1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
from __future__ import annotations
 
import numpy as np
 
from pandas.core.interchange.dataframe_protocol import (
    Buffer,
    DlpackDeviceType,
)
from pandas.util.version import Version
 
_NUMPY_HAS_DLPACK = Version(np.__version__) >= Version("1.22.0")
 
 
class PandasBuffer(Buffer):
    """
    Data in the buffer is guaranteed to be contiguous in memory.
    """
 
    def __init__(self, x: np.ndarray, allow_copy: bool = True) -> None:
        """
        Handle only regular columns (= numpy arrays) for now.
        """
        if not x.strides == (x.dtype.itemsize,):
            # The protocol does not support strided buffers, so a copy is
            # necessary. If that's not allowed, we need to raise an exception.
            if allow_copy:
                x = x.copy()
            else:
                raise RuntimeError(
                    "Exports cannot be zero-copy in the case "
                    "of a non-contiguous buffer"
                )
 
        # Store the numpy array in which the data resides as a private
        # attribute, so we can use it to retrieve the public attributes
        self._x = x
 
    @property
    def bufsize(self) -> int:
        """
        Buffer size in bytes.
        """
        return self._x.size * self._x.dtype.itemsize
 
    @property
    def ptr(self) -> int:
        """
        Pointer to start of the buffer as an integer.
        """
        return self._x.__array_interface__["data"][0]
 
    def __dlpack__(self):
        """
        Represent this structure as DLPack interface.
        """
        if _NUMPY_HAS_DLPACK:
            return self._x.__dlpack__()
        raise NotImplementedError("__dlpack__")
 
    def __dlpack_device__(self) -> tuple[DlpackDeviceType, int | None]:
        """
        Device type and device ID for where the data in the buffer resides.
        """
        return (DlpackDeviceType.CPU, None)
 
    def __repr__(self) -> str:
        return (
            "PandasBuffer("
            + str(
                {
                    "bufsize": self.bufsize,
                    "ptr": self.ptr,
                    "device": self.__dlpack_device__()[0].name,
                }
            )
            + ")"
        )