Pythonのnumpy配列操作+スレッドセーフですか？

Question

このコードがスレッドセーフであることを確認するにはどうすればよいですか？

import numpy as np 
from threading import Thread 

n_threads = 5 

ones = np.ones((5, 5)) 
A = np.ones((5, 5)) 

def my_function(): 
    global A 
    for i in range(250): 
     A += ones # is += thread safe ? 

threads = [Thread(target=my_function) for i in range(n_threads)] 

for t in threads: 
    t.start() 

for t in threads: 
    t.join() 

print(A) 

重要な共有メモリであるべきですか？驚いたことに私は常に同じ結果を得て、配列のすべてのエントリはすべて同じ値を持ちます。私は、スレッドが行列の値を更新し、いくつかが失われることを期待しています...

ありがとう。

Answer 1

コードは安全ではありません。 NumPy ufuncs（暗黙的に使用するadd（）など）は、GILを解放できます。おそらくあなたのおもちゃの例で何の問題も見られない理由は、それが短時間で実行され、データサイズが非常に小さいということでしょう。計算の単純な性質によって問題を回避することもできますが、実際のコードはより複雑であると思います。

要するに、ロックしないで複数のスレッドでやっていることをすることはできません。そして、ロックは多分このようなコードのための複数のスレッドの目的を敗北させるでしょう。