全局解释器锁和数据访问(例如。(对于NumPy数组)

Question

我正在为Python编写一个C扩展，它应该在处理数据时释放Global解释器Lock。我想我已经很好地理解了GIL的机制，但是还有一个问题:当线程不拥有GIL时，我能在Python对象中访问数据吗？例如，我想从C函数中的(大) NumPy数组中读取数据，同时我仍然希望允许其他线程在其他CPU核上执行其他事情。C函数应该

Py_BEGIN_ALLOW_THREADS

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• ，无需使用函数来处理数据，甚至可以将数据写入以前构建的带有Py_END_ALLOW_THREADS的GIL

这安全吗？当然，其他线程不应该更改C函数使用的变量。但是，可能有一个隐藏的错误来源: Python解释器是否可以移动一个对象，例如。通过某种类型的垃圾收集，而C函数在一个单独的线程中工作？

为了用最小的例子来说明这个问题，请考虑下面的(最小但完整的)代码。(在Linux上)用

gcc -pthread -fno-strict-aliasing -DNDEBUG -g -fwrapv -fPIC -I/usr/lib/pymodules/python2.7/numpy/core/include -I/usr/include/python2.7 -c gilexample.c -o gilexample.o
gcc -pthread -shared gilexample.o -o gilexample.so

并在Python中进行测试

import gilexample
gilexample.sum([1,2,3])

Py_BEGIN_ALLOW_THREADS和Py_END_ALLOW_THREADS之间的代码安全吗？它访问Python对象的内容，我不想在内存中复制(可能是大的)数组。

#include <Python.h>
#include <numpy/arrayobject.h>

// The relevant function
static PyObject * sum(PyObject * const self, PyObject * const args) {
  PyObject * X;
  PyArg_ParseTuple(args, "O", &X);
  PyObject const * const X_double = PyArray_FROM_OTF(X, NPY_DOUBLE, NPY_ALIGNED);
  npy_intp const size = PyArray_SIZE(X_double);
  double * const data = (double *) PyArray_DATA(X_double);
  double sum = 0;

  Py_BEGIN_ALLOW_THREADS // IS THIS SAFE?

  npy_intp i;
  for (i=0; i<size; i++)
    sum += data[i];

  Py_END_ALLOW_THREADS

  Py_DECREF(X_double);
  return PyFloat_FromDouble(sum);
}

// Python interface code
// List the C methods that this extension provides.
static PyMethodDef gilexampleMethods[] = {
  {"sum", sum, METH_VARARGS},
  {NULL, NULL, 0, NULL}     /* Sentinel - marks the end of this structure */
};

// Tell Python about these methods.
PyMODINIT_FUNC initgilexample(void)  {
  (void) Py_InitModule("gilexample", gilexampleMethods);
  import_array();  // Must be present for NumPy.
}

Answer 1

可以在线程没有GIL的情况下访问GIL对象中的数据吗？

不你不能。