JuliaPy / JuliaPy/PyCall.jl

Intern frequently used PyObject?

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Lingua principale
Julia
Stelle
1.5k
Fork
186
Metriche di merge delle PR
Nessuna PR unita negli ultimi 30g

Descrizione

While examing the `gc` of my code I saw a LOT of PyObject being created and garbage collected. (I modified `PyCall` so as to print the object at finalizing)

I am wondering if `PyCall` can automatically cache many frequently used objects, such as

```
PyObject([])
PyObject(None)
PyObject(True)
PyObject(False)
```

and maybe even `PyObject(0), ... PyObject(255)`.

For example, I have a [Julia wrapper](https://github.com/colinfang/PyLogging.jl) for python `logging`. Each logging would generate 7 `PyObjects`. That's a bit too many.

```
julia> PyLogging.basicConfig()

julia> @warning logger "ll"
WARNING:root:ll

julia> gc()
"Start pydecref PyObject (30,)"
"Start pydecref PyObject True"
"Start pydecref PyObject 30"
"Start pydecref PyObject 'll'"
"Start pydecref PyObject []"
"Start pydecref PyObject (30, 'll', [])"
"Start pydecref PyObject None"
```

Guida per i contributori

Nessuna guida per i contributori indicizzata per questo repository

Direzione di ricerca

Start by inspecting PyCall's PyObject construction and finalization paths, especially the constructors for None, booleans, empty lists, tuples, and small integers. Determine how frequently created objects could be cached without breaking reference management, then verify that repeated logging calls create fewer temporary PyObjects and still finalize safely.

Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.

Valutazione

Stack tecnologico
julia, python
Ambito
backend, performance
Tipo di issue
Funzionalità
Difficoltà
4/5
Tempo stimato
3-5 giorni
Stato di attività
Ferma
Chiarezza
Abbastanza chiara
Idoneità per principianti
35/100

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