Pythonスレッドセーフでクラス変数を変更していますか？

Question

私はカウントクラスを持っている場合、私は、だから... ...（私はそこにあるものをコピーしますので、あなたが、私はちょうどショーの私のインスピレーションをあなたに与えたいと思った...読む必要はありません）

をthis questionを読んでいましたどのように多くのインスタンスを作成されました：私は、複数のスレッドではFooオブジェクトを作成する場合

class Foo(object): 
    instance_count = 0 
    def __init__(self): 
    Foo.instance_count += 1 

私の質問は、instance_count正しいことが起こっているのか？クラス変数は複数のスレッドから変更するのが安全ですか？

Answer 1

CPythonでもスレッドセーフではありません。自分で見るために、これを試してみてください：

import threading 

class Foo(object): 
    instance_count = 0 

def inc_by(n): 
    for i in xrange(n): 
     Foo.instance_count += 1 

threads = [threading.Thread(target=inc_by, args=(100000,)) for thread_nr in xrange(100)] 
for thread in threads: thread.start() 
for thread in threads: thread.join() 

print(Foo.instance_count) # Expected 10M for threadsafe ops, I get around 5M 

理由は（dis.dis（フー.__ init__）を参照）INPLACE_ADDはGILの下で、原子である一方で、属性がまだロードされ、ストアされていることです。ロックを使用してクラス変数へのアクセスをシリアル化します。

Foo.lock = threading.Lock() 

def interlocked_inc(n): 
    for i in xrange(n): 
     with Foo.lock: 
      Foo.instance_count += 1 

threads = [threading.Thread(target=interlocked_inc, args=(100000,)) for thread_nr in xrange(100)] 
for thread in threads: thread.start() 
for thread in threads: thread.join() 

print(Foo.instance_count) 

Answer 2

私は、少なくともCPythonの実装ではスレッドセーフであると言います。 GILはすべての "スレッド"を順番に実行させるので、参照カウントを混乱させることはありません。

Answer 3

いいえスレッドセーフではありません。私は数日前に同様の問題に直面し、私はデコレータのおかげでロックを実装することに決めました。利点は、コードを読み取り可能にすることです。

 
def threadsafe_function(fn): 
    """decorator making sure that the decorated function is thread safe""" 
    lock = threading.Lock() 
    def new(*args, **kwargs): 
     lock.acquire() 
     try: 
      r = fn(*args, **kwargs) 
     except Exception as e: 
      raise e 
     finally: 
      lock.release() 
     return r 
    return new 

class X: 
    var = 0 

    @threadsafe_function  
    def inc_var(self): 
     X.var += 1  
     return X.var