Среда:
Ubuntu 18.04
Python 3.6.6
Вот пример кода:
import threading
import asyncio
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
executor = ThreadPoolExecutor(3)
def thread_run():
i = 0
for x in range(10):
i += 1
print(x, threading.get_ident())
if __name__ == '__main__':
loop = asyncio.get_event_loop()
for x in range(2):
loop.run_in_executor(executor, thread_run)
loop.run_forever()
Вывод:
0 140522512643840
1 140522512643840
2 140522512643840
3 140522512643840
4 140522512643840
5 140522512643840
6 140522512643840
7 140522512643840
0 140522504251136
1 140522504251136
2 140522504251136
3 140522504251136
4 140522504251136
5 140522504251136
6 140522504251136
7 140522504251136
8 140522504251136
9 140522504251136
8 140522512643840
9 140522512643840
Вопросы:
Как можно предотвратить переключение «контекста» для функции thread_run?
Как сделать некоторыефункция «атомарная»?
Ожидаемый результат (с сохранением нескольких потоков):
0 140522512643840
...
9 140522512643840
0 140522504251136
...
9 140522504251136
PS: требуется, чтобы сохранить метод вызова thread_run (loop.run_in_executor).Это просто упрощенный пример.Я спрашиваю только о случае, который описан в примере.Я знаю, что есть много способов изменить код и избавиться от loop.run_in_executor, но я пытаюсь найти решение в этом конкретном случае.
PSS: такое же поведение в Windows 10 (циклыувеличено до 100)
67 8704
16 14712
68 8704
69 8704
70 8704
17 14712
71 8704
Обновление: # 1 Я пытался использовать декокатор: (с этот ответ )
def synchronized(wrapped):
lock = threading.Lock()
@functools.wraps(wrapped)
def _wrap(*args, **kwargs):
with lock:
result = wrapped(*args, **kwargs)
return result
Но он не работает для нескольких функций:
import threading
import asyncio
import functools
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
executor = ThreadPoolExecutor(3)
def synchronized(wrapped):
lock = threading.Lock()
@functools.wraps(wrapped)
def _wrap(*args, **kwargs):
with lock:
result = wrapped(*args, **kwargs)
return result
return _wrap
@synchronized
def thread_run():
i = 0
for x in range(5):
i += 1
print(x, "thread_run", threading.get_ident())
@synchronized
def thread_run2():
i = 0
for x in range(5):
i += 1
print(x, "thread_run2", threading.get_ident())
def not_important():
i = 0
for x in range(5):
i += 1
print(x, "not_important", threading.get_ident())
if __name__ == '__main__':
loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_in_executor(executor, thread_run)
loop.run_in_executor(executor, thread_run2)
loop.run_in_executor(executor, not_important)
loop.run_forever()
Вывод:
0 thread_run 140039310980864
0 thread_run2 140039302588160
0 not_important 140039220623104
1 not_important 140039220623104
2 not_important 140039220623104
1 thread_run2 140039302588160
2 thread_run2 140039302588160
3 thread_run2 140039302588160
4 thread_run2 140039302588160
3 not_important 140039220623104
4 not_important 140039220623104
1 thread_run 140039310980864
2 thread_run 140039310980864
3 thread_run 140039310980864
4 thread_run 140039310980864
Ожидается: Каждая функция (кроме not_important) выполняется в последовательности,Не параллельно.
Обновление № 2: Я добавил ответ с «половинным» решением.Но это не решает проблему, когда вы хотите «макр» одну функцию, которая не должна прерываться ни одной другой функцией.