Python 与z3并行求解公式

假设我有一个z3解算器，它具有一定数量的可满足的断言约束。假设我们是一组约束，我想验证S中的每个约束在将约束添加到解算器时公式是否仍然可满足。这可以通过以下方式轻松地按顺序完成：

results=[]
对于S中的约束：
解算器
添加（约束）
results.append（solver.check（）==z3.sat）
solver.pop（）
打印全部（结果）

现在，我想将其并行化以加快速度，但我不确定如何正确使用z3

这是一个尝试。考虑下面的简单例子。所有变量都是非负整数，且总和必须为1。现在我想验证是否每个变量x都可以独立地设置为>0。显然是这样,；设x=1，并将0分配给其他变量。以下是一种可能的并行实现：

来自多处理导入池的

从functools导入部分
进口z3
def并行_功能（f）：
def简易并行（f，顺序）：
池=池（进程=4）
结果=pool.map（f，序列）
pool.close（）
pool.join（）
返回结果
返回部分（易于并行化，f）
def检查（v）：
全局优化求解器
全局变量
解算器
添加（变量[v]>0）
结果=solver.check（）==z3.sat
solver.pop（）
返回结果
范围=范围（1000）
solver=z3.solver（）
变量=[z3.Int（'x_{}.format（i））表示范围内的i]
添加（[var>=0表示变量中的变量]）
求解器添加（z3.Sum（变量）==1）
check.parallel=并行函数（检查）
结果=检查。平行（范围）
打印全部（结果）

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令人惊讶的是，这在我的机器上运行得很好：结果很好，而且速度快得多。然而，我怀疑它是否安全，因为我正在处理一个全局解算器，我可以很容易地想象推/弹出同时发生。使用z3py是否有任何干净/安全的方法来实现这一点？

的确，这可能适用于第一次测试，但一般来说不适用。不支持在单个上下文上并行求解，以后肯定会出现数据争用和分段故障

在Python中，上下文对象是隐藏的，因此大多数用户不必处理它，但要并行运行，我们需要为每个线程设置一个上下文，然后将正确的上下文传递给所有其他函数（之前隐式使用了隐藏上下文）。请注意，所有表达式、解算器、策略等都依赖于一个特定的上下文，因此如果对象需要跨越该边界，我们需要对其进行翻译（请参见AstRef中的translate（…）和类似内容）

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另请参见和

，如果我理解正确，我可以（1）为每个线程I初始化一个解算器s（2）在上下文c_I中创建一个解算器s_I（3）使用s_I.add（s.assertions（）.translate（c_I））（4）通过首先确保将附加约束转换到适当的上下文，并行执行测试。对吗？每个线程都需要一个上下文，即Z3上下文对象。只有当我们有了一个上下文，我们才能构造一个解算器（确保每个解算器都使用了正确的上下文对象）。然后，所有约束都可以转换为这些上下文中的每一个。