Dynamic class reset state on every deserialization
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Evaluación
- Dificultad
- 4/5
- Tiempo estimado
- 3-5 días
- Aptitud para principiantes
- 30/100
Línea de trabajo
Comienza con el reproductor usando cloudpickle.dumps y loads; después, compara la identidad de la clase y el valor de classvar tras cada deserialización. Revisa el parche enlazado de Numba vendored-cloudpickle para comprobar la dirección propuesta. La tarea estará terminada cuando las llamadas repetidas a loads(saved) ya no restablezcan inesperadamente el estado existente de Klass.
Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.
Descripción
Reproducer:
# Tested with cloudpickle 1.6.0
from cloudpickle import dumps, loads
class Klass:
classvar = None
def mutator():
Klass.classvar = 100
def check():
print("checking....")
print(f" Klass.classvar [{hex(id(Klass))}] = {Klass.classvar}")
def failing_case():
print("Klass", hex(id(Klass)))
saved = dumps(Klass)
mutator()
check()
loads(saved)
check()
loads(saved)
check()
if __name__ == '__main__':
failing_case()
Prints:
Klass 0x7fc698719980
checking....
Klass.classvar [0x7fc698719980] = 100
checking....
Klass.classvar [0x7fc698719980] = None
checking....
Klass.classvar [0x7fc698719980] = None
After each loads(saved), the state in Klass is being reset unexpectedly.
This problem can appear like a tricky race condition in distributed, multi-threaded framework, such as Dask. See example https://gist.github.com/sklam/98e7c98ce909e76a3fa7904754db7bd9.
I created a patch for this in the vendored cloudpickle in Numba: https://github.com/numba/numba/pull/7388. Please let me know if there will be problems with the way I am fixing it. If it is okay, I can submit the PR here.
- Lenguaje dominante
- Python
- Estrellas
- 1.9k
- Forks
- 197
- Merge medio
- 1 d 10 h
- PR fusionados (30 d)
- 1
Guía de contribución
No hay ninguna guía de contribución indexada para este repositorio
Primeros pasos
- Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
- Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
- Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
- Abre un pull request que haga referencia al número del issue.
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