Dynamic class reset state on every deserialization
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評価
調査の方向性
cloudpickle.dumps と loads を使用する再現コードから始め、その後、各デシリアライズ後のクラスの同一性と classvar の値を比較します。提案されている方向性について、リンクされている Numba vendored-cloudpickle パッチを確認します。繰り返し loads(saved) を呼び出しても、既存の Klass の状態が予期せずリセットされなくなれば完了です。
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
説明
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.
- 主要言語
- Python
- スター
- 1.9k
- フォーク
- 197
- 平均マージ
- 1日 10時間
- マージ済み PR（30日）
- 1
環境構築
このプロジェクトの環境構築ファイルはまだ確認していません。まず README を読み、一般的な手順ははじめてのコントリビューションガイドを参照してください。
はじめの一歩
- issue を最後まで読み、次にプロジェクトのコントリビューションガイドを読みます。
- 着手することを issue にコメントします — 二人が同じ作業をするのを防げます。
- リポジトリをフォークし、ブランチを切って変更します。
- issue 番号を参照したプルリクエストを送ります。
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