Python，计数器原子增量答案

【问题标题】：Python, counter atomic incrementPython，计数器原子增量
【发布时间】：2014-05-08 16:37:44
【问题描述】：

如何将以下代码从 Java 转换为 Python？

AtomicInteger cont = new AtomicInteger(0);

int value = cont.getAndIncrement();

【问题讨论】：

你真的在你的 Python 应用程序中使用线程吗？
是的。我有一个包含 100 个线程的池，我需要在每个线程中增加一个变量。

标签： python

【解决方案1】：

最有可能在该值的任何用法周围使用threading.Lock。除非您使用 pypy，否则 Python 中没有原子修改（如果您这样做，请查看 stm 版本中的__pypy__.thread.atomic）。

【讨论】：

我使用acquire() 和release() 的锁它可以工作，但我认为它不像Java 中的原子类那样高效。
with your_lock: variable += 1 可能更短。
@viraptor，不要忘记在锁仍然持有时从variable 中取出value
仅供参考：暂停和恢复线程的成本很高，因此在 java 中实现原子，它执行重复的比较和交换操作而不是锁定：baeldung.com/java-atomic-variables

【解决方案2】：

itertools.count 返回一个迭代器，它将在每次迭代中执行与getAndIncrement() 等效的操作。

例子：

import itertools
cont = itertools.count()
value = next(cont)

【讨论】：

乍一看这似乎不是线程安全的，是吗？
暂时忽略我对使用依赖 GIL 进行同步的定时炸弹的犹豫，是什么让你说这绝对是一个单一的操作？这是一个单一的函数调用，但它是一个单一的字节码操作吗？
Yes
@JianggeZhang 我还是同意 Colin 的犹豫。在许多情况下，依靠应急进行同步是不明智的：即，它当前如何实现的隐含细节超出了“合同”和方法的意图.无异于依赖副作用。在某些情况下，这可能没问题，但 imo 总的来说还是有问题
@WillManley 它依赖于 CPython（和 PyPy）的实现细节，依赖实现细节不是一个好习惯。此外，在 Jython 上也不安全，请参阅：jython.org/jythonbook/en/1.0/… 和：bitbucket.org/jython/jython/src/… 请更新帖子。

【解决方案3】：

这将执行相同的功能，尽管它不像名称“AtomicInteger”所暗示的那样是无锁的。

注意其他方法也不是严格无锁的——它们依赖于 GIL 并且不能在 python 解释器之间移植。

class AtomicInteger():
    def __init__(self, value=0):
        self._value = int(value)
        self._lock = threading.Lock()
        
    def inc(self, d=1):
        with self._lock:
            self._value += int(d)
            return self._value

    def dec(self, d=1):
        return self.inc(-d)    

    @property
    def value(self):
        with self._lock:
            return self._value

    @value.setter
    def value(self, v):
        with self._lock:
            self._value = int(v)
            return self._value

【讨论】：

为什么要锁定 value()... 不是自己检索原子操作吗？？
听起来不错。虽然，您还需要检查 value 始终是 int ，而不是提升为长的、虚构的或某种非原子对象。（例如，如果您将 MyLoggingInt 提供给构造函数会发生什么）
所有这些不只是阅读参考吗？您要么得到旧值，要么得到新值。（如果不是，python真的是一团糟）……是吗？
实际上，我不确定您是否可以假设。是self.x。原子。它当然不是总是原子的（因为__getattr__、__getattribute__ 可能在子类中实现。（另外，我添加了 int(x) 以保护输入不是不可变的线程安全的情况）对象）。
不幸的是，这在我的情况下非常昂贵，并且没有按预期工作（即不是 100% 原子）。

【解决方案4】：

使用 atomics 库，在 Python 中也可以这样写：

import atomics


a = atomics.atomic(width=4, atype=atomics.INT)

value = a.fetch_inc()

这种方法是严格无锁的。

注意：我是这个库的作者

【讨论】：

您好像在推荐自己的库。请注意，如果是自我推销，"you must disclose your affiliation in your answers".
抱歉，我现在就这么做（包括其他 cmets）
别担心，只是想让您知道。顺便说一句，干得好。
嗨。我只是这里的路人，幸运的是刚刚找到了你的答案。很高兴它是在几个小时前发布的。那么，让我问你：width=4 是什么？阅读文档对我来说并不清楚。另外，我为什么要关心宽度呢？此外，文档应该包含一个 GitHub 链接以供贡献，并提供新手可以理解的简单案例，例如此答案中的案例，而不是直接跳到复杂的内容，例如在具有大量并发或内存映射访问的多个线程中测试其正确性。
无论如何，恭喜你提供了这样的库。