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Dynamic class reset state on every deserialization

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评估

难度
4/5
预计耗时
3-5 天
新手友好度
30/100
Issue 类型
缺陷
描述清晰度
基本清楚
活跃度
停滞
技术栈
python
领域
tooling

调研方向

先使用 cloudpickle.dumps 和 loads 开始复现，然后比较每次反序列化后的类身份和 classvar 值。查看链接的 Numba vendored-cloudpickle 补丁，了解提议的方向。完成的标准是，重复调用 loads(saved) 不再意外地重置现有的 Klass 状态。

由索引模型根据 Issue 内容生成。

描述

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.

主要语言
Python
星标
1.9k
派生
197
平均合并
1 天 10 小时
30 天内合并 PR
1

环境准备

我们还没有检查这个项目的环境配置文件。先看它的 README，通用步骤见我们的新手贡献指南。

从这里开始

  1. 先读完整个 Issue，再读项目的贡献指南。
  2. 在 Issue 下留言说明你要接手 —— 这能避免两个人做同样的事。
  3. Fork 仓库，在一个分支上完成修改。
  4. 提交 Pull Request，并在描述里引用这个 Issue 编号。

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