线程化 python 和 C 绑定同步答案

【问题标题】：Threaded python and C binding synchronization线程化 python 和 C 绑定同步
【发布时间】：2013-01-30 15:16:43
【问题描述】：

我正在为我的一个实时 C 库实现 Python 绑定。我读过 Python 中的线程不是真正的线程，它们并没有真正并行运行（因为全局解释器锁）。不过，我必须考虑以下情况。

想象一下下面的 C 函数：

int stoppable_lock(mutex *m, bool *stop)
{
    while (!stop || !*stop)
        if (timed_lock(m, SOME_TIME) == SUCCESS)
            return SUCCESS;
    return DIDNT_LOCK;
}

这个函数等待一个互斥体，但是通过使用stop，可以取消。在最简单的情况下，能够优雅地停止使用它的线程，无论互斥锁的其他用户发生什么（例如，如果他们在持有锁时死亡）。

我的问题是弄清楚如何为这个函数编写一个 Python 包装器。通过解析参数（使用PyArg_ParseTuple），我可以检索互斥锁，没问题。但是，可以向函数seem to be 发送的东西的类型是字符串、数字和对象。前两个显然不能替换bool *，我怀疑为bool * 编写一个包装器是个好主意。

我的问题是，我怎样才能得到一个参数，它是对变量的引用（与其他 python 线程共享），而不仅仅是它的副本？

这是我缺少的部分的功能（用于mutex.stoppable_lock(stop) 之类的用法）：

static PyObject *_stoppable_lock(_mutex *obj, PyObject *args)
{
    int ret;
    BOOL_STAR stop;
    if (!PyArg_ParseTuple(args, "?", &stop))
    {
        PyErr_SetString(PyExc_ValueError, "Usage: mutex.stoppable_lock(BOOL_STAR)");
        return NULL;
    }
    ret = stoppable_lock(obj->orig, stop);
    if (_set_exception(ret))
        return NULL;
    Py_RETURN_NONE;
}

我不知道BOOL_STAR 和"?" 应该是什么。

【问题讨论】：

你应该看看 PyCObject。它是一个 python 对象，其中包含一个 C 指针
@sions，所以 python 程序员反过来必须使用该对象，而不是他的程序中的普通 bool 变量？
我不得不指出，如果 C 代码不涉及 Python 状态，则它可以免于 GIL。您的互斥锁是可以释放 GIL 并并行运行的代码的完美示例。
@nneonneo，感谢您的澄清！

标签： python cpython python-bindings

【解决方案1】：

您需要为 bool 创建一个包装器类型，并为嵌入的值使用 Python mutator 函数。如果您想避免创建自己的类型，并且如果您相信 C _Bool 与 C++ bool 相同，那么您可以使用ctypes.c_bool。然后 Python 脚本可以做

   stop = ctypes.c_bool(False)
   stoppable_lock(mutex, ctypes.addressof(stop))

然后另一个线程可以执行stop.value = True。扩展模块会期望一个 long，然后将其转换为指针。如果您希望这种类型更安全，则需要为 bool 创建自己的包装器类型。

【讨论】：

看起来很合理。我会试一试

【解决方案2】：

我的问题是，我怎样才能得到一个参数，它是对变量的引用（与其他 python 线程共享），而不仅仅是它的副本？

您可以将stop 包装在一个可变对象中，并传递对该对象的引用。

【讨论】：

【解决方案3】：

Python 线程是真正的线程（至少在 CPython 中对于大多数线程实现后端而言）。但你是对的，因为 GIL，Python 代码本身永远不会并行运行，尽管许多函数（尤其是 IO）都可以。

关于您的主要问题：如果您想直接遵循 C 实现逻辑（对 bool 有 ref），NPE 已经说过：您可以将它包装在一个可变对象中，例如：

class MutableBool:
    value = False

否则，stoppable_lock 的整个代码也可以很容易地用 Python 重新实现，然后它可能会变得更直接。

【讨论】：