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# util
> weave.trace.util の Python SDK リファレンス
export const SourceLink = ({url}) =>
Source
;
API の概要
***
クラス `ContextAwareThread`
呼び出し元のコンテキストで関数を実行するスレッド。
これは threading.Thread のドロップイン置換であり、スレッド内で呼び出しが期待どおりに動作することを保証します。Weave では特定の contextvar を設定する必要があります (call\_context.py を参照)。しかし、新しいスレッドは親からコンテキストを自動的にコピーしないため、呼び出しコンテキストが失われる可能性があります。これは好ましくありません！このクラスは contextvar のコピーを自動化するため、このスレッドを使用すると、ユーザーが期待するように「そのまま動作」します。
このクラスを使用せずに同じ効果を得るには、次のように記述します：
```python theme={"system"}
def run_with_context(func, *args, **kwargs):
context = copy_context()
def wrapper():
context.run(func, *args, **kwargs)
return wrapper
thread = threading.Thread(target=run_with_context(your_func, *args, **kwargs))
thread.start()
```
メソッド `__init__`
```python theme={"system"}
__init__(*args: 'Any', **kwargs: 'Any') → None
```
***
プロパティ daemon
このスレッドがデーモンスレッドであるかどうかを示す真偽値です。
start() が呼び出される前に設定する必要があります。そうしないと RuntimeError が発生します。初期値は作成元のスレッドから継承されます。メインスレッドはデーモンスレッドではないため、メインスレッドで作成されたすべてのスレッドのデフォルトは daemon = False になります。
デーモンスレッドのみが残っている場合、Python プログラム全体が終了します。
***
プロパティ ident
このスレッドのスレッド識別子、または開始されていない場合は None です。
これはゼロ以外の整数です。get\_ident() 関数を参照してください。スレッドが終了して別のスレッドが作成されると、スレッド識別子は再利用される可能性があります。識別子は、スレッドが終了した後でも利用可能です。
***
プロパティ 名
識別目的のみに使用される string です。
セマンティクスはありません。複数のスレッドに同じ名を付けることができます。初期の名はコンストラクターによって設定されます。
***
プロパティ native\_id
このスレッドのネイティブな整数スレッド ID。まだ開始されていない場合は None です。
これは非負の整数です。get\_native\_id() 関数を参照してください。これはカーネルによって報告されたスレッド ID を表します。
***
メソッド `run`
```python theme={"system"}
run() → None
```
***
クラス `ContextAwareThreadPoolExecutor`
呼び出し元のコンテキストで関数を実行する ThreadPoolExecutor です。
これは concurrent.futures.ThreadPoolExecutor のドロップイン置換で、executor 内でも Weave の Call が期待どおりに動作するようにします。Weave では特定の contextvar が設定されている必要があります (call\_context.py を参照) 。しかし、新しいスレッドは親スレッドのコンテキストを自動的にはコピーしないため、Call のコンテキストが失われるおそれがあり、これは望ましくありません。このクラスは contextvar のコピーを自動化するため、この executor を使用するだけで、ユーザーの想定どおりに "そのまま動作" します。
このクラスを使用しなくても、次のように記述すれば同じ効果が得られます。
```python theme={"system"}
with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor() as executor:
contexts = [copy_context() for _ in range(len(vals))]
def _wrapped_fn(*args):
return contexts.pop().run(fn, *args)
executor.map(_wrapped_fn, vals)
```
メソッド `__init__`
```python theme={"system"}
__init__(*args: 'Any', **kwargs: 'Any') → None
```
***
メソッド `map`
```python theme={"system"}
map(
fn: 'Callable',
*iterables: 'Iterable[Any]',
timeout: 'float | None' = None,
chunksize: 'int' = 1
) → Iterator
```
***
メソッド `submit`
```python theme={"system"}
submit(fn: 'Callable', *args: 'Any', **kwargs: 'Any') → Any
```
***
関数 `deprecated`
```python theme={"system"}
deprecated(new_name: 'str') → Callable[[Callable[P, R]], Callable[P, R]]
```
関数を非推奨としてマークし、ユーザーを `new_name` にリダイレクトするデコレーター。
***
関数 `is_colab`
```python theme={"system"}
is_colab()
```
***
関数 `is_notebook`
```python theme={"system"}
is_notebook() → bool
```
***
関数 `log_once`
```python theme={"system"}
log_once(log_method: 'Callable[[str], None]', message: 'str') → None
```
メッセージを一度だけログし、同じタイプの後続のメッセージを抑制します。ログを大量のメッセージで埋め尽くすことなく、エラーをユーザーに通知したい場合に便利です。
主に、同じエラーメッセージが何度も発生する可能性がある場合に役立ちます。たとえば、op の保存に失敗した場合、その op が呼び出されるたびに同じ失敗が発生する可能性が高くなります。また、パッチを適用したイテレーターでエラーが発生した場合は、結果を反復処理するたびにそのエラーが発生する可能性があります。この関数を使用すると、ユーザーのログを埋め尽くすことなく、エラーをユーザーに通知できます。
**引数:**
* `log_method`: メッセージをログするために使用するメソッド。string 型の引数を受け取る必要があります。
* `message`: ログするメッセージ。
**例:**
```python theme={"system"}
log_once(logger.error, "Failed to save op")
```