制类型转换
            'long': 'int',
            'long_long': 'long',
            'unsigned': 'int',                         # 强制类型转换
            'complex_float': 'complex',                # 强制类型转换
            'complex_double': 'complex',
            'complex_long_double': 'complex',          # 强制类型转换
            'string': 'string',
            'character': 'bytes',
            }

# C 类型到 C API 映射表
c2capi_map = {'double': 'NPY_DOUBLE',
                'float': 'NPY_FLOAT',
                'long_double': 'NPY_LONGDOUBLE',
                'char': 'NPY_BYTE',
                'unsigned_char': 'NPY_UBYTE',
                'signed_char': 'NPY_BYTE',
                'short': 'NPY_SHORT',
                'unsigned_short': 'NPY_USHORT',
                'int': 'NPY_INT',
                'unsigned': 'NPY_UINT',
                'long': 'NPY_LONG',
                'unsigned_long': 'NPY_ULONG',
                'long_long': 'NPY_LONGLONG',
                'unsigned_long_long': 'NPY_ULONGLONG',
                'complex_float': 'NPY_CFLOAT',
                'complex_double': 'NPY_CDOUBLE',
                'complex_long_double': 'NPY_CDOUBLE',
                'string': 'NPY_STRING',
                'character': 'NPY_STRING'}
# 映射C语言类型到Python格式化字符的字典
c2pycode_map = {'double': 'd',
                'float': 'f',
                'long_double': 'g',
                'char': 'b',
                'unsigned_char': 'B',
                'signed_char': 'b',
                'short': 'h',
                'unsigned_short': 'H',
                'int': 'i',
                'unsigned': 'I',
                'long': 'l',
                'unsigned_long': 'L',
                'long_long': 'q',
                'unsigned_long_long': 'Q',
                'complex_float': 'F',
                'complex_double': 'D',
                'complex_long_double': 'G',
                'string': 'S',
                'character': 'c'}

# 根据Python C API中的要求,将C类型映射到构建值的格式化字符
c2buildvalue_map = {'double': 'd',
                    'float': 'f',
                    'char': 'b',
                    'signed_char': 'b',
                    'short': 'h',
                    'int': 'i',
                    'long': 'l',
                    'long_long': 'L',
                    'complex_float': 'N',
                    'complex_double': 'N',
                    'complex_long_double': 'N',
                    'string': 'y',
                    'character': 'c'}

# 包含了Fortran到C类型映射的全局字典
f2cmap_all = {'real': {'': 'float', '4': 'float', '8': 'double',
                       '12': 'long_double', '16': 'long_double'},
              'integer': {'': 'int', '1': 'signed_char', '2': 'short',
                          '4': 'int', '8': 'long_long',
                          '-1': 'unsigned_char', '-2': 'unsigned_short',
                          '-4': 'unsigned', '-8': 'unsigned_long_long'},
              'complex': {'': 'complex_float', '8': 'complex_float',
                          '16': 'complex_double', '24': 'complex_long_double',
                          '32': 'complex_long_double'},
              'complexkind': {'': 'complex_float', '4': 'complex_float',
                              '8': 'complex_double', '12': 'complex_long_double',
                              '16': 'complex_long_double'},
              'logical': {'': 'int', '1': 'char', '2': 'short', '4': 'int',
                          '8': 'long_long'},
              'double complex': {'': 'complex_double'},
              'double precision': {'': 'double'},
              'byte': {'': 'char'},
              }

# 将ISO C处理后的映射添加到c2pycode_map和c2py_map中
c2pycode_map.update(isoc_c2pycode_map)
c2py_map.update(iso_c2py_map)
# 处理Fortran到C类型映射,返回更新后的f2cmap_all和空列表
f2cmap_all, _ = process_f2cmap_dict(f2cmap_all, iso_c_binding_map, c2py_map)
# ISO_C处理结束

# 深拷贝f2cmap_all到f2cmap_default
f2cmap_default = copy.deepcopy(f2cmap_all)

# 初始化f2cmap_mapped为空列表
f2cmap_mapped = []

# 加载f2cmap_file中的映射数据到f2cmap_all和f2cmap_mapped
def load_f2cmap_file(f2cmap_file):
    global f2cmap_all, f2cmap_mapped

    # 深拷贝f2cmap_default到f2cmap_all
    f2cmap_all = copy.deepcopy(f2cmap_default)

    # 如果f2cmap_file为None,则使用默认文件'.f2py_f2cmap'
    if f2cmap_file is None:
        # 默认文件路径
        f2cmap_file = '.f2py_f2cmap'
        # 如果默认文件不存在,则返回
        if not os.path.isfile(f2cmap_file):
            return

    # 用户自定义的f2cmap_all的添加部分
    # f2cmap_file必须包含一个仅为字典的字典
    # 结尾处缺少完整的注释
    # 尝试读取 f2cmap_file 文件,并将其内容转换为小写后使用 eval 函数进行求值
    try:
        # 输出消息,指示正在从 f2cmap_file 中读取 f2cmap
        outmess('Reading f2cmap from {!r} ...\n'.format(f2cmap_file))
        # 打开文件 f2cmap_file 并将其内容转换为小写后求值
        with open(f2cmap_file) as f:
            d = eval(f.read().lower(), {}, {})
        # 对 f2cmap 进行处理,应用到全局和映射的 f2cmap_all 中,并更新 c2py_map
        f2cmap_all, f2cmap_mapped = process_f2cmap_dict(f2cmap_all, d, c2py_map, True)
        # 输出成功应用用户定义的 f2cmap 更改的消息
        outmess('Successfully applied user defined f2cmap changes\n')
    # 捕获任何异常并记录错误消息,指示无法应用用户定义的 f2cmap 更改
    except Exception as msg:
        errmess('Failed to apply user defined f2cmap changes: %s. Skipping.\n' % (msg))
# 定义一个映射表,将 C 类型映射为格式化字符串
cformat_map = {'double': '%g',
               'float': '%g',
               'long_double': '%Lg',
               'char': '%d',
               'signed_char': '%d',
               'unsigned_char': '%hhu',
               'short': '%hd',
               'unsigned_short': '%hu',
               'int': '%d',
               'unsigned': '%u',
               'long': '%ld',
               'unsigned_long': '%lu',
               'long_long': '%ld',
               'complex_float': '(%g,%g)',
               'complex_double': '(%g,%g)',
               'complex_long_double': '(%Lg,%Lg)',
               'string': '\\"%s\\"',
               'character': "'%c'",
               }

# 辅助函数

def getctype(var):
    """
    根据变量类型信息确定其对应的 C 类型

    参数:
    var -- 包含类型信息的变量

    返回:
    ctype -- 变量的 C 类型
    """
    ctype = 'void'
    if isfunction(var):  # 如果是函数类型
        if 'result' in var:
            a = var['result']
        else:
            a = var['name']
        if a in var['vars']:
            return getctype(var['vars'][a])
        else:
            errmess('getctype: function %s has no return value?!\n' % a)
    elif issubroutine(var):  # 如果是子程序类型
        return ctype
    elif ischaracter_or_characterarray(var):  # 如果是字符或字符数组类型
        return 'character'
    elif isstring_or_stringarray(var):  # 如果是字符串或字符串数组类型
        return 'string'
    elif 'typespec' in var and var['typespec'].lower() in f2cmap_all:
        # 根据类型规范从映射表中获取 C 类型
        typespec = var['typespec'].lower()
        f2cmap = f2cmap_all[typespec]
        ctype = f2cmap['']  # 默认类型
        if 'kindselector' in var:
            if '*' in var['kindselector']:
                try:
                    ctype = f2cmap[var['kindselector']['*']]
                except KeyError:
                    errmess('getctype: "%s %s %s" not supported.\n' %
                            (var['typespec'], '*', var['kindselector']['*']))
            elif 'kind' in var['kindselector']:
                if typespec + 'kind' in f2cmap_all:
                    f2cmap = f2cmap_all[typespec + 'kind']
                try:
                    ctype = f2cmap[var['kindselector']['kind']]
                except KeyError:
                    if typespec in f2cmap_all:
                        f2cmap = f2cmap_all[typespec]
                    try:
                        ctype = f2cmap[str(var['kindselector']['kind'])]
                    except KeyError:
                        errmess('getctype: "%s(kind=%s)" is mapped to C "%s" (to override define dict(%s = dict(%s="<C typespec>")) in %s/.f2py_f2cmap file).\n'
                                % (typespec, var['kindselector']['kind'], ctype,
                                   typespec, var['kindselector']['kind'], os.getcwd()))
    else:
        if not isexternal(var):
            errmess('getctype: No C-type found in "%s", assuming void.\n' % var)
    return ctype


def f2cexpr(expr):
    """
    将 Fortran 表达式重写为 f2py 支持的 C 表达式

    由于 f2py 缺乏合适的表达式解析器,该函数使用一种启发式方法,
    假设 Fortran
    # 替换表达式中的 Fortran `len` 函数为 `f2py_slen`,用于支持 Fortran 到 C/C++ 的映射
    """
    arithmetic expressions are valid C arithmetic expressions when
    mapping Fortran function calls to the corresponding C function/CPP
    macros calls.
    
    """
    expr = re.sub(r'\blen\b', 'f2py_slen', expr)
    # 返回替换后的表达式
    return expr
# 如果变量是字符串类型的函数
def getstrlength(var):
    if isstringfunction(var):  # 检查变量是否是字符串类型的函数
        if 'result' in var:  # 如果变量包含'result'字段
            a = var['result']  # 将'result'字段赋给变量a
        else:
            a = var['name']  # 否则将'name'字段赋给变量a
        if a in var['vars']:  # 如果a存在于变量的'vars'字段中
            return getstrlength(var['vars'][a])  # 递归调用getstrlength函数,传入a对应的变量
        else:
            errmess('getstrlength: function %s has no return value?!\n' % a)  # 报告错误,函数没有返回值
    if not isstring(var):  # 如果变量不是字符串类型
        errmess(  # 报告错误,期望一个字符串的签名,但实际得到了其他类型
            'getstrlength: expected a signature of a string but got: %s\n' % (repr(var)))
    len = '1'  # 将长度设置为默认值'1'
    if 'charselector' in var:  # 如果变量中包含'charselector'字段
        a = var['charselector']  # 将'charselector'字段赋给变量a
        if '*' in a:  # 如果a中包含'*'
            len = a['*']  # 将'*'对应的值赋给len
        elif 'len' in a:  # 否则如果a中包含'len'
            len = f2cexpr(a['len'])  # 将'len'对应的值转换成C表达式并赋给len
    # 如果len符合预期的正则表达式条件,设置长度为'-1'
    if re.match(r'\(\s*(\*|:)\s*\)', len) or re.match(r'(\*|:)', len):
        if isintent_hide(var):  # 如果意图是隐藏
            errmess('getstrlength:intent(hide): expected a string with defined length but got: %s\n' % (
                repr(var)))  # 报告错误,期望一个具有定义长度的字符串,但实际得到其他类型
        len = '-1'  # 设置长度为'-1'
    return len  # 返回计算得到的长度


# 获取数组维度信息
def getarrdims(a, var, verbose=0):
    ret = {}  # 创建一个空字典作为返回结果
    if isstring(var) and not isarray(var):  # 如果变量是字符串并且不是数组
        ret['size'] = getstrlength(var)  # 获取字符串的长度信息
        ret['rank'] = '0'  # 数组的秩为0,表示不是数组
        ret['dims'] = ''  # 维度为空字符串,表示不是数组
    elif isscalar(var):  # 如果变量是标量(非数组,非字符串)
        ret['size'] = '1'  # 大小为1,表示单个元素
        ret['rank'] = '0'  # 数组的秩为0,表示不是数组
        ret['dims'] = ''  # 维度为空字符串,表示不是数组
    # 如果变量是数组,执行以下操作
    elif isarray(var):
        # 复制数组的维度信息
        dim = copy.copy(var['dimension'])
        # 将维度转换为字符串,并用 '*' 连接起来,赋给返回字典中的 'size' 键
        ret['size'] = '*'.join(dim)
        try:
            # 尝试使用 eval 函数计算 'size' 字符串表达式的值,并将结果转换为字符串
            ret['size'] = repr(eval(ret['size']))
        except Exception:
            # 如果计算失败,则忽略异常
            pass
        # 将维度列表转换为以逗号分隔的字符串,赋给返回字典中的 'dims' 键
        ret['dims'] = ','.join(dim)
        # 计算维度列表的长度,并将结果转换为字符串,赋给返回字典中的 'rank' 键
        ret['rank'] = repr(len(dim))
        # 根据维度列表生成一个以 -1 填充的列表,并将结果转换为字符串后去掉首尾的方括号,赋给返回字典中的 'rank*[-1]' 键
        ret['rank*[-1]'] = repr(len(dim) * [-1])[1:-1]
        
        # 遍历维度列表,解决依赖关系
        for i in range(len(dim)):  # solve dim for dependencies
            v = []
            # 如果当前维度在依赖参数列表中,则将其添加到 v 中
            if dim[i] in depargs:
                v = [dim[i]]
            else:
                # 否则,遍历依赖参数列表,查找与当前维度匹配的参数,并将其添加到 v 中
                for va in depargs:
                    if re.match(r'.*?\b%s\b.*' % va, dim[i]):
                        v.append(va)
            # 遍历 v 中的每个参数
            for va in v:
                # 如果当前参数在依赖参数列表中的位置在 a 的后面,则将当前维度设置为 '*'
                if depargs.index(va) > depargs.index(a):
                    dim[i] = '*'
                    break
        
        # 初始化 'setdims' 和计数器 i
        ret['setdims'], i = '', -1
        # 遍历维度列表 dim
        for d in dim:
            i = i + 1
            # 如果当前维度不在 ['*', ':', '(*)', '(:)'] 中
            if d not in ['*', ':', '(*)', '(:)']:
                # 将格式化后的字符串添加到 'setdims' 中,用于后续变量名的维度设置
                ret['setdims'] = '%s#varname#_Dims[%d]=%s,' % (
                    ret['setdims'], i, d)
        # 如果 'setdims' 不为空,则去掉末尾的逗号
        if ret['setdims']:
            ret['setdims'] = ret['setdims'][:-1]
        
        # 初始化 'cbsetdims' 和计数器 i
        ret['cbsetdims'], i = '', -1
        # 遍历数组的维度信息列表
        for d in var['dimension']:
            i = i + 1
            # 如果当前维度不在 ['*', ':', '(*)', '(:)'] 中
            if d not in ['*', ':', '(*)', '(:)']:
                # 将格式化后的字符串添加到 'cbsetdims' 中,用于回调函数中变量名的维度设置
                ret['cbsetdims'] = '%s#varname#_Dims[%d]=%s,' % (
                    ret['cbsetdims'], i, d)
            # 如果当前变量是输入参数,并且维度为 '*'
            elif isintent_in(var):
                # 输出警告信息,表示假定为定形数组,并用 0 替换当前维度
                outmess('getarrdims:warning: assumed shape array, using 0 instead of %r\n'
                        % (d))
                # 将格式化后的字符串添加到 'cbsetdims' 中,用于回调函数中变量名的维度设置
                ret['cbsetdims'] = '%s#varname#_Dims[%d]=%s,' % (
                    ret['cbsetdims'], i, 0)
            # 如果开启了详细输出
            elif verbose:
                # 输出错误信息,表示在回调函数中,数组参数 %s 必须有有界维度,但当前为 %s
                errmess(
                    'getarrdims: If in call-back function: array argument %s must have bounded dimensions: got %s\n' % (repr(a), repr(d)))
        # 如果 'cbsetdims' 不为空,则去掉末尾的逗号
        if ret['cbsetdims']:
            ret['cbsetdims'] = ret['cbsetdims'][:-1]
# 返回函数结果
    return ret


def getpydocsign(a, var):
    global lcb_map
    # 如果变量是函数
    if isfunction(var):
        # 如果函数有'result'属性,将其赋值给af,否则将函数名赋值给af
        if 'result' in var:
            af = var['result']
        else:
            af = var['name']
        # 如果函数名在var['vars']中
        if af in var['vars']:
            # 递归调用getpydocsign函数,处理函数返回值的情况
            return getpydocsign(af, var['vars'][af])
        else:
            # 报错,函数%s没有返回值?!
            errmess('getctype: function %s has no return value?!\\n' % af)
        return '', ''
    
    # 默认签名和输出签名初始值为a
    sig, sigout = a, a
    opt = ''
    # 如果变量是输入类型
    if isintent_in(var):
        opt = 'input'
    # 如果变量是输入输出类型
    elif isintent_inout(var):
        opt = 'in/output'
    
    out_a = a
    # 如果变量是输出类型
    if isintent_out(var):
        # 遍历var['intent'],查找以'out='开头的键
        for k in var['intent']:
            if k[:4] == 'out=':
                out_a = k[4:]  # 获取输出变量名
                break
    
    init = ''
    ctype = getctype(var)
    # 如果变量有初始值
    if hasinitvalue(var):
        # 调用getinit函数获取初始值和显示的初始值
        init, showinit = getinit(a, var)
        init = ', optional\\n    Default: %s' % showinit
    
    # 如果变量是标量类型
    if isscalar(var):
        if isintent_inout(var):
            # 设置标量的签名
            sig = '%s : %s rank-0 array(%s,\'%s\')%s' % (a, opt, c2py_map[ctype],
                                                         c2pycode_map[ctype], init)
        else:
            # 设置标量的签名
            sig = '%s : %s %s%s' % (a, opt, c2py_map[ctype], init)
        # 设置标量的输出签名
        sigout = '%s : %s' % (out_a, c2py_map[ctype])
    
    # 如果变量是字符串类型
    elif isstring(var):
        if isintent_inout(var):
            # 设置字符串的签名
            sig = '%s : %s rank-0 array(string(len=%s),\'c\')%s' % (
                a, opt, getstrlength(var), init)
        else:
            # 设置字符串的签名
            sig = '%s : %s string(len=%s)%s' % (
                a, opt, getstrlength(var), init)
        # 设置字符串的输出签名
        sigout = '%s : string(len=%s)' % (out_a, getstrlength(var))
    
    # 如果变量是数组类型
    elif isarray(var):
        dim = var['dimension']
        rank = repr(len(dim))
        # 设置数组的签名
        sig = '%s : %s rank-%s array(\'%s\') with bounds (%s)%s' % (a, opt, rank,
                                                                    c2pycode_map[
                                                                        ctype],
                                                                    ','.join(dim), init)
        # 如果输入变量名和输出变量名相同
        if a == out_a:
            # 设置数组的输出签名
            sigout = '%s : rank-%s array(\'%s\') with bounds (%s)'\
                % (a, rank, c2pycode_map[ctype], ','.join(dim))
        else:
            # 设置数组的输出签名,包括存储信息
            sigout = '%s : rank-%s array(\'%s\') with bounds (%s) and %s storage'\
                % (out_a, rank, c2pycode_map[ctype], ','.join(dim), a)
    
    # 如果变量是外部变量类型
    elif isexternal(var):
        ua = ''
        # 如果变量在lcb_map中,并且映射存在于lcb2_map中,并且lcb2_map[lcb_map[a]]中有'argname'键
        if a in lcb_map and lcb_map[a] in lcb2_map and 'argname' in lcb2_map[lcb_map[a]]:
            ua = lcb2_map[lcb_map[a]]['argname']
            # 如果ua不等于a,设置ua为'=> %s'
            if not ua == a:
                ua = ' => %s' % ua
            else:
                ua = ''
        # 设置外部变量的签名
        sig = '%s : call-back function%s' % (a, ua)
        sigout = sig
    
    else:
        # 报错,无法解析%s的文档签名
        errmess(
            'getpydocsign: Could not resolve docsignature for "%s".\\n' % a)
    
    # 返回签名和输出签名
    return sig, sigout


def getarrdocsign(a, var):
    ctype = getctype(var)
    # 如果变量 var 是字符串并且不是数组
    if isstring(var) and (not isarray(var)):
        # 根据变量 var 的长度获取字符串的长度信息,构造数组签名字符串
        sig = '%s : rank-0 array(string(len=%s),\'c\')' % (a,
                                                           getstrlength(var))
    
    # 如果变量 var 是标量
    elif isscalar(var):
        # 根据变量的类型获取对应的 Python 类型和代码映射,构造数组签名字符串
        sig = '%s : rank-0 array(%s,\'%s\')' % (a, c2py_map[ctype],
                                                c2pycode_map[ctype],)
    
    # 如果变量 var 是数组
    elif isarray(var):
        # 获取变量 var 的维度信息
        dim = var['dimension']
        # 获取数组的维度数并转换为字符串形式
        rank = repr(len(dim))
        # 根据变量的类型获取对应的代码映射,构造数组签名字符串
        sig = '%s : rank-%s array(\'%s\') with bounds (%s)' % (a, rank,
                                                               c2pycode_map[
                                                                   ctype],
                                                               ','.join(dim))
    
    # 返回构造好的数组签名字符串
    return sig
# 定义函数 getinit,接收两个参数 a 和 var
def getinit(a, var):
    # 如果 var 是字符串类型
    if isstring(var):
        # 初始化 init 和 showinit 分别为空字符串和单引号空字符串
        init, showinit = '""', "''"
    else:
        # 否则初始化 init 和 showinit 为空字符串
        init, showinit = '', ''
    
    # 如果 var 具有初始值
    if hasinitvalue(var):
        # 将 init 设置为 var['='],showinit 设置为 init
        init = var['=']
        showinit = init
        
        # 如果 var 是复数或复数数组
        if iscomplex(var) or iscomplexarray(var):
            # 初始化一个空字典 ret
            ret = {}

            try:
                # 尝试获取 var["="] 的值并处理
                v = var["="]
                # 如果值包含逗号
                if ',' in v:
                    # 将去除首尾括号后的字符串通过 '@,@' 分隔,并存入 ret 字典
                    ret['init.r'], ret['init.i'] = markoutercomma(
                        v[1:-1]).split('@,@')
                else:
                    # 否则将值解析为表达式,并分别获取实部和虚部
                    v = eval(v, {}, {})
                    ret['init.r'], ret['init.i'] = str(v.real), str(v.imag)
            except Exception:
                # 如果出错则抛出 ValueError 异常
                raise ValueError(
                    'getinit: expected complex number `(r,i)\' but got `%s\' as initial value of %r.' % (init, a))
            
            # 如果 var 是数组类型,则重新设置 init 为复数格式字符串
            if isarray(var):
                init = '(capi_c.r=%s,capi_c.i=%s,capi_c)' % (
                    ret['init.r'], ret['init.i'])
        
        # 如果 var 是字符串类型
        elif isstring(var):
            # 如果 init 是空的,将其设置为双引号包裹的 var["="] 值的处理字符串,同时设置 showinit 为单引号包裹
            if not init:
                init, showinit = '""', "''"
            if init[0] == "'":
                init = '"%s"' % (init[1:-1].replace('"', '\\"'))
            if init[0] == '"':
                showinit = "'%s'" % (init[1:-1])
    
    # 返回 init 和 showinit
    return init, showinit
    # 如果变量是外部回调函数
    if isexternal(var):
        # 将回调函数的名称映射到 ret 字典中的 'cbnamekey'
        ret['cbnamekey'] = a
        # 如果回调函数在 lcb_map 中存在
        if a in lcb_map:
            # 设置 ret 字典中的回调函数名称为 lcb_map 中对应的值
            ret['cbname'] = lcb_map[a]
            # 设置最大参数数目为 lcb_map 对应值在 lcb2_map 中的最大参数数目
            ret['maxnofargs'] = lcb2_map[lcb_map[a]]['maxnofargs']
            # 设置可选参数数目为 lcb_map 对应值在 lcb2_map 中的可选参数数目
            ret['nofoptargs'] = lcb2_map[lcb_map[a]]['nofoptargs']
            # 设置回调函数的文档字符串为 lcb_map 对应值在 lcb2_map 中的文档字符串
            ret['cbdocstr'] = lcb2_map[lcb_map[a]]['docstr']
            # 设置回调函数的 LaTeX 文档字符串为 lcb_map 对应值在 lcb2_map 中的 LaTeX 文档字符串
            ret['cblatexdocstr'] = lcb2_map[lcb_map[a]]['latexdocstr']
        else:
            # 如果回调函数在 lcb_map 中不存在,设置 ret 字典中的回调函数名称为 a
            ret['cbname'] = a
            # 输出错误信息,说明外部回调函数 a 不在 lcb_map 中
            errmess('sign2map: Confused: external %s is not in lcb_map%s.\n' % (
                a, list(lcb_map.keys())))
    
    # 如果变量是字符串类型
    if isstring(var):
        # 设置 ret 字典中的 'length' 键为字符串 var 的长度
        ret['length'] = getstrlength(var)
    
    # 如果变量是数组类型
    if isarray(var):
        # 将 ret 字典更新为包含数组维度信息的新字典
        ret = dictappend(ret, getarrdims(a, var))
        # 复制数组变量的维度到 dim 变量中
        dim = copy.copy(var['dimension'])
    
    # 如果 ret 字典中的 'ctype' 键存在于 c2capi_map 中
    if ret['ctype'] in c2capi_map:
        # 设置 ret 字典中的 'atype' 键为 c2capi_map 中 'ctype' 键对应的值
        ret['atype'] = c2capi_map[ret['ctype']]
        # 设置 ret 字典中的 'elsize' 键为变量的元素大小
        ret['elsize'] = get_elsize(var)
    
    # 调试信息
    if debugcapi(var):
        # 定义调试信息列表 il
        il = [isintent_in, 'input', isintent_out, 'output',
              isintent_inout, 'inoutput', isrequired, 'required',
              isoptional, 'optional', isintent_hide, 'hidden',
              iscomplex, 'complex scalar',
              l_and(isscalar, l_not(iscomplex)), 'scalar',
              isstring, 'string', isarray, 'array',
              iscomplexarray, 'complex array', isstringarray, 'string array',
              iscomplexfunction, 'complex function',
              l_and(isfunction, l_not(iscomplexfunction)), 'function',
              isexternal, 'callback',
              isintent_callback, 'callback',
              isintent_aux, 'auxiliary',
              ]
        # 初始化结果列表 rl
        rl = []
        # 遍历 il 列表,每两个元素一组判断是否符合条件,并添加到 rl 中
        for i in range(0, len(il), 2):
            if il[i](var):
                rl.append(il[i + 1])
        # 如果变量是字符串类型,添加字符串长度信息到 rl
        if isstring(var):
            rl.append('slen(%s)=%s' % (a, ret['length']))
        # 如果变量是数组类型,添加数组维度信息到 rl
        if isarray(var):
            ddim = ','.join(
                map(lambda x, y: '%s|%s' % (x, y), var['dimension'], dim))
            rl.append('dims(%s)' % ddim)
        # 如果变量是外部回调函数,设置调试信息
        if isexternal(var):
            ret['vardebuginfo'] = 'debug-capi:%s=>%s:%s' % (
                a, ret['cbname'], ','.join(rl))
        else:
            # 设置其他类型变量的调试信息
            ret['vardebuginfo'] = 'debug-capi:%s %s=%s:%s' % (
                ret['ctype'], a, ret['showinit'], ','.join(rl))
        # 如果变量是标量,根据 'ctype' 设置调试显示值
        if isscalar(var):
            if ret['ctype'] in cformat_map:
                ret['vardebugshowvalue'] = 'debug-capi:%s=%s' % (
                    a, cformat_map[ret['ctype']])
        # 如果变量是字符串,设置调试显示值为字符串长度和值的格式化字符串
        if isstring(var):
            ret['vardebugshowvalue'] = 'debug-capi:slen(%s)=%s %s="%s"' % (
                a, ret['length'], a, a)
        # 如果变量是外部回调函数,设置调试显示值
        if isexternal(var):
            ret['vardebugshowvalue'] = 'debug-capi:%s=%p' % (a)
    
    # 如果 ret 字典中的 'ctype' 键存在于 cformat_map 中
    if ret['ctype'] in cformat_map:
        # 设置 ret 字典中的 'varshowvalue' 键为格式化后的值的显示名称
        ret['varshowvalue'] = '#name#:%s=%s' % (a, cformat_map[ret['ctype']])
        # 设置 ret 字典中的 'showvalueformat' 键为格式化后的值的显示格式
        ret['showvalueformat'] = '%s' % (cformat_map[ret['ctype']])
    
    # 如果变量是字符串,设置 ret 字典中的 'varshowvalue' 键为字符串长度和字符串值的格式化字符串
    if isstring(var):
        ret['varshowvalue'] = '#name#:slen(%s)=%d %s="%s"' % (a, ret['length'], a, a)
    
    # 获取变量的 Python 文档签名和输出签名,存储在 ret 字典中的 'pydocsign' 和 'pydocsignout' 键中
    ret['pydocsign'], ret['pydocsignout'] = getpydocsign(a, var)
    # 如果变量 var 中包含名为 'note' 的键
    if hasnote(var):
        # 将 'note' 键对应的值赋给返回字典 ret 的 'note' 键
        ret['note'] = var['note']
    # 返回处理后的字典 ret
    return ret
# 将函数 routsign2map 定义为将给定的 rout 字典转换为一个映射字典的函数
def routsign2map(rout):
    """
    name,NAME,begintitle,endtitle
    rname,ctype,rformat
    routdebugshowvalue
    """
    # 声明 lcb_map 为全局变量
    global lcb_map
    # 从 rout 字典中获取 'name' 键对应的值,并赋给 name 变量
    name = rout['name']
    # 使用 getfortranname 函数获取 rout 对应的 Fortran 名称,并赋给 fname 变量
    fname = getfortranname(rout)
    # 创建一个新的字典 ret,包含一些与 name 和 fname 相关的派生值
    ret = {'name': name,
           'texname': name.replace('_', '\\_'),  # 生成 LaTeX 格式的 name
           'name_lower': name.lower(),            # name 的小写形式
           'NAME': name.upper(),                  # name 的大写形式
           'begintitle': gentitle(name),          # 生成 name 的标题形式
           'endtitle': gentitle('end of %s' % name),  # 生成 name 结尾的标题形式
           'fortranname': fname,                  # Fortran 名称
           'FORTRANNAME': fname.upper(),          # Fortran 名称的大写形式
           'callstatement': getcallstatement(rout) or '',  # 获取调用语句,如果不存在则为空字符串
           'usercode': getusercode(rout) or '',  # 获取用户代码,如果不存在则为空字符串
           'usercode1': getusercode1(rout) or '',  # 获取用户代码1,如果不存在则为空字符串
           }
    # 根据 fname 是否包含下划线来确定 F_FUNC 的值
    if '_' in fname:
        ret['F_FUNC'] = 'F_FUNC_US'
    else:
        ret['F_FUNC'] = 'F_FUNC'
    # 根据 name 是否包含下划线来确定 F_WRAPPEDFUNC 的值
    if '_' in name:
        ret['F_WRAPPEDFUNC'] = 'F_WRAPPEDFUNC_US'
    else:
        ret['F_WRAPPEDFUNC'] = 'F_WRAPPEDFUNC'
    # 初始化空字典 lcb_map
    lcb_map = {}
    # 如果 rout 中包含 'use' 键
    if 'use' in rout:
        # 遍历 rout['use'] 中的每个键
        for u in rout['use'].keys():
            # 如果 u 在 cb_rules.cb_map 中
            if u in cb_rules.cb_map:
                # 遍历 cb_rules.cb_map[u] 中的每个元素 un
                for un in cb_rules.cb_map[u]:
                    ln = un[0]
                    # 如果 rout['use'][u] 中包含 'map' 键
                    if 'map' in rout['use'][u]:
                        # 遍历 rout['use'][u]['map'] 中的每个键 k
                        for k in rout['use'][u]['map'].keys():
                            # 如果 rout['use'][u]['map'][k] 等于 un[0]
                            if rout['use'][u]['map'][k] == un[0]:
                                ln = k  # 将 k 赋给 ln
                                break  # 结束内部循环
                    lcb_map[ln] = un[1]  # 将 un[1] 添加到 lcb_map 中
    # 如果 rout 中没有 'use' 键,但有 'externals' 键且 rout['externals'] 不为空
    elif 'externals' in rout and rout['externals']:
        # 输出错误信息,指出函数 routsign2map 中出现了错误情况
        errmess('routsign2map: Confused: function %s has externals %s but no "use" statement.\n' % (
            ret['name'], repr(rout['externals'])))
    # 获取调用协议参数,使用 rout 和 lcb_map,如果不存在则为空字符串
    ret['callprotoargument'] = getcallprotoargument(rout, lcb_map) or ''
    # 如果 rout 是一个函数对象
    if isfunction(rout):
        # 如果 rout 包含 'result' 键
        if 'result' in rout:
            # 将 rout['result'] 赋给变量 a
            a = rout['result']
        else:
            # 否则将 rout['name'] 赋给变量 a
            a = rout['name']
        
        # 将变量 a 赋给返回字典 ret 的 'rname' 键
        ret['rname'] = a
        
        # 调用 getpydocsign 函数获取签名信息,将结果分别赋给 ret['pydocsign'] 和 ret['pydocsignout']
        ret['pydocsign'], ret['pydocsignout'] = getpydocsign(a, rout)
        
        # 调用 getctype 函数获取 rout['vars'][a] 的类型,将结果赋给 ret['ctype']
        ret['ctype'] = getctype(rout['vars'][a])
        
        # 如果 rout 包含结果的注释信息
        if hasresultnote(rout):
            # 将 rout['vars'][a]['note'] 赋给 ret['resultnote']
            ret['resultnote'] = rout['vars'][a]['note']
            # 将 rout['vars'][a]['note'] 设置为 ['See elsewhere.'],替换原有注释信息
            rout['vars'][a]['note'] = ['See elsewhere.']
        
        # 如果 ret['ctype'] 在 c2buildvalue_map 中有对应的值
        if ret['ctype'] in c2buildvalue_map:
            # 将 c2buildvalue_map[ret['ctype']] 的值赋给 ret['rformat']
            ret['rformat'] = c2buildvalue_map[ret['ctype']]
        else:
            # 否则将 'O' 赋给 ret['rformat'],并记录错误消息
            ret['rformat'] = 'O'
            errmess('routsign2map: no c2buildvalue key for type %s\n' % (repr(ret['ctype'])))
        
        # 如果启用了 debugcapi(rout) 调试模式
        if debugcapi(rout):
            # 如果 ret['ctype'] 在 cformat_map 中有对应的格式化方式
            if ret['ctype'] in cformat_map:
                # 设置 ret['routdebugshowvalue'] 为 'debug-capi:%s=%s' 的格式化字符串
                ret['routdebugshowvalue'] = 'debug-capi:%s=%s' % (a, cformat_map[ret['ctype']])
            
            # 如果 rout 是字符串函数
            if isstringfunction(rout):
                # 设置 ret['routdebugshowvalue'] 为 'debug-capi:slen(%s)=%%d %s=\\"%%s\\"' 的格式化字符串
                ret['routdebugshowvalue'] = 'debug-capi:slen(%s)=%%d %s=\\"%%s\\"' % (a, a)
        
        # 如果 rout 是字符串函数
        if isstringfunction(rout):
            # 获取 rout['vars'][a] 的字符串长度,将结果赋给 ret['rlength']
            ret['rlength'] = getstrlength(rout['vars'][a])
            
            # 如果字符串长度为 '-1',记录错误消息并设置 ret['rlength'] 为 '10'
            if ret['rlength'] == '-1':
                errmess('routsign2map: expected explicit specification of the length of the string returned by the fortran function %s; taking 10.\n' % (repr(rout['name'])))
                ret['rlength'] = '10'
    
    # 如果 rout 中有注释信息
    if hasnote(rout):
        # 将 rout['note'] 赋给 ret['note']
        ret['note'] = rout['note']
        # 将 rout['note'] 设置为 ['See elsewhere.'],替换原有注释信息
        rout['note'] = ['See elsewhere.']
    
    # 返回最终的结果字典 ret
    return ret
def modsign2map(m):
    """
    将模块的签名映射到特定格式的字典
    """
    if ismodule(m):
        # 如果 m 是模块,则设置特定的键值对
        ret = {'f90modulename': m['name'],
               'F90MODULENAME': m['name'].upper(),
               'texf90modulename': m['name'].replace('_', '\\_')}
    else:
        # 如果 m 不是模块,则设置另一组特定的键值对
        ret = {'modulename': m['name'],
               'MODULENAME': m['name'].upper(),
               'texmodulename': m['name'].replace('_', '\\_')}
    # 获取模块的文档字符串列表,如果不存在则返回空列表
    ret['restdoc'] = getrestdoc(m) or []
    # 如果模块有注释信息,则添加到结果字典中
    if hasnote(m):
        ret['note'] = m['note']
    # 获取模块的用户代码字符串,如果不存在则为空字符串
    ret['usercode'] = getusercode(m) or ''
    # 获取模块的另一部分用户代码字符串,如果不存在则为空字符串
    ret['usercode1'] = getusercode1(m) or ''
    # 如果模块有函数体,则获取第一个函数体的用户代码字符串,否则为空字符串
    if m['body']:
        ret['interface_usercode'] = getusercode(m['body'][0]) or ''
    else:
        ret['interface_usercode'] = ''
    # 获取模块的 Python 方法定义字符串,如果不存在则为空字符串
    ret['pymethoddef'] = getpymethoddef(m) or ''
    # 如果模块中包含 'coutput' 键,则添加到结果字典中
    if 'coutput' in m:
        ret['coutput'] = m['coutput']
    # 如果模块中包含 'f2py_wrapper_output' 键,则添加到结果字典中
    if 'f2py_wrapper_output' in m:
        ret['f2py_wrapper_output'] = m['f2py_wrapper_output']
    # 返回整理后的结果字典
    return ret


def cb_sign2map(a, var, index=None):
    """
    将回调函数参数的签名映射到特定格式的字典
    """
    ret = {'varname': a}
    ret['varname_i'] = ret['varname']
    # 获取变量的 C 类型字符串
    ret['ctype'] = getctype(var)
    # 如果 C 类型在 c2capi_map 中存在映射,则设置相关字段
    if ret['ctype'] in c2capi_map:
        ret['atype'] = c2capi_map[ret['ctype']]
        ret['elsize'] = get_elsize(var)
    # 如果 C 类型在 cformat_map 中存在格式化字符串,则设置显示值格式字段
    if ret['ctype'] in cformat_map:
        ret['showvalueformat'] = '%s' % (cformat_map[ret['ctype']])
    # 如果变量是数组,则追加数组维度信息到结果字典中
    if isarray(var):
        ret = dictappend(ret, getarrdims(a, var))
    # 获取变量的 Python 文档签名和输出签名
    ret['pydocsign'], ret['pydocsignout'] = getpydocsign(a, var)
    # 如果变量有注释信息,则添加到结果字典中,并将原变量的注释设置为 ['See elsewhere.']
    if hasnote(var):
        ret['note'] = var['note']
        var['note'] = ['See elsewhere.']
    # 返回整理后的结果字典
    return ret


def cb_routsign2map(rout, um):
    """
    将回调函数的签名映射到特定格式的字典
    """
    ret = {'name': 'cb_%s_in_%s' % (rout['name'], um),
           'returncptr': ''}
    # 如果回调函数是意图回调函数,则设置相关字段
    if isintent_callback(rout):
        if '_' in rout['name']:
            F_FUNC = 'F_FUNC_US'
        else:
            F_FUNC = 'F_FUNC'
        # 设置回调函数名称和 static 属性
        ret['callbackname'] = '%s(%s,%s)' \
                              % (F_FUNC,
                                 rout['name'].lower(),
                                 rout['name'].upper(),
                                 )
        ret['static'] = 'extern'
    else:
        # 否则,直接设置回调函数名称和 static 属性
        ret['callbackname'] = ret['name']
        ret['static'] = 'static'
    # 设置回调函数的参数名称、标题等信息
    ret['argname'] = rout['name']
    ret['begintitle'] = gentitle(ret['name'])
    ret['endtitle'] = gentitle('end of %s' % ret['name'])
    # 获取回调函数的 C 类型字符串和返回类型
    ret['ctype'] = getctype(rout)
    ret['rctype'] = 'void'
    # 如果返回类型是字符串,则设置返回类型为 void
    if ret['ctype'] == 'string':
        ret['rctype'] = 'void'
    else:
        ret['rctype'] = ret['ctype']
    # 如果返回类型不是 void,则根据是否为复杂函数设置返回值指针的相关代码
    if ret['rctype'] != 'void':
        if iscomplexfunction(rout):
            ret['returncptr'] = """
#ifdef F2PY_CB_RETURNCOMPLEX
return_value=
#endif
"""
        else:
            ret['returncptr'] = 'return_value='
    # 如果回调函数的 C 类型在 cformat_map 中存在格式化字符串,则设置显示值格式字段
    if ret['ctype'] in cformat_map:
        ret['showvalueformat'] = '%s' % (cformat_map[ret['ctype']])
    # 如果回调函数是字符串函数,则获取其字符串长度信息
    if isstringfunction(rout):
        ret['strlength'] = getstrlength(rout)
    # 返回整理后的结果字典
    return ret
    # 如果 rout 是一个函数
    if isfunction(rout):
        # 如果 rout 字典中包含 'result' 键
        if 'result' in rout:
            # 将 a 设为 rout['result'] 对应的值
            a = rout['result']
        else:
            # 否则将 a 设为 rout['name'] 对应的值
            a = rout['name']
        
        # 如果 rout['vars'][a] 中有注释
        if hasnote(rout['vars'][a]):
            # 将 ret 字典中的 'note' 键设为 rout['vars'][a] 中 'note' 键对应的值
            ret['note'] = rout['vars'][a]['note']
            # 将 rout['vars'][a] 中 'note' 键对应的值设为 ['See elsewhere.']
            rout['vars'][a]['note'] = ['See elsewhere.']
        
        # 将 ret 字典中的 'rname' 键设为 a 的值
        ret['rname'] = a
        
        # 调用 getpydocsign 函数,将其返回值分别设为 ret 字典中的 'pydocsign' 和 'pydocsignout' 键的值
        ret['pydocsign'], ret['pydocsignout'] = getpydocsign(a, rout)
        
        # 如果 rout 是复杂函数
        if iscomplexfunction(rout):
            # 将 ret 字典中的 'rctype' 键设为空字符串
            ret['rctype'] = ""
#ifdef F2PY_CB_RETURNCOMPLEX
#ctype#
#else
void
#endif
"""
    else:
        # 如果路由(rout)具有注释,则将其保存到返回字典中,并将路由的注释替换为默认的“See elsewhere.”
        if hasnote(rout):
            ret['note'] = rout['note']
            rout['note'] = ['See elsewhere.']
    # 初始化参数计数器
    nofargs = 0
    # 初始化可选参数计数器
    nofoptargs = 0
    # 如果路由(rout)包含 'args' 和 'vars'
    if 'args' in rout and 'vars' in rout:
        # 遍历路由(rout)的参数列表
        for a in rout['args']:
            # 获取变量的详细信息
            var = rout['vars'][a]
            # 如果变量具有输入或输入输出意图
            if l_or(isintent_in, isintent_inout)(var):
                # 增加参数计数器
                nofargs = nofargs + 1
                # 如果变量是可选的
                if isoptional(var):
                    # 增加可选参数计数器
                    nofoptargs = nofoptargs + 1
    # 将最大参数数量存入返回字典
    ret['maxnofargs'] = repr(nofargs)
    # 将可选参数数量存入返回字典
    ret['nofoptargs'] = repr(nofoptargs)
    # 如果路由(rout)具有注释且是函数,并且包含 'result'
    if hasnote(rout) and isfunction(rout) and 'result' in rout:
        # 将路由的注释存入返回字典,并将路由的注释替换为默认的“See elsewhere.”
        ret['routnote'] = rout['note']
        rout['note'] = ['See elsewhere.']
    # 返回最终的返回字典
    return ret


# 定义一个函数 common_sign2map,已经过时
def common_sign2map(a, var):
    # 初始化返回字典,包含变量名和其 C 类型
    ret = {'varname': a, 'ctype': getctype(var)}
    # 如果变量是字符串数组
    if isstringarray(var):
        ret['ctype'] = 'char'
    # 如果变量的 C 类型在 c2capi_map 中
    if ret['ctype'] in c2capi_map:
        # 将其对应的 API 类型存入返回字典,并获取元素大小
        ret['atype'] = c2capi_map[ret['ctype']]
        ret['elsize'] = get_elsize(var)
    # 如果变量的 C 类型在 cformat_map 中
    if ret['ctype'] in cformat_map:
        # 存入显示值的格式字符串到返回字典
        ret['showvalueformat'] = '%s' % (cformat_map[ret['ctype']])
    # 如果变量是数组
    if isarray(var):
        # 将数组维度信息附加到返回字典中
        ret = dictappend(ret, getarrdims(a, var))
    # 如果变量是字符串
    elif isstring(var):
        # 获取字符串的长度和维度信息,并存入返回字典
        ret['size'] = getstrlength(var)
        ret['rank'] = '1'
    # 获取变量的 Python 文档字符串签名和输出签名,并存入返回字典
    ret['pydocsign'], ret['pydocsignout'] = getpydocsign(a, var)
    # 如果变量具有注释
    if hasnote(var):
        # 将变量的注释存入返回字典,并将变量的注释替换为默认的“See elsewhere.”
        ret['note'] = var['note']
        var['note'] = ['See elsewhere.']
    # 获取数组文档字符串签名并存入返回字典
    # 对于字符串,这里返回的是 0 维,但实际上是 1 维
    ret['arrdocstr'] = getarrdocsign(a, var)
    # 返回最终的返回字典
    return ret

.\numpy\numpy\f2py\cb_rules.py

"""
Build call-back mechanism for f2py2e.

Copyright 1999 -- 2011 Pearu Peterson all rights reserved.
Copyright 2011 -- present NumPy Developers.
Permission to use, modify, and distribute this software is given under the
terms of the NumPy License.

NO WARRANTY IS EXPRESSED OR IMPLIED.  USE AT YOUR OWN RISK.
"""
# 导入模块中的版本信息
from . import __version__
# 导入辅助函数模块
from .auxfuncs import (
    applyrules, debugcapi, dictappend, errmess, getargs, hasnote, isarray,
    iscomplex, iscomplexarray, iscomplexfunction, isfunction, isintent_c,
    isintent_hide, isintent_in, isintent_inout, isintent_nothide,
    isintent_out, isoptional, isrequired, isscalar, isstring,
    isstringfunction, issubroutine, l_and, l_not, l_or, outmess, replace,
    stripcomma, throw_error
)
# 导入C函数模块
from . import cfuncs

# 获取当前模块的f2py版本信息
f2py_version = __version__.version


################## Rules for callback function ##############

# 回调函数规则的定义
cb_routine_rules = {
    'cbtypedefs': 'typedef #rctype#(*#name#_typedef)(#optargs_td##args_td##strarglens_td##noargs#);',
    'body': """
#begintitle#
typedef struct {
    PyObject *capi;
    PyTupleObject *args_capi;
    int nofargs;
    jmp_buf jmpbuf;
} #name#_t;

#if defined(F2PY_THREAD_LOCAL_DECL) && !defined(F2PY_USE_PYTHON_TLS)

static F2PY_THREAD_LOCAL_DECL #name#_t *_active_#name# = NULL;

static #name#_t *swap_active_#name#(#name#_t *ptr) {
    #name#_t *prev = _active_#name#;
    _active_#name# = ptr;
    return prev;
}

static #name#_t *get_active_#name#(void) {
    return _active_#name#;
}

#else

static #name#_t *swap_active_#name#(#name#_t *ptr) {
    char *key = "__f2py_cb_#name#";
    return (#name#_t *)F2PySwapThreadLocalCallbackPtr(key, ptr);
}

static #name#_t *get_active_#name#(void) {
    char *key = "__f2py_cb_#name#";
    return (#name#_t *)F2PyGetThreadLocalCallbackPtr(key);
}

#endif

/*typedef #rctype#(*#name#_typedef)(#optargs_td##args_td##strarglens_td##noargs#);*/
#static# #rctype# #callbackname# (#optargs##args##strarglens##noargs#) {
    #name#_t cb_local = { NULL, NULL, 0 };
    #name#_t *cb = NULL;
    PyTupleObject *capi_arglist = NULL;
    PyObject *capi_return = NULL;
    PyObject *capi_tmp = NULL;
    PyObject *capi_arglist_list = NULL;
    int capi_j,capi_i = 0;
    int capi_longjmp_ok = 1;
#decl#
#ifdef F2PY_REPORT_ATEXIT
f2py_cb_start_clock();
#endif
    cb = get_active_#name#();
    if (cb == NULL) {
        capi_longjmp_ok = 0;
        cb = &cb_local;
    }
    capi_arglist = cb->args_capi;
    CFUNCSMESS(\"cb:Call-back function #name# (maxnofargs=#maxnofargs#(-#nofoptargs#))\\n\");
    CFUNCSMESSPY(\"cb:#name#_capi=\",cb->capi);
    if (cb->capi==NULL) {
        capi_longjmp_ok = 0;
        cb->capi = PyObject_GetAttrString(#modulename#_module,\"#argname#\");
        CFUNCSMESSPY(\"cb:#name#_capi=\",cb->capi);
    }
    if (cb->capi==NULL) {
        PyErr_SetString(#modulename#_error,\"cb: Callback #argname# not defined (as an argument or module #modulename# attribute).\\n\");
        goto capi_fail;
    }
    if (F2PyCapsule_Check(cb->capi)) {
    #name#_typedef #name#_cptr;
    #name#_cptr = F2PyCapsule_AsVoidPtr(cb->capi);
    #returncptr#(*#name#_cptr)(#optargs_nm##args_nm##strarglens_nm#);
    #return#
    }

    if (capi_arglist==NULL) {
        // 如果回调函数的参数列表为空指针,则执行以下操作
        capi_longjmp_ok = 0;
        // 从模块中获取名为 "#argname#_extra_args" 的属性
        capi_tmp = PyObject_GetAttrString(#modulename#_module,\"#argname#_extra_args\");
        // 如果成功获取到了属性
        if (capi_tmp) {
            // 将属性转换为元组对象
            capi_arglist = (PyTupleObject *)PySequence_Tuple(capi_tmp);
            // 释放临时对象
            Py_DECREF(capi_tmp);
            // 如果转换失败
            if (capi_arglist==NULL) {
                // 抛出异常,指示转换失败
                PyErr_SetString(#modulename#_error,\"Failed to convert #modulename#.#argname#_extra_args to tuple.\\n\");
                // 跳转到错误处理标签
                goto capi_fail;
            }
        } else {
            // 清除之前的异常状态
            PyErr_Clear();
            // 如果未获取到属性,则创建一个空的元组对象
            capi_arglist = (PyTupleObject *)Py_BuildValue(\"()\");
        }
    }
    // 如果参数列表仍为空
    if (capi_arglist == NULL) {
        // 抛出异常,指示回调函数的参数列表未设置
        PyErr_SetString(#modulename#_error,\"Callback #argname# argument list is not set.\\n\");
        // 跳转到错误处理标签
        goto capi_fail;
    }
#setdims#
#ifdef PYPY_VERSION
#define CAPI_ARGLIST_SETITEM(idx, value) PyList_SetItem((PyObject *)capi_arglist_list, idx, value)
    // 如果是在 PyPy 环境下,将 capi_arglist 转换为 PyList 对象
    capi_arglist_list = PySequence_List((PyObject *)capi_arglist);
    // 如果转换失败,跳转到 capi_fail 标签处处理异常
    if (capi_arglist_list == NULL) goto capi_fail;
#else
#define CAPI_ARGLIST_SETITEM(idx, value) PyTuple_SetItem((PyObject *)capi_arglist, idx, value)
#endif
#pyobjfrom#
#undef CAPI_ARGLIST_SETITEM
#ifdef PYPY_VERSION
    // 在 PyPy 环境下,输出 capi_arglist_list 的内容到日志
    CFUNCSMESSPY(\"cb:capi_arglist=\",capi_arglist_list);
#else
    // 在非 PyPy 环境下,输出 capi_arglist 的内容到日志
    CFUNCSMESSPY(\"cb:capi_arglist=\",capi_arglist);
#endif
    // 输出调试信息到日志,指示正在调用 Python 函数
    CFUNCSMESS(\"cb:Call-back calling Python function #argname#.\\n\");
#ifdef F2PY_REPORT_ATEXIT
    // 如果定义了 F2PY_REPORT_ATEXIT 宏,则开始计时
    f2py_cb_start_call_clock();
#endif
#ifdef PYPY_VERSION
    // 在 PyPy 环境下,调用 Python 函数 cb->capi,传入 capi_arglist_list 作为参数
    capi_return = PyObject_CallObject(cb->capi,(PyObject *)capi_arglist_list);
    // 减少 capi_arglist_list 的引用计数
    Py_DECREF(capi_arglist_list);
    // 置空 capi_arglist_list 指针
    capi_arglist_list = NULL;
#else
    // 在非 PyPy 环境下,调用 Python 函数 cb->capi,传入 capi_arglist 作为参数
    capi_return = PyObject_CallObject(cb->capi,(PyObject *)capi_arglist);
#endif
#ifdef F2PY_REPORT_ATEXIT
    // 如果定义了 F2PY_REPORT_ATEXIT 宏,则停止计时
    f2py_cb_stop_call_clock();
#endif
    // 输出 capi_return 的内容到日志
    CFUNCSMESSPY(\"cb:capi_return=\",capi_return);
    // 如果 capi_return 为空指针,输出错误信息并跳转到 capi_fail 处
    if (capi_return == NULL) {
        fprintf(stderr,\"capi_return is NULL\\n\");
        goto capi_fail;
    }
    // 如果 capi_return 为 Py_None,减少其引用计数,并重新创建一个空元组对象
    if (capi_return == Py_None) {
        Py_DECREF(capi_return);
        capi_return = Py_BuildValue(\"()\");
    }
    // 如果 capi_return 不是元组对象,将其封装为一个元组对象
    else if (!PyTuple_Check(capi_return)) {
        capi_return = Py_BuildValue(\"(N)\",capi_return);
    }
    // 获取 capi_return 的元素个数
    capi_j = PyTuple_Size(capi_return);
    // 初始化 capi_i 为 0
    capi_i = 0;
#frompyobj#
    // 输出成功调用函数的信息到日志
    CFUNCSMESS(\"cb:#name#:successful\\n\");
    // 减少 capi_return 的引用计数
    Py_DECREF(capi_return);
#ifdef F2PY_REPORT_ATEXIT
    // 如果定义了 F2PY_REPORT_ATEXIT 宏,则停止计时
    f2py_cb_stop_clock();
#endif
    // 跳转到 capi_return_pt 处,返回执行点
    goto capi_return_pt;
capi_fail:
    // 输出调用失败的信息到 stderr
    fprintf(stderr,\"Call-back #name# failed.\\n\");
    // 减少 capi_return 和 capi_arglist_list 的引用计数
    Py_XDECREF(capi_return);
    Py_XDECREF(capi_arglist_list);
    // 如果允许使用 longjmp,则跳转到 cb->jmpbuf 指定的位置
    if (capi_longjmp_ok) {
        longjmp(cb->jmpbuf,-1);
    }
capi_return_pt:
    // 返回空语句
    ;
#return#
}
#endtitle#
    {  # Init
        # 初始化字典,包含用于不同用途的分隔符和声明标记
        'separatorsfor': {'decl': '\n',
                          'args': ',', 'optargs': '', 'pyobjfrom': '\n', 'freemem': '\n',
                          'args_td': ',', 'optargs_td': '',
                          'args_nm': ',', 'optargs_nm': '',
                          'frompyobj': '\n', 'setdims': '\n',
                          'docstrsigns': '\\n"\n"',
                          'latexdocstrsigns': '\n',
                          'latexdocstrreq': '\n', 'latexdocstropt': '\n',
                          'latexdocstrout': '\n', 'latexdocstrcbs': '\n',
                          },
        # 声明标记和从Python对象转换的标记
        'decl': '/*decl*/', 'pyobjfrom': '/*pyobjfrom*/', 'frompyobj': '/*frompyobj*/',
        'args': [], 'optargs': '', 'return': '', 'strarglens': '', 'freemem': '/*freemem*/',
        'args_td': [], 'optargs_td': '', 'strarglens_td': '',
        'args_nm': [], 'optargs_nm': '', 'strarglens_nm': '',
        'noargs': '',
        'setdims': '/*setdims*/',
        # 文档字符串相关标记和信息
        'docstrsigns': '', 'latexdocstrsigns': '',
        'docstrreq': '    Required arguments:',
        'docstropt': '    Optional arguments:',
        'docstrout': '    Return objects:',
        'docstrcbs': '    Call-back functions:',
        'docreturn': '', 'docsign': '', 'docsignopt': '',
        'latexdocstrreq': '\\noindent Required arguments:',
        'latexdocstropt': '\\noindent Optional arguments:',
        'latexdocstrout': '\\noindent Return objects:',
        'latexdocstrcbs': '\\noindent Call-back functions:',
        'routnote': {hasnote: '--- #note#', l_not(hasnote): ''},
    }, {  # Function
        # 函数声明
        'decl': '    #ctype# return_value = 0;',
        'frompyobj': [
            {debugcapi: '    CFUNCSMESS("cb:Getting return_value->");'},
            # 从Python对象转换为C对象时的调试信息
            '''\
    if (capi_j>capi_i) {
        GETSCALARFROMPYTUPLE(capi_return,capi_i++,&return_value,#ctype#,
          "#ctype#_from_pyobj failed in converting return_value of"
          " call-back function #name# to C #ctype#\\n");
    } else {
        fprintf(stderr,"Warning: call-back function #name# did not provide"
                       " return value (index=%d, type=#ctype#)\\n",capi_i);
    }''',
            {debugcapi:
             '    fprintf(stderr,"#showvalueformat#.\\n",return_value);'}
        ],
        # 从Python对象获取标量值的相关函数和调试信息
        'need': ['#ctype#_from_pyobj', {debugcapi: 'CFUNCSMESS'}, 'GETSCALARFROMPYTUPLE'],
        'return': '    return return_value;',
        '_check': l_and(isfunction, l_not(isstringfunction), l_not(iscomplexfunction))
    },
    {  # String function
        # 字符串函数相关信息
        'pyobjfrom': {debugcapi: '    fprintf(stderr,"debug-capi:cb:#name#:%d:\\n",return_value_len);'},
        'args': '#ctype# return_value,int return_value_len',
        'args_nm': 'return_value,&return_value_len',
        'args_td': '#ctype# ,int',
        'frompyobj': [
            {debugcapi: '    CFUNCSMESS("cb:Getting return_value->\\"");'},
            """\
    if (capi_j>capi_i) {
        GETSTRFROMPYTUPLE(capi_return,capi_i++,return_value,return_value_len);
        # 从Python元组中获取字符串时的调试信息和错误处理
    } else {
        # 如果条件不满足,打印警告信息,说明回调函数 #name# 没有提供返回值
        # (%d, type=#ctype#) 中 %d 为索引,#ctype# 为参数类型
        fprintf(stderr,"Warning: call-back function #name# did not provide"
                       " return value (index=%d, type=#ctype#)\\n",capi_i);
    }""",
            {debugcapi:
             '    fprintf(stderr,"#showvalueformat#\\".\\n",return_value);'}
        ],
        # 需要的依赖项列表
        'need': ['#ctype#_from_pyobj', {debugcapi: 'CFUNCSMESS'},
                 'string.h', 'GETSTRFROMPYTUPLE'],
        # 返回值表达式
        'return': 'return;',
        # 检查函数是否为字符串处理函数
        '_check': isstringfunction
    },
    {  # 复杂函数
        # 可选参数的默认值定义
        'optargs': """
#ifndef F2PY_CB_RETURNCOMPLEX
#ctype# *return_value
#endif


#ifndef F2PY_CB_RETURNCOMPLEX
#ctype# *return_value  // 如果未定义 F2PY_CB_RETURNCOMPLEX,则定义 return_value 指向 #ctype# 类型的指针
#endif



""",
        'optargs_nm': """
#ifndef F2PY_CB_RETURNCOMPLEX
return_value
#endif
""",


#ifndef F2PY_CB_RETURNCOMPLEX
return_value  // 如果未定义 F2PY_CB_RETURNCOMPLEX,则直接使用 return_value
#endif



        'optargs_td': """
#ifndef F2PY_CB_RETURNCOMPLEX
#ctype# *
#endif
""",


#ifndef F2PY_CB_RETURNCOMPLEX
#ctype# *  // 如果未定义 F2PY_CB_RETURNCOMPLEX,则定义 #ctype# 类型的指针
#endif



        'decl': """
#ifdef F2PY_CB_RETURNCOMPLEX
    #ctype# return_value = {0, 0};
#endif
""",


#ifdef F2PY_CB_RETURNCOMPLEX
    #ctype# return_value = {0, 0};  // 如果定义了 F2PY_CB_RETURNCOMPLEX,则定义并初始化 return_value 为 {0, 0}
#endif



        'frompyobj': [
            {debugcapi: '    CFUNCSMESS("cb:Getting return_value->");'},


            // 如果 debugcapi 被定义,则输出调试信息 "cb:Getting return_value->"



            """\
    if (capi_j>capi_i) {
#ifdef F2PY_CB_RETURNCOMPLEX
        GETSCALARFROMPYTUPLE(capi_return,capi_i++,&return_value,#ctype#,
          \"#ctype#_from_pyobj failed in converting return_value of call-back\"
          \" function #name# to C #ctype#\\n\");
#else
        GETSCALARFROMPYTUPLE(capi_return,capi_i++,return_value,#ctype#,
          \"#ctype#_from_pyobj failed in converting return_value of call-back\"
          \" function #name# to C #ctype#\\n\");
#endif
    } else {
        fprintf(stderr,
                \"Warning: call-back function #name# did not provide\"
                \" return value (index=%d, type=#ctype#)\\n\",capi_i);
    }""",


    // 根据条件检查获取来自 Python 元组的标量值,并根据定义的类型进行转换,如未提供则输出警告信息



            {debugcapi: """\
#ifdef F2PY_CB_RETURNCOMPLEX
    fprintf(stderr,\"#showvalueformat#.\\n\",(return_value).r,(return_value).i);
#else
    fprintf(stderr,\"#showvalueformat#.\\n\",(*return_value).r,(*return_value).i);
#endif
"""}
        ],


#ifdef F2PY_CB_RETURNCOMPLEX
    // 如果定义了 F2PY_CB_RETURNCOMPLEX,则输出复杂数值的格式信息
    fprintf(stderr,"#showvalueformat#.\\n",(return_value).r,(return_value).i);
#else
    // 否则输出普通数值的格式信息
    fprintf(stderr,"#showvalueformat#.\\n",(*return_value).r,(*return_value).i);
#endif



        'return': """
#ifdef F2PY_CB_RETURNCOMPLEX
    return return_value;
#else
    return;
#endif
""",


#ifdef F2PY_CB_RETURNCOMPLEX
    return return_value;  // 如果定义了 F2PY_CB_RETURNCOMPLEX,则返回 return_value
#else
    return;  // 否则返回空
#endif



        'need': ['#ctype#_from_pyobj', {debugcapi: 'CFUNCSMESS'},
                 'string.h', 'GETSCALARFROMPYTUPLE', '#ctype#'],


        // 需要包含的头文件和宏定义
        #ctype#_from_pyobj  // 根据 #ctype# 从 Python 对象获取数据的函数
        CFUNCSMESS  // 如果 debugcapi 被定义,则输出调试信息的宏
        string.h  // C 标准库中的字符串操作头文件
        GETSCALARFROMPYTUPLE  // 从 Python 元组中获取标量值的宏
        #ctype#  // 定义的 #ctype# 类型



        '_check': iscomplexfunction
    },


        // 检查是否为复杂函数的标志



    {'docstrout': '        #pydocsignout#',
     'latexdocstrout': ['\\item[]{{}\\verb@#pydocsignout#@{}}',
                        {hasnote: '--- #note#'}],


    // 输出文档字符串的格式化字符串
    #pydocsignout#  // 根据定义的格式输出文档字符串
    // 如果有注释,则添加注释内容



     'docreturn': '#rname#,',
     '_check': isfunction},


     // 文档中的返回值说明
     #rname#,  // 根据定义的返回值名称格式化输出



    {'_check': issubroutine, 'return': 'return;'}
]


    // 检查是否为子例程的标志
    return;  // 返回空
    {
        'args': {
            l_and(isscalar, isintent_c): '#ctype# #varname_i#',
            l_and(isscalar, l_not(isintent_c)): '#ctype# *#varname_i#_cb_capi',
            isarray: '#ctype# *#varname_i#',
            isstring: '#ctype# #varname_i#'
        },
        'args_nm': {
            l_and(isscalar, isintent_c): '#varname_i#',
            l_and(isscalar, l_not(isintent_c)): '#varname_i#_cb_capi',
            isarray: '#varname_i#',
            isstring: '#varname_i#'
        },
        'args_td': {
            l_and(isscalar, isintent_c): '#ctype#',
            l_and(isscalar, l_not(isintent_c)): '#ctype# *',
            isarray: '#ctype# *',
            isstring: '#ctype#'
        },
        'need': {l_or(isscalar, isarray, isstring): '#ctype#'},
        # 在多参数情况下未经测试
        'strarglens': {isstring: ',int #varname_i#_cb_len'},
        'strarglens_td': {isstring: ',int'},  # 在多参数情况下未经测试
        # 在多参数情况下未经测试
        'strarglens_nm': {isstring: ',#varname_i#_cb_len'},
    },
    {  # Scalars
        'decl': {l_not(isintent_c): '    #ctype# #varname_i#=(*#varname_i#_cb_capi);'},
        'error': {l_and(isintent_c, isintent_out,
                        throw_error('intent(c,out) is forbidden for callback scalar arguments')):
                  ''},
        'frompyobj': [{debugcapi: '    CFUNCSMESS("cb:Getting #varname#->");'},
                      {isintent_out:
                       '    if (capi_j>capi_i)\n        GETSCALARFROMPYTUPLE(capi_return,capi_i++,#varname_i#_cb_capi,#ctype#,"#ctype#_from_pyobj failed in converting argument #varname# of call-back function #name# to C #ctype#\\n");'},
                      {l_and(debugcapi, l_and(l_not(iscomplex), isintent_c)):
                          '    fprintf(stderr,"#showvalueformat#.\\n",#varname_i#);'},
                      {l_and(debugcapi, l_and(l_not(iscomplex), l_not( isintent_c))):
                          '    fprintf(stderr,"#showvalueformat#.\\n",*#varname_i#_cb_capi);'},
                      {l_and(debugcapi, l_and(iscomplex, isintent_c)):
                          '    fprintf(stderr,"#showvalueformat#.\\n",(#varname_i#).r,(#varname_i#).i);'},
                      {l_and(debugcapi, l_and(iscomplex, l_not( isintent_c))):
                          '    fprintf(stderr,"#showvalueformat#.\\n",(*#varname_i#_cb_capi).r,(*#varname_i#_cb_capi).i);'},
                      ],
        'need': [{isintent_out: ['#ctype#_from_pyobj', 'GETSCALARFROMPYTUPLE']},
                 {debugcapi: 'CFUNCSMESS'}],
        '_check': isscalar
    }, {
        'pyobjfrom': [{isintent_in: """\
    if (cb->nofargs>capi_i)
        if (CAPI_ARGLIST_SETITEM(capi_i++,pyobj_from_#ctype#1(#varname_i#)))
            goto capi_fail;"""},
                      {isintent_inout: """\


注释:

{
    # 定义函数参数格式,根据数据类型和意图生成参数字符串
    'args': {
        l_and(isscalar, isintent_c): '#ctype# #varname_i#',
        l_and(isscalar, l_not(isintent_c)): '#ctype# *#varname_i#_cb_capi',
        isarray: '#ctype# *#varname_i#',
        isstring: '#ctype# #varname_i#'
    },
    # 定义函数参数名称格式,根据数据类型和意图生成参数名称字符串
    'args_nm': {
        l_and(isscalar, isintent_c): '#varname_i#',
        l_and(isscalar, l_not(isintent_c)): '#varname_i#_cb_capi',
        isarray: '#varname_i#',
        isstring: '#varname_i#'
    },
    # 定义函数参数类型格式,根据数据类型和意图生成参数类型字符串
    'args_td': {
        l_and(isscalar, isintent_c): '#ctype#',
        l_and(isscalar, l_not(isintent_c)): '#ctype# *',
        isarray: '#ctype# *',
        isstring: '#ctype#'
    },
    # 需要的数据类型,对于标量、数组或字符串类型都需要
    'need': {l_or(isscalar, isarray, isstring): '#ctype#'},
    # 在处理字符串参数时,未经测试多个参数情况下的参数长度
    'strarglens': {isstring: ',int #varname_i#_cb_len'},
    # 在处理字符串参数时,未经测试多个参数情况下的参数长度
    'strarglens_td': {isstring: ',int'},
    # 在处理字符串参数时,未经测试多个参数情况下的参数长度
    'strarglens_nm': {isstring: ',#varname_i#_cb_len'},
},
{  # 标量
    # 如果不是意图参数,生成标量变量声明
    'decl': {l_not(isintent_c): '    #ctype# #varname_i#=(*#varname_i#_cb_capi);'},
    # 如果参数是意图输出且禁止使用意图输出的回调标量参数,生成错误消息
    'error': {l_and(isintent_c, isintent_out,
                    throw_error('intent(c,out) is forbidden for callback scalar arguments')):
              ''},
    # 从Python对象中提取标量数据
    'frompyobj': [
        {debugcapi: '    CFUNCSMESS("cb:Getting #varname#->");'},
        {isintent_out:
         '    if (capi_j>capi_i)\n        GETSCALARFROMPYTUPLE(capi_return,capi_i++,#varname_i#_cb_capi,#ctype#,"#ctype#_from_pyobj failed in converting argument #varname# of call-back function #name# to C #ctype#\\n");'},
        {l_and(debugcapi, l_and(l_not(iscomplex), isintent_c)):
          '    fprintf(stderr,"#showvalueformat#.\\n",#varname_i#);'},
        {l_and(debugcapi, l_and(l_not(iscomplex), l_not( isintent_c))):
          '    fprintf(stderr,"#showvalueformat#.\\n",*#varname_i#_cb_capi);'},
        {l_and(debugcapi, l_and(iscomplex, isintent_c)):
          '    fprintf(stderr,"#showvalueformat#.\\n",(#varname_i#).r,(#varname_i#).i);'},
        {l_and(debugcapi, l_and(iscomplex, l_not( isintent_c))):
          '    fprintf(stderr,"#showvalueformat#.\\n",(*#varname_i#_cb_capi).r,(*#varname_i#_cb_capi).i);'},
    ],
    # 需要的辅助函数和宏定义,包括输出参数和调试信息
    'need': [
        {isintent_out: ['#ctype#_from_pyobj', 'GETSCALARFROMPYTUPLE']},
        {debugcapi: 'CFUNCSMESS'}
    ],
    # 检查是否为标量变量
    '_check': isscalar
}, {
    # 从Python对象生成标量数据
    'pyobjfrom': [
        {isintent_in: """\
    if (cb->nofargs>capi_i)
        if (CAPI_ARGLIST_SETITEM(capi_i++,pyobj_from_#ctype#1(#varname_i#)))
            goto capi_fail;"""},
        {isintent_inout: """\
    if (cb->nofargs>capi_i)
        # 如果回调参数数量大于当前索引 c-api_i
        if (CAPI_ARGLIST_SETITEM(capi_i++,pyarr_from_p_#ctype#1(#varname_i#_cb_capi)))
            # 尝试将 pyarr_from_p_#ctype#1(#varname_i#_cb_capi) 设置到 C API 参数列表中的 c-api_i 索引处,如果失败则跳转到 capi_fail
            goto capi_fail;



        'need': [{isintent_in: 'pyobj_from_#ctype#1'},
                 # 需要 'pyobj_from_#ctype#1' 函数支持的参数类型
                 {isintent_inout: 'pyarr_from_p_#ctype#1'},
                 # 需要 'pyarr_from_p_#ctype#1' 函数支持的参数类型
                 {iscomplex: '#ctype#'}],
                 # 需要类型为 '#ctype#' 的复杂参数



        'frompyobj': [{debugcapi: '    CFUNCSMESS("cb:Getting #varname#->\\"");'},
                      # 调试信息:输出字符串 "cb:Getting #varname#->\""
                      """    if (capi_j>capi_i)
        GETSTRFROMPYTUPLE(capi_return,capi_i++,#varname_i#,#varname_i#_cb_len);""",
                      # 如果 capi_j 大于 capi_i,从 Python 元组中获取字符串数据到 #varname_i# 和 #varname_i#_cb_len
                      {debugcapi:
                       '    fprintf(stderr,"#showvalueformat#\\":%d:.\\n",#varname_i#,#varname_i#_cb_len);'},
                       # 调试信息:输出格式化字符串 "#showvalueformat#\":%d:.\n",并输出 #varname_i# 和 #varname_i#_cb_len 的值
                      ],



        'need': ['#ctype#', 'GETSTRFROMPYTUPLE',
                 # 需要类型为 '#ctype#' 的参数,以及 'GETSTRFROMPYTUPLE' 函数
                 {debugcapi: 'CFUNCSMESS'}, 'string.h'],
                 # 需要调试信息:'CFUNCSMESS',以及 'string.h' 头文件支持



        'pyobjfrom': [
            {debugcapi:
             ('    fprintf(stderr,"debug-capi:cb:#varname#=#showvalueformat#:'
              '%d:\\n",#varname_i#,#varname_i#_cb_len);')},
             # 调试信息:输出字符串 "debug-capi:cb:#varname#=#showvalueformat#:%d:\n",并输出 #varname_i# 和 #varname_i#_cb_len 的值
            {isintent_in: """\
    if (cb->nofargs>capi_i)
        if (CAPI_ARGLIST_SETITEM(capi_i++,pyobj_from_#ctype#1size(#varname_i#,#varname_i#_cb_len)))
            goto capi_fail;"""},
            # 如果回调参数数量大于当前索引 c-api_i,尝试将 pyobj_from_#ctype#1size(#varname_i#,#varname_i#_cb_len) 设置到 C API 参数列表中的 c-api_i 索引处,如果失败则跳转到 capi_fail
            {isintent_inout: """\
    if (cb->nofargs>capi_i) {
        int #varname_i#_cb_dims[] = {#varname_i#_cb_len};
        if (CAPI_ARGLIST_SETITEM(capi_i++,pyarr_from_p_#ctype#1(#varname_i#,#varname_i#_cb_dims)))
            goto capi_fail;
    }"""}],
    # 如果回调参数数量大于当前索引 c-api_i,将 pyarr_from_p_#ctype#1(#varname_i#,#varname_i#_cb_dims) 或 pyobj_from_#ctype#1size(#varname_i#,#varname_i#_cb_len) 设置到 C API 参数列表中的 c-api_i 索引处



        'need': [{isintent_in: 'pyobj_from_#ctype#1size'},
                 # 需要 'pyobj_from_#ctype#1size' 函数支持的参数类型
                 {isintent_inout: 'pyarr_from_p_#ctype#1'}],
                 # 需要 'pyarr_from_p_#ctype#1' 函数支持的参数类型



    # Array ...
    # 数组声明部分



    {
        'decl': '    npy_intp #varname_i#_Dims[#rank#] = {#rank*[-1]#};',
        # 声明一个 numpy 数组对象的维度,维度大小为 #rank#
        'setdims': '    #cbsetdims#;',
        # 设置数组的维度信息,具体设置方法在 #cbsetdims# 中定义
        '_check': isarray,
        # 检查是否为数组对象
        '_depend': ''
        # 依赖关系为空
    },



    {
        'pyobjfrom': [{debugcapi: '    fprintf(stderr,"debug-capi:cb:#varname#\\n");'},
                      # 调试信息:输出字符串 "debug-capi:cb:#varname#\\n"
                      {isintent_c: """\
    if (cb->nofargs>capi_i) {
        /* tmp_arr will be inserted to capi_arglist_list that will be
           destroyed when leaving callback function wrapper together
           with tmp_arr. */
        PyArrayObject *tmp_arr = (PyArrayObject *)PyArray_New(&PyArray_Type,
          #rank#,#varname_i#_Dims,#atype#,NULL,(char*)#varname_i#,#elsize#,
          NPY_ARRAY_CARRAY,NULL);
# 定义一个多行字符串,包含多个代码块,每个代码块用于生成回调函数的特定部分
"""
""",
# 当回调函数中的参数数量大于当前处理的参数索引时执行以下代码块
                       l_not(isintent_c): """\
    if (cb->nofargs>capi_i) {
        /* tmp_arr 将被插入到 capi_arglist_list 中,在离开回调函数包装器时会一同被销毁。 */
        PyArrayObject *tmp_arr = (PyArrayObject *)PyArray_New(&PyArray_Type,
          #rank#,#varname_i#_Dims,#atype#,NULL,(char*)#varname_i#,#elsize#,
          NPY_ARRAY_FARRAY,NULL);
""",
# 如果条件不满足 isintent_c 的规则,则执行此代码块
                       },
# 当 isarray 为真且 isintent_nothide 为真且 isintent_in 或 isintent_inout 其中之一为真时执行以下代码块
                      """
        if (tmp_arr==NULL)
            goto capi_fail;
        if (CAPI_ARGLIST_SETITEM(capi_i++,(PyObject *)tmp_arr))
            goto capi_fail;
}"""],
        '_check': l_and(isarray, isintent_nothide, l_or(isintent_in, isintent_inout)),
        '_optional': '',
    }, {
        'frompyobj': [{debugcapi: '    CFUNCSMESS("cb:Getting #varname#->");'},
# 如果 debugcapi 为真,则输出调试信息到标准错误流
                      """    if (capi_j>capi_i) {
        PyArrayObject *rv_cb_arr = NULL;
        if ((capi_tmp = PyTuple_GetItem(capi_return,capi_i++))==NULL) goto capi_fail;
        rv_cb_arr =  array_from_pyobj(#atype#,#varname_i#_Dims,#rank#,F2PY_INTENT_IN""",
# 如果 capi_j 大于 capi_i,则执行以下代码块
                      {isintent_c: '|F2PY_INTENT_C'},
# 如果 isintent_c 为真,则在参数列表中包含 F2PY_INTENT_C
                      """,capi_tmp);
        if (rv_cb_arr == NULL) {
            fprintf(stderr,\"rv_cb_arr is NULL\\n\");
            goto capi_fail;
        }
        MEMCOPY(#varname_i#,PyArray_DATA(rv_cb_arr),PyArray_NBYTES(rv_cb_arr));
        if (capi_tmp != (PyObject *)rv_cb_arr) {
            Py_DECREF(rv_cb_arr);
        }
    }""",
# 复制 PyArray 对象的数据到 #varname_i# 中,并根据需要减少对象的引用计数
                      {debugcapi: '    fprintf(stderr,"<-.\\n");'},
# 如果 debugcapi 为真,则输出调试信息到标准错误流
                      ],
        'need': ['MEMCOPY', {iscomplexarray: '#ctype#'}],
        '_check': l_and(isarray, isintent_out)
# 当 isarray 和 isintent_out 同时为真时执行以下代码块
    }, {
        'docreturn': '#varname#,',
# 返回 #varname#,
        '_check': isintent_out
# 当 isintent_out 为真时执行以下代码块
    }
]

################## 构建回调模块 #############
cb_map = {}

# 构建回调函数列表,将回调函数映射到模块名称的字典中
def buildcallbacks(m):
    cb_map[m['name']] = []
    for bi in m['body']:
        if bi['block'] == 'interface':
            for b in bi['body']:
                if b:
                    buildcallback(b, m['name'])
                else:
                    errmess('warning: empty body for %s\n' % (m['name']))

# 构建回调函数,将每个回调函数添加到对应模块名称的回调函数列表中
def buildcallback(rout, um):
    from . import capi_maps

    outmess('    Constructing call-back function "cb_%s_in_%s"\n' %
            (rout['name'], um))
    args, depargs = getargs(rout)
    capi_maps.depargs = depargs
    var = rout['vars']
    vrd = capi_maps.cb_routsign2map(rout, um)
    rd = dictappend({}, vrd)
    cb_map[um].append([rout['name'], rd['name']])
    for r in cb_rout_rules:
        if ('_check' in r and r['_check'](rout)) or ('_check' not in r):
            ar = applyrules(r, vrd, rout)
            rd = dictappend(rd, ar)
    savevrd = {}
    # 对于参数列表 args 中的每个参数 a,使用索引 i 枚举处理
    for i, a in enumerate(args):
        # 调用 capi_maps.cb_sign2map 函数,获取参数 a 的映射结果 vrd
        vrd = capi_maps.cb_sign2map(a, var[a], index=i)
        # 将参数 a 的映射结果 vrd 存储到 savevrd 字典中
        savevrd[a] = vrd
        # 遍历规则列表 cb_arg_rules
        for r in cb_arg_rules:
            # 如果规则字典 r 中包含 '_depend' 键,则跳过本次循环
            if '_depend' in r:
                continue
            # 如果规则字典 r 中包含 '_optional' 键,并且参数 a 是可选的,则跳过本次循环
            if '_optional' in r and isoptional(var[a]):
                continue
            # 如果规则字典 r 中包含 '_check' 键且其对应的检查函数返回 True,或者规则字典 r 中没有 '_check' 键
            if ('_check' in r and r['_check'](var[a])) or ('_check' not in r):
                # 应用规则 r 到 vrd 和 var[a] 上,将结果添加到 rd 字典中
                ar = applyrules(r, vrd, var[a])
                rd = dictappend(rd, ar)
                # 如果规则字典 r 中包含 '_break' 键,则跳出当前循环
                if '_break' in r:
                    break
    # 对于参数列表 args 中的每个参数 a
    for a in args:
        # 从 savevrd 字典中获取参数 a 的映射结果 vrd
        vrd = savevrd[a]
        # 再次遍历规则列表 cb_arg_rules
        for r in cb_arg_rules:
            # 如果规则字典 r 中包含 '_depend' 键,则跳过本次循环
            if '_depend' in r:
                continue
            # 如果规则字典 r 中不包含 '_optional' 键,或者包含 '_optional' 键且参数 a 是必需的
            if ('_optional' not in r) or ('_optional' in r and isrequired(var[a])):
                continue
            # 如果规则字典 r 中包含 '_check' 键且其对应的检查函数返回 True,或者规则字典 r 中没有 '_check' 键
            if ('_check' in r and r['_check'](var[a])) or ('_check' not in r):
                # 应用规则 r 到 vrd 和 var[a] 上,将结果添加到 rd 字典中
                ar = applyrules(r, vrd, var[a])
                rd = dictappend(rd, ar)
                # 如果规则字典 r 中包含 '_break' 键,则跳出当前循环
                if '_break' in r:
                    break
    # 对于依赖参数列表 depargs 中的每个参数 a
    for a in depargs:
        # 从 savevrd 字典中获取参数 a 的映射结果 vrd
        vrd = savevrd[a]
        # 再次遍历规则列表 cb_arg_rules
        for r in cb_arg_rules:
            # 如果规则字典 r 中不包含 '_depend' 键,则跳过本次循环
            if '_depend' not in r:
                continue
            # 如果规则字典 r 中包含 '_optional' 键,则跳过本次循环
            if '_optional' in r:
                continue
            # 如果规则字典 r 中包含 '_check' 键且其对应的检查函数返回 True,或者规则字典 r 中没有 '_check' 键
            if ('_check' in r and r['_check'](var[a])) or ('_check' not in r):
                # 应用规则 r 到 vrd 和 var[a] 上,将结果添加到 rd 字典中
                ar = applyrules(r, vrd, var[a])
                rd = dictappend(rd, ar)
                # 如果规则字典 r 中包含 '_break' 键,则跳出当前循环
                if '_break' in r:
                    break
    # 如果 rd 字典中包含 'args' 键和 'optargs' 键
    if 'args' in rd and 'optargs' in rd:
        # 如果 'optargs' 键对应的值是列表类型
        if isinstance(rd['optargs'], list):
            # 将 'optargs' 键对应的列表与另一个列表合并,赋值回 'optargs' 键
            rd['optargs'] = rd['optargs'] + [```
#ifndef F2PY_CB_RETURNCOMPLEX
,  # 如果未定义 F2PY_CB_RETURNCOMPLEX,则插入逗号
#endif
"""]
            rd['optargs_nm'] = rd['optargs_nm'] + ["""
#ifndef F2PY_CB_RETURNCOMPLEX
,  # 如果未定义 F2PY_CB_RETURNCOMPLEX,则插入逗号
#endif
"""]
            rd['optargs_td'] = rd['optargs_td'] + ["""
#ifndef F2PY_CB_RETURNCOMPLEX
,  # 如果未定义 F2PY_CB_RETURNCOMPLEX,则插入逗号
#endif
"""]
    if isinstance(rd['docreturn'], list):
        rd['docreturn'] = stripcomma(
            replace('#docreturn#', {'docreturn': rd['docreturn']}))
        # 如果 rd['docreturn'] 是列表类型,则将其用 stripcomma 函数处理,替换 '#docreturn#'
    optargs = stripcomma(replace('#docsignopt#',
                                 {'docsignopt': rd['docsignopt']}
                                 ))
    if optargs == '':
        rd['docsignature'] = stripcomma(
            replace('#docsign#', {'docsign': rd['docsign']}))
        # 如果 optargs 是空字符串,则使用 stripcomma 函数处理 rd['docsignature'],替换 '#docsign#'
    else:
        rd['docsignature'] = replace('#docsign#[#docsignopt#]',
                                     {'docsign': rd['docsign'],
                                      'docsignopt': optargs,
                                      })
        # 否则,使用 replace 函数替换 '#docsign#[#docsignopt#]' 的内容
    rd['latexdocsignature'] = rd['docsignature'].replace('_', '\\_')
    rd['latexdocsignature'] = rd['latexdocsignature'].replace(',', ', ')
    rd['docstrsigns'] = []
    rd['latexdocstrsigns'] = []
    for k in ['docstrreq', 'docstropt', 'docstrout', 'docstrcbs']:
        if k in rd and isinstance(rd[k], list):
            rd['docstrsigns'] = rd['docstrsigns'] + rd[k]
        k = 'latex' + k
        if k in rd and isinstance(rd[k], list):
            rd['latexdocstrsigns'] = rd['latexdocstrsigns'] + rd[k][0:1] +\
                ['\\begin{description}'] + rd[k][1:] +\
                ['\\end{description}']
        # 合并文档字符串相关的列表
    if 'args' not in rd:
        rd['args'] = ''
        rd['args_td'] = ''
        rd['args_nm'] = ''
        # 如果 rd 中没有 'args' 键,则初始化为空字符串
    if not (rd.get('args') or rd.get('optargs') or rd.get('strarglens')):
        rd['noargs'] = 'void'
        # 如果 rd 中 'args'、'optargs' 或 'strarglens' 为空,则设置 'noargs' 为 'void'
    ar = applyrules(cb_routine_rules, rd)
    cfuncs.callbacks[rd['name']] = ar['body']
    if isinstance(ar['need'], str):
        ar['need'] = [ar['need']]
        # 如果 ar['need'] 是字符串类型,则转换为列表
    if 'need' in rd:
        for t in cfuncs.typedefs.keys():
            if t in rd['need']:
                ar['need'].append(t)
        # 遍历 rd['need'],将其对应的键添加到 ar['need'] 中
    cfuncs.typedefs_generated[rd['name'] + '_typedef'] = ar['cbtypedefs']
    ar['need'].append(rd['name'] + '_typedef')
    cfuncs.needs[rd['name']] = ar['need']
    # 设置回调函数和相关的 typedef 和需要的键
    capi_maps.lcb2_map[rd['name']] = {'maxnofargs': ar['maxnofargs'],
                                      'nofoptargs': ar['nofoptargs'],
                                      'docstr': ar['docstr'],
                                      'latexdocstr': ar['latexdocstr'],
                                      'argname': rd['argname']
                                      }
    outmess('      %s\n' % (ar['docstrshort']))
    return
################## Build call-back function #############