JuliaPy / JuliaPy/PythonCall.jl
reducing allocations when checking python coroutines
- 主要言語
- Julia
- スター
- 1.1k
- フォーク
- 86
- 平均マージ
- 1日 22時間
- マージ済み PR(30日)
- 3
説明
If I do:
```julia
while !Bool(fut.done())
sleep(0.01)
end
```
where `fut` is a future created like:
```julia
aio = pyimport("asyncio")
coro = aio.sleep(1)
loop = aio.Runner().get_loop()
aio.run_coroutine_threadsafe(coro, loop)
```
It allocates linearly the more you sleep.
I tried using a global julia vector `[true]` and updating it in place when the future is done, but it doesn't reduce allocations that much, is there a better way?
コントリビューションガイド
このリポジトリのコントリビューションガイドは索引されていません
調査の方向性
No repository file or test is named. Reproduce the polling example using asyncio Future.done(), Runner().get_loop(), run_coroutine_threadsafe(), and Julia sleep(), then measure allocations. Done means finding a supported approach whose allocations do not grow linearly with repeated sleeps and documenting or testing that behavior.
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
評価
- 技術スタック
- julia, python
- 領域
- backend
- issue の種類
- バグ
- 難易度
- 3/5
- 見積もり時間
- 1〜2日
- 活発さ
- 停滞
- 明瞭さ
- 説明が足りない
- 初心者へのやさしさ
- 35/100