如何使用互斥锁装饰Python对象

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我是python的新手,目前正在尝试学习线程。我厌倦了使用锁来使我的资源成为线程安全的,因为它们本身并不依赖于资源,所以每次我的代码与资源交互时,我都会忘记获取和/或释放它们。相反,我希望能够“包装”(或装饰?)一个对象,以便它的所有方法和属性getter / setter都是原子的。这样的事情:

state = atomicObject(dict())

# the following is atomic/thread-safe
state["some key"] = "some value"

这可能吗?如果是这样,那么实施它的“最佳实践”方式是什么?

编辑:如何使内置容器(集,dicts,列表)线程安全可用的上述问题的一个很好的答案。然而; 正如abarnert和jsbueno都证明的那样,我提出的解决方案(自动锁定)通常不是一个好主意,因为确定原子操作的适当粒度需要一些智能,并且可能很难(或不可能)正确自动化。

问题仍然存在,锁不以任何方式绑定到它们要保护的资源,因此我的新问题是:将锁与对象关联起来的好方法什么?

提出的解决方案#2:我想可能有一种方法可以将锁绑定到一个对象,这样在没有首先获取锁的情况下尝试访问该对象会引发错误,但我可以看到这可能会变得棘手。

编辑:以下代码与问题无关。我发布它是为了证明我曾尝试自己解决问题并在发布此问题之前迷路了。

为了记录,我编写了以下代码,但它不起作用:

import threading    
import types
import inspect

class atomicObject(object):

    def __init__(self, obj):
        self.lock = threading.RLock()
        self.obj = obj

        # keep track of function handles for lambda functions that will be created
        self.funcs = []

        # loop through all the attributes of the passed in object
        # and create wrapped versions of each attribute
        for name in dir(self.obj):
            value = getattr(self.obj, name)
            if inspect.ismethod(value):
                # this is where things get really ugly as i try to work around the
                # limitations of lambda functions and use eval()... I'm not proud of this code
                eval("self.funcs.append(lambda self, *args, **kwargs: self.obj." + name + "(*args, **kwargs))")
                fidx = str(len(self.funcs) - 1)
                eval("self." + name + " = types.MethodType(lambda self, *args, **kwargs: self.atomize(" + fidx + ", *args, **kwargs), self)")

    def atomize(self, fidx, *args, **kwargs):
        with self.lock:
            return self.functions[fidx](*args, **kwargs)

我可以创建一个atomicObject(dict()),但是当我尝试向对象添加一个值时,我得到了错误; “atomicObject不支持项目分配”。

提问于
用户回答回答于

我已经对你的问题进行了一些思考,这将是一件非常棘手的事情 - 你不仅要使用Atomic类代理所有的对象方法,而且可以正确地编写__getattribute__方法 - 但是对于运算符本身来说,您还必须为代理对象提供一个类,该类提供与原始对象类相同的“魔术双下划线”方法 - 也就是说,您必须动态创建代理类 - 否则运算符用法本身将不会原子。

这是可行的 - 但是因为你是Python的新手,你可以import this在交互式提示上执行,并且在出现的几个指南/建议中你会看到:“”“如果实现很难解释,那么这是一个坏主意。 “”:"-)

这带给我们: 在Python中使用线程通常是个坏主意。除了具有大量阻塞I / O的准平凡代码之外 - 你会更喜欢另一种方法 - 例如Python中的线程不允许普通的Python代码使用更多的CPU内核 - 例如,只有一个Python代码线程立即运行 - 搜索“Python GIL”以了解原因 - (例外,如果您的许多代码花费在计算密集型本机代码中,例如Numpy函数)。

但是你宁愿写一个程序来使用各种可用框架之一来使用异步调用,或者为了轻松利用多个核心,使用multiprocessing而不是threading- 这基本上每个“线程”创建一个进程 - 并且需要所有共享都要明确地完成。

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