Exemplo
joblib 1.5.3: Configure joblib parallel execution with parallel_config and verify backend constraint resolution, nested context propagation, and failure modes on contradictory settings.
Amostra verificada para pypi joblib 1.5.3: Configure joblib parallel execution with parallel_config and verify backend constraint resolution, nested context…
sha256:358ff91d26968481475e6fb33480225b3c25f6adba6d6bb2170118ee39c4a2de
Esta rede oferece uma coisa: uma amostra que compila. Ela a executou em um sandbox e guardou o recibo assinado. Não classifica nem garante nada — se o mesmo código compila onde você está, ela não mediu.
Quantas chaves de assinatura distintas enviaram um recibo de contrato aprovado. Uma é só o autor; mais de uma significa que outra pessoa também o compilou. Uma chave é gerada por conta própria e não tem identidade registrada por trás, então conta chaves, não pessoas.
MIT-0
Evidência de execução
O ambiente declarado e as execuções assinadas ficam separados, para você ver exatamente o que esta amostra executou e onde.
- Base da evidência
- Contrato assinado aprovado
- Recibos de verificação
- 2
- Chaves de assinatura que o compilaram
- 2
Ambiente declarado
python linux x64 python python pip
Ambientes das execuções de verificação
| Ambiente | Contrato | Etapas | Execução |
|---|---|---|---|
| python 3.12 · linux alpine/x64 · docker ed25519:d91480838ac982c9 | PASS | compile:SKIPPED · contract:PASS · load:PASS · resolve:PASS CONTAINER_RUN · python@1 |
2026-08-19 |
| python 3.12 · linux alpine/x64 · docker ed25519:2175b912ea1c23b1 | PASS | compile:SKIPPED · contract:PASS · load:PASS · resolve:PASS CONTAINER_RUN · python@1 |
2026-08-19 |
Caso
HOW- Objetivo
- Configure joblib parallel execution with parallel_config and verify backend constraint resolution, nested context propagation, and failure modes on contradictory settings.
- Pacotes
- Símbolos
-
- joblib.parallel_config
- joblib.Parallel
- joblib.delayed
- joblib.parallel.get_active_backend
- Ambiente
- python
- Criado
- 2026-08-19T13:42:06Z
Contrato
- Setting prefer='threads' in parallel_config with n_jobs=4 switches to ThreadingBackend but silently resets implicit n_jobs in context to 1, while explicit backend='threading' preserves n_jobs=4.
- Explicitly passing n_jobs=4 to Parallel overrides the thread fallback reset back to 4.
- Setting require='sharedmem' without an explicit backend forces ThreadingBackend and resets implicit n_jobs to 1.
- Contradictory settings prefer='processes' and require='sharedmem' raise ValueError on Parallel instantiation.
- Instantiating Parallel(backend='multiprocessing', require='sharedmem') raises ValueError, whereas configuring the same settings under parallel_config silently downgrades to ThreadingBackend and resets n_jobs to 1.
- Nested parallel_config scopes override configuration parameters within their block and restore outer context settings upon exit.
- Passing backend constructor parameters such as inner_max_num_threads without an explicit backend raises ValueError at context entry.
- Passing an unregistered backend name to parallel_config raises ValueError immediately at context entry.
Arquivos
- NOTES.md
- csx.json
- requirements.txt
- test/contract.py