这是一项冒险的工作，我知道全局解释器锁是并行性的一个可怕敌人。但是，如果我使用 NumPy's C API (特别是 NumPy 数组上的 PyArray_DATA 宏)，从多个并发线程调用它是否有潜在的后果？
请注意，我仍将拥有 GIL，并且不会与 NumPy's threading support 一起发布它.此外，即使 NumPy 不保证线程安全，但 PyArray_DATA 在实践中是线程安全的，这对我来说已经足够了。
我在 Linux 上运行 Python 2.6.6 和 NumPy 1.3.0。
最佳答案
在这里回答我自己的问题，但在深入了解 NumPy 1.3.0 的源代码后，我相信答案是:是的，PyArray_DATA 是线程安全的。
PyArray_DATA 定义在
ndarrayobject.h:
#define PyArray_DATA(obj) ((void *)(((PyArrayObject *)(obj))->data))
PyArrayObject 结构类型是 在同一文件中定义；场 感兴趣的是:
char *data;
那么现在，问题是从多个线程访问数据是否安全。
从头开始创建一个新的 NumPy 数组(即，不是从现有数据结构派生它)将 NULL 数据指针传递给 PyArray_NewFromDescr，在 arrayobject 中定义.c.
这会导致 PyArray_NewFromDescr 调用 PyDataMem_NEW 以便为 PyArrayObject 的 data 字段分配内存。这只是 malloc 的一个宏:
#define PyDataMem_NEW(size) ((char *)malloc(size))
总而言之，PyArray_DATA 是线程安全的，只要 NumPy 数组是单独创建的，从不同线程写入它们是安全的。
关于python - 从多个线程调用 NumPy 的 C API 函数有什么含义？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/4358320/
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