Boost python/从线程导入模块需要ReleaseLock(）.为什么

Boost python / importing module from thread requires ReleaseLock(). Why?

本文关键字：ReleaseLock 为什么 模块 python 线程 导入 Boost      更新时间：2023-10-16

我开发了一个带有多线程的boost.python C/C++程序。

在main()中，我创建了一个线程：

PyEval_InitThreads()；

pthread_create(&id，&detached_attr，newThread，NULL)；

・在newThread()中，我调用了两个Py_*函数。

Py_Initialize()；

PyGILState_STATE gstate=PyGILSState_Ensure()；

然后我在newThread():中调用一个名为hoge()的C++函数

void hoge(){
py::object main_module;
py::object main_namespace;
try {
main_module = py::import("__main__");   //segmentation fault
main_namespace = main_module.attr("__dict__");
} catch (py::error_already_set const &) {
PyErr_Print();
}
//Some boost python code
}

gdb回溯输出在这里。

(gdb) bt
#0  0x4032fe24 in __ctype_b_loc () from /lib/libc.so.6
#1  0x4032fde8 in __ctype_b_loc () from /lib/libc.so.6

import()为什么失败？我不知道。请告诉我如何解决这个问题。



-编辑12/12/28---

我用下面的方法解决了这个问题。

在main()中，我执行

Py_Initialize();
PyEval_InitThreads();
PyEval_ReleaseLock();

然后我创建新线程。在新线程中，我执行

PyGILState_STATE gstate = PyGILState_Ensure();
CALL SOME PYTHON CODE
PyGILState_Release(gstate);

但我不知道为什么现在这样有效。有人能告诉我原因吗？

Python和许多其他解释语言一样，通过使用全局解释器锁(或GIL)来阻止两个Python解释器调用并行操作，从而实现线程安全(请参阅本wiki)。因此，您发出的任何python调用都应该首先请求锁，执行命令，然后释放锁。你必须遵守这个规则，否则你可能会像你在例子中那样让解释器崩溃。请注意，函数hoge()没有请求GIL，因此发生了崩溃。

现在，用GIL请求(或"确保")和发布函数调用包装代码并不能解决所有问题——您仍然需要确保，当您有两个线程时，两个都可以访问GIL。如果你没有在主线程上发布GIL，那么你的第二个真正做python的线程将永远被阻止！你试过了吗？如果没有，你可以看看会发生什么。

正确的解决方案——你自己找到的解决方案，是在每个线程上获取并释放GIL，并确保你不会陷入其中一个具有GIL的线程中，而其他线程则处于饥饿状态。

相关文章：