JuliaPy / JuliaPy/PythonCall.jl

reducing allocations when checking python coroutines

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主要語言
Julia
星號
1.1k
分支
86
平均合併
1 天 22 小時
30 天內合併 PR
3

描述

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?

貢獻指南

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研究方向

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.

由索引模型根據 Issue 內容生成。

評估

技術堆疊
julia, python
領域
backend
Issue 類型
缺陷
難度
3/5
預估耗時
1-2 天
活躍度
停滯
描述清晰度
需要釐清
新手友好度
35/100

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