Окружающая среда

• GNU/Linux (Fedora 25).
• Окружение Конды.
• Питон 3.6.1.
• Нумба 0.33.0 (np112py36_0).

Первоначальная настройка (работает нормально)

Два файла main.py и numbamodule.py:

main.py

Что порождает 2 процесса для запуска функции execute_numba.

import time
from importlib import import_module
from multiprocessing import Process


def execute_numba(name):
    # Import the function
    importfunction = 'numbamodule.numba_function'
    module = import_module(importfunction.split('.')[0])
    function = getattr(module, importfunction.split('.')[-1])
    while True:
        print(str(name) + ' - executing Numba function...')
        # Execute the function
        function(10)
        time.sleep(0.1)


if __name__ == '__main__':
    processes = [Process(target=execute_numba, args=(i,)) for i in range(2)]
    [p.start() for p in processes]
    time.sleep(1)
    [p.terminate() for p in processes]

numbamodule.py

Который определяет простую функцию numba_function:

import numba


@numba.jit()
def numba_function(x):
    total = 0
    for i in range(x):
        total += i
    return total

Я могу запустить скрипт main.py и увидеть печать обоих процессов:

$ python main.py
0 - executing Numba function...
1 - executing Numba function...
0 - executing Numba function...
1 - executing Numba function...
0 - executing Numba function...
1 - executing Numba function...
[...]

Ломать это

То, как я его ломаю, немного странное, но это то, на что я наткнулся, пытаясь свести к минимуму воспроизводимый тестовый пример. Пожалуйста, скажите мне, можете ли вы воспроизвести такое же поведение.

В main.py я просто добавляю один из предложенных (ниже) импортов после последнего импорта Process (т.е. раскомментируйте одну строку и попробуйте):

import time
from importlib import import_module
from multiprocessing import Process

#
# Adding one of the import lines bellow results in a block...
# (you may need to install the packages first in the virtual environment)
#
#import matplotlib
#import Pyro4
#import scipy
#import dill


def execute_numba(name):
# [...]

Тогда один процесс может заблокироваться на функции execute_numba (в частности, на вызове import_module()):

$ python main.py 
1 - executing Numba function...
1 - executing Numba function...
1 - executing Numba function...
1 - executing Numba function...
1 - executing Numba function...
1 - executing Numba function...
[...]

Для меня импорт matplotlib и Pyro4 работает лучше всего. Я даже не могу получить блок в 100% случаев... :-/

Обратите внимание, что я просто добавляю одну строку импорта, фактически не используя package. Некоторые другие внешние импорты также приводят к блокировке, но я обнаружил, что предложенные выше «работают» лучше всего (блокируют больше всего).

Что происходит?

Прежде всего, можете ли вы воспроизвести такое же поведение? (особенно интересует невиртуализированные машины GNU/Linux)

Я не знаю, как это отладить или почему это может происходить. Любые идеи?

Тот факт, что добавление одного случайного import xxx вызывает блокировку, меня пугает и не имеет большого смысла. Может ли это зависеть от времени/задержек, и поэтому некоторые импорты нарушают его, а некоторые нет?

Примечания

• Как видите, трассировки нет, процесс просто блокируется.
• Если я уберу import numba и @numba.jit из numbamodule.py, то он всегда будет работать, так что, возможно, это как-то связано с Numba?
• Я могу воспроизвести такое же поведение и со старыми версиями Numba/Python. Пробовал с Numba 0.25.0 и 0.22.1 (оба с Python 3.5.3).

Обновления

• 03.07.2017: Просто чтобы было понятно, я не ищу обходной путь (у меня он уже есть в реальном коде). Мне искренне интересно узнать, как поступить в таком случае. Поймите, что происходит, и узнайте, как отлаживать и находить проблему, чтобы сообщить о ней, если это неработающий пакет/сборка/среда. Как бы вы поступили?
• 10.07.2017: Блокировка возникает, в частности, при вызове import_module().
• 11.07.2017: ошибка Numba подтверждена.