`test_concurrent_cwt` failure on macOS arm64 with free-threaded CPython

[rgommers]

We have a set of concurrent tests that use concurrent.futures.ThreadPoolExecutor. It has never failed before AFAIK; the tests also passed a number of times already with the new Linux free-threaded CI. It just now failed for the first time in the macOS arm64 free-threaded wheel build job (from the CI log):

_____________________________ test_concurrent_cwt ______________________________
  
      @uses_futures
      def test_concurrent_cwt():
          atol = rtol = 1e-14
          time, sst = pywt.data.nino()
          dt = time[1]-time[0]
          transform = partial(pywt.cwt, scales=np.arange(1, 4), wavelet='cmor1.5-1',
                              sampling_period=dt)
          for _ in range(10):
              arrs = [sst.copy() for _ in range(50)]
              with futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=max_workers) as ex:
  >               results = list(ex.map(transform, arrs))

...

   ../venv-test-arm64/lib/python3.13/site-packages/pywt/tests/test_concurrent.py:101: 
  _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ 
  /Library/Frameworks/PythonT.framework/Versions/3.13/lib/python3.13/concurrent/futures/_base.py:619: in result_iterator
      yield _result_or_cancel(fs.pop())
  /Library/Frameworks/PythonT.framework/Versions/3.13/lib/python3.13/concurrent/futures/_base.py:317: in _result_or_cancel
      return fut.result(timeout)
  /Library/Frameworks/PythonT.framework/Versions/3.13/lib/python3.13/concurrent/futures/_base.py:456: in result
      return self.__get_result()
  /Library/Frameworks/PythonT.framework/Versions/3.13/lib/python3.13/concurrent/futures/_base.py:401: in __get_result
      raise self._exception
  /Library/Frameworks/PythonT.framework/Versions/3.13/lib/python3.13/concurrent/futures/thread.py:58: in run
      result = self.fn(*self.args, **self.kwargs)
  ../venv-test-arm64/lib/python3.13/site-packages/pywt/_cwt.py:202: in cwt
      frequencies = scale2frequency(wavelet, scales, precision)
  ../venv-test-arm64/lib/python3.13/site-packages/pywt/_functions.py:183: in scale2frequency
      return central_frequency(wavelet, precision=precision) / scale
...
          index = np.argmax(abs(fft(psi)[1:])) + 2
  >       if index > len(psi) / 2:
  E       TypeError: A loop/promoter has already been registered with 'greater' for (<class 'numpy.dtypes.Float64DType'>, <class 'numpy.dtypes.Float64DType'>, <class 'numpy.dtypes.BoolDType'>)
  
  ../venv-test-arm64/lib/python3.13/site-packages/pywt/_functions.py:156: TypeError
  =========================== short test summary info ============================
  FAILED tests/test_concurrent.py::test_concurrent_cwt - TypeError: A loop/promoter has already been registered with 'greater' for (<class 'numpy.dtypes.Float64DType'>, <class 'numpy.dtypes.Float64DType'>, <class 'numpy.dtypes.BoolDType'>)
  ================ 1 failed, 812 passed, 225 deselected in 4.72s =================

That looks like a missing lock around a cache in NumPy, which is probably already fixed by one of @ngoldbaum's PRs.

[rgommers]

Some of the NumPy wheels at https://anaconda.org/scientific-python-nightly-wheels/numpy/files are 11 days old, which is due to gh-26810. So if the fix landed already in numpy's main branch, it may still not have propagated.

[ngoldbaum]

I'm able to reproduce random failures and seg faults on this test using the wheel. I think rebuilding it will make this test more stable.

That said, I do see a failure running a different test in the same file on the latest numpy main:

================================= test session starts ==================================
platform darwin -- Python 3.13.0b2, pytest-8.2.2, pluggy-1.5.0 -- /Users/goldbaum/.pyenv/versions/3.13.0b2-nogil/bin/python
cachedir: .pytest_cache
hypothesis profile 'default' -> database=DirectoryBasedExampleDatabase(PosixPath('/Users/goldbaum/Documents/pywt/.hypothesis/examples'))
rootdir: /Users/goldbaum/Documents/pywt
configfile: pytest.ini
plugins: hypothesis-6.103.1
collected 4 items

pywt/tests/test_concurrent.py::test_concurrent_swt PASSED                        [ 25%]
pywt/tests/test_concurrent.py::test_concurrent_wavedec PASSED                    [ 50%]
pywt/tests/test_concurrent.py::test_concurrent_dwt FAILED                        [ 75%]
pywt/tests/test_concurrent.py::test_concurrent_cwt PASSED                        [100%]

======================================= FAILURES =======================================
_________________________________ test_concurrent_dwt __________________________________

    @uses_futures
    def test_concurrent_dwt():
        # dwt on 1D data calls the Cython dwt_single
        # other cases call dwt_axis
        for dwt_func, x in zip([pywt.dwt, pywt.dwt2, pywt.dwtn],
                               [np.ones(8), np.eye(16), np.eye(16)]):
            transform = partial(dwt_func, wavelet='haar')
            for _ in range(10):
                arrs = [x.copy() for _ in range(100)]
                with futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=max_workers) as ex:
>                   results = list(ex.map(transform, arrs))

_          = 1
arrs       = [array([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.]),
 array([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.]),
 array([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.]),
 array([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.]),
 array([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.]),
 array([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.]),
 array([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.]),
 array([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.]),
 array([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.]),
 array([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.]),
 array([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.]),
 array([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.]),
 array([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.]),
 array([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.]),
 array([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.]),
 array([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.]),
 array([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.]),
 array([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.]),
 array([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.]),
 array([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.]),
 array([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.]),
 array([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.]),
 array([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.]),
 array([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.]),
 array([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.]),
 array([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.]),
 array([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.]),
 array([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.]),
 array([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.]),
 array([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.]),
 array([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.]),
 array([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.]),
 array([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.]),
 array([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.]),
 array([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.]),
 array([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.]),
 array([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.]),
 array([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.]),
 array([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.]),
 array([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.]),
 array([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.]),
 array([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.]),
 array([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.]),
 array([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.]),
 array([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.]),
 array([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.]),
 array([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.]),
 array([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.]),
 array([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.]),
 array([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.]),
 array([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.]),
 array([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.]),
 array([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.]),
 array([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.]),
 array([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.]),
 array([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.]),
 array([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.]),
 array([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.]),
 array([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.]),
 array([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.]),
 array([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.]),
 array([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.]),
 array([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.]),
 array([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.]),
 array([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.]),
 array([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.]),
 array([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.]),
 array([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.]),
 array([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.]),
 array([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.]),
 array([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.]),
 array([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.]),
 array([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.]),
 array([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.]),
 array([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.]),
 array([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.]),
 array([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.]),
 array([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.]),
 array([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.]),
 array([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.]),
 array([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.]),
 array([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.]),
 array([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.]),
 array([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.]),
 array([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.]),
 array([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.]),
 array([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.]),
 array([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.]),
 array([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.]),
 array([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.]),
 array([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.]),
 array([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.]),
 array([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.]),
 array([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.]),
 array([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.]),
 array([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.]),
 array([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.]),
 array([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.]),
 array([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.]),
 array([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.])]
dwt_func   = <function dwt at 0x266bfcc05a0>
ex         = <concurrent.futures.thread.ThreadPoolExecutor object at 0x266bfb95f10>
results    = [(array([1.41421356, 1.41421356, 1.41421356, 1.41421356]),
  array([0., 0., 0., 0.])),
 (array([1.41421356, 1.41421356, 1.41421356, 1.41421356]),
  array([0., 0., 0., 0.])),
 (array([1.41421356, 1.41421356, 1.41421356, 1.41421356]),
  array([0., 0., 0., 0.])),
 (array([1.41421356, 1.41421356, 1.41421356, 1.41421356]),
  array([0., 0., 0., 0.])),
 (array([1.41421356, 1.41421356, 1.41421356, 1.41421356]),
  array([0., 0., 0., 0.])),
 (array([1.41421356, 1.41421356, 1.41421356, 1.41421356]),
  array([0., 0., 0., 0.])),
 (array([1.41421356, 1.41421356, 1.41421356, 1.41421356]),
  array([0., 0., 0., 0.])),
 (array([1.41421356, 1.41421356, 1.41421356, 1.41421356]),
  array([0., 0., 0., 0.])),
 (array([1.41421356, 1.41421356, 1.41421356, 1.41421356]),
  array([0., 0., 0., 0.])),
 (array([1.41421356, 1.41421356, 1.41421356, 1.41421356]),
  array([0., 0., 0., 0.])),
 (array([1.41421356, 1.41421356, 1.41421356, 1.41421356]),
  array([0., 0., 0., 0.])),
 (array([1.41421356, 1.41421356, 1.41421356, 1.41421356]),
  array([0., 0., 0., 0.])),
 (array([1.41421356, 1.41421356, 1.41421356, 1.41421356]),
  array([0., 0., 0., 0.])),
 (array([1.41421356, 1.41421356, 1.41421356, 1.41421356]),
  array([0., 0., 0., 0.])),
 (array([1.41421356, 1.41421356, 1.41421356, 1.41421356]),
  array([0., 0., 0., 0.])),
 (array([1.41421356, 1.41421356, 1.41421356, 1.41421356]),
  array([0., 0., 0., 0.])),
 (array([1.41421356, 1.41421356, 1.41421356, 1.41421356]),
  array([0., 0., 0., 0.])),
 (array([1.41421356, 1.41421356, 1.41421356, 1.41421356]),
  array([0., 0., 0., 0.])),
 (array([1.41421356, 1.41421356, 1.41421356, 1.41421356]),
  array([0., 0., 0., 0.])),
 (array([1.41421356, 1.41421356, 1.41421356, 1.41421356]),
  array([0., 0., 0., 0.])),
 (array([1.41421356, 1.41421356, 1.41421356, 1.41421356]),
  array([0., 0., 0., 0.])),
 (array([1.41421356, 1.41421356, 1.41421356, 1.41421356]),
  array([0., 0., 0., 0.])),
 (array([1.41421356, 1.41421356, 1.41421356, 1.41421356]),
  array([0., 0., 0., 0.])),
 (array([1.41421356, 1.41421356, 1.41421356, 1.41421356]),
  array([0., 0., 0., 0.])),
 (array([1.41421356, 1.41421356, 1.41421356, 1.41421356]),
  array([0., 0., 0., 0.])),
 (array([1.41421356, 1.41421356, 1.41421356, 1.41421356]),
  array([0., 0., 0., 0.])),
 (array([1.41421356, 1.41421356, 1.41421356, 1.41421356]),
  array([0., 0., 0., 0.])),
 (array([1.41421356, 1.41421356, 1.41421356, 1.41421356]),
  array([0., 0., 0., 0.])),
 (array([1.41421356, 1.41421356, 1.41421356, 1.41421356]),
  array([0., 0., 0., 0.])),
 (array([1.41421356, 1.41421356, 1.41421356, 1.41421356]),
  array([0., 0., 0., 0.])),
 (array([1.41421356, 1.41421356, 1.41421356, 1.41421356]),
  array([0., 0., 0., 0.])),
 (array([1.41421356, 1.41421356, 1.41421356, 1.41421356]),
  array([0., 0., 0., 0.])),
 (array([1.41421356, 1.41421356, 1.41421356, 1.41421356]),
  array([0., 0., 0., 0.])),
 (array([1.41421356, 1.41421356, 1.41421356, 1.41421356]),
  array([0., 0., 0., 0.])),
 (array([1.41421356, 1.41421356, 1.41421356, 1.41421356]),
  array([0., 0., 0., 0.])),
 (array([1.41421356, 1.41421356, 1.41421356, 1.41421356]),
  array([0., 0., 0., 0.])),
 (array([1.41421356, 1.41421356, 1.41421356, 1.41421356]),
  array([0., 0., 0., 0.])),
 (array([1.41421356, 1.41421356, 1.41421356, 1.41421356]),
  array([0., 0., 0., 0.])),
 (array([1.41421356, 1.41421356, 1.41421356, 1.41421356]),
  array([0., 0., 0., 0.])),
 (array([1.41421356, 1.41421356, 1.41421356, 1.41421356]),
  array([0., 0., 0., 0.])),
 (array([1.41421356, 1.41421356, 1.41421356, 1.41421356]),
  array([0., 0., 0., 0.])),
 (array([1.41421356, 1.41421356, 1.41421356, 1.41421356]),
  array([0., 0., 0., 0.])),
 (array([1.41421356, 1.41421356, 1.41421356, 1.41421356]),
  array([0., 0., 0., 0.])),
 (array([1.41421356, 1.41421356, 1.41421356, 1.41421356]),
  array([0., 0., 0., 0.])),
 (array([1.41421356, 1.41421356, 1.41421356, 1.41421356]),
  array([0., 0., 0., 0.])),
 (array([1.41421356, 1.41421356, 1.41421356, 1.41421356]),
  array([0., 0., 0., 0.])),
 (array([1.41421356, 1.41421356, 1.41421356, 1.41421356]),
  array([0., 0., 0., 0.])),
 (array([1.41421356, 1.41421356, 1.41421356, 1.41421356]),
  array([0., 0., 0., 0.])),
 (array([1.41421356, 1.41421356, 1.41421356, 1.41421356]),
  array([0., 0., 0., 0.])),
 (array([1.41421356, 1.41421356, 1.41421356, 1.41421356]),
  array([0., 0., 0., 0.])),
 (array([1.41421356, 1.41421356, 1.41421356, 1.41421356]),
  array([0., 0., 0., 0.])),
 (array([1.41421356, 1.41421356, 1.41421356, 1.41421356]),
  array([0., 0., 0., 0.])),
 (array([1.41421356, 1.41421356, 1.41421356, 1.41421356]),
  array([0., 0., 0., 0.])),
 (array([1.41421356, 1.41421356, 1.41421356, 1.41421356]),
  array([0., 0., 0., 0.])),
 (array([1.41421356, 1.41421356, 1.41421356, 1.41421356]),
  array([0., 0., 0., 0.])),
 (array([1.41421356, 1.41421356, 1.41421356, 1.41421356]),
  array([0., 0., 0., 0.])),
 (array([1.41421356, 1.41421356, 1.41421356, 1.41421356]),
  array([0., 0., 0., 0.])),
 (array([1.41421356, 1.41421356, 1.41421356, 1.41421356]),
  array([0., 0., 0., 0.])),
 (array([1.41421356, 1.41421356, 1.41421356, 1.41421356]),
  array([0., 0., 0., 0.])),
 (array([1.41421356, 1.41421356, 1.41421356, 1.41421356]),
  array([0., 0., 0., 0.])),
 (array([1.41421356, 1.41421356, 1.41421356, 1.41421356]),
  array([0., 0., 0., 0.])),
 (array([1.41421356, 1.41421356, 1.41421356, 1.41421356]),
  array([0., 0., 0., 0.])),
 (array([1.41421356, 1.41421356, 1.41421356, 1.41421356]),
  array([0., 0., 0., 0.])),
 (array([1.41421356, 1.41421356, 1.41421356, 1.41421356]),
  array([0., 0., 0., 0.])),
 (array([1.41421356, 1.41421356, 1.41421356, 1.41421356]),
  array([0., 0., 0., 0.])),
 (array([1.41421356, 1.41421356, 1.41421356, 1.41421356]),
  array([0., 0., 0., 0.])),
 (array([1.41421356, 1.41421356, 1.41421356, 1.41421356]),
  array([0., 0., 0., 0.])),
 (array([1.41421356, 1.41421356, 1.41421356, 1.41421356]),
  array([0., 0., 0., 0.])),
 (array([1.41421356, 1.41421356, 1.41421356, 1.41421356]),
  array([0., 0., 0., 0.])),
 (array([1.41421356, 1.41421356, 1.41421356, 1.41421356]),
  array([0., 0., 0., 0.])),
 (array([1.41421356, 1.41421356, 1.41421356, 1.41421356]),
  array([0., 0., 0., 0.])),
 (array([1.41421356, 1.41421356, 1.41421356, 1.41421356]),
  array([0., 0., 0., 0.])),
 (array([1.41421356, 1.41421356, 1.41421356, 1.41421356]),
  array([0., 0., 0., 0.])),
 (array([1.41421356, 1.41421356, 1.41421356, 1.41421356]),
  array([0., 0., 0., 0.])),
 (array([1.41421356, 1.41421356, 1.41421356, 1.41421356]),
  array([0., 0., 0., 0.])),
 (array([1.41421356, 1.41421356, 1.41421356, 1.41421356]),
  array([0., 0., 0., 0.])),
 (array([1.41421356, 1.41421356, 1.41421356, 1.41421356]),
  array([0., 0., 0., 0.])),
 (array([1.41421356, 1.41421356, 1.41421356, 1.41421356]),
  array([0., 0., 0., 0.])),
 (array([1.41421356, 1.41421356, 1.41421356, 1.41421356]),
  array([0., 0., 0., 0.])),
 (array([1.41421356, 1.41421356, 1.41421356, 1.41421356]),
  array([0., 0., 0., 0.])),
 (array([1.41421356, 1.41421356, 1.41421356, 1.41421356]),
  array([0., 0., 0., 0.])),
 (array([1.41421356, 1.41421356, 1.41421356, 1.41421356]),
  array([0., 0., 0., 0.])),
 (array([1.41421356, 1.41421356, 1.41421356, 1.41421356]),
  array([0., 0., 0., 0.])),
 (array([1.41421356, 1.41421356, 1.41421356, 1.41421356]),
  array([0., 0., 0., 0.])),
 (array([1.41421356, 1.41421356, 1.41421356, 1.41421356]),
  array([0., 0., 0., 0.])),
 (array([1.41421356, 1.41421356, 1.41421356, 1.41421356]),
  array([0., 0., 0., 0.])),
 (array([1.41421356, 1.41421356, 1.41421356, 1.41421356]),
  array([0., 0., 0., 0.])),
 (array([1.41421356, 1.41421356, 1.41421356, 1.41421356]),
  array([0., 0., 0., 0.])),
 (array([1.41421356, 1.41421356, 1.41421356, 1.41421356]),
  array([0., 0., 0., 0.])),
 (array([1.41421356, 1.41421356, 1.41421356, 1.41421356]),
  array([0., 0., 0., 0.])),
 (array([1.41421356, 1.41421356, 1.41421356, 1.41421356]),
  array([0., 0., 0., 0.])),
 (array([1.41421356, 1.41421356, 1.41421356, 1.41421356]),
  array([0., 0., 0., 0.])),
 (array([1.41421356, 1.41421356, 1.41421356, 1.41421356]),
  array([0., 0., 0., 0.])),
 (array([1.41421356, 1.41421356, 1.41421356, 1.41421356]),
  array([0., 0., 0., 0.])),
 (array([1.41421356, 1.41421356, 1.41421356, 1.41421356]),
  array([0., 0., 0., 0.])),
 (array([1.41421356, 1.41421356, 1.41421356, 1.41421356]),
  array([0., 0., 0., 0.])),
 (array([1.41421356, 1.41421356, 1.41421356, 1.41421356]),
  array([0., 0., 0., 0.])),
 (array([1.41421356, 1.41421356, 1.41421356, 1.41421356]),
  array([0., 0., 0., 0.])),
 (array([1.41421356, 1.41421356, 1.41421356, 1.41421356]),
  array([0., 0., 0., 0.])),
 (array([1.41421356, 1.41421356, 1.41421356, 1.41421356]),
  array([0., 0., 0., 0.]))]
transform  = functools.partial(<function dwt at 0x266bfcc05a0>, wavelet='haar')
x          = array([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.])

pywt/tests/test_concurrent.py:84:
_ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _
../../.pyenv/versions/3.13.0b2-nogil/lib/python3.13/concurrent/futures/_base.py:608: in map
    fs = [self.submit(fn, *args) for args in zip(*iterables)]
        chunksize  = 1
        fn         = functools.partial(<function dwt at 0x266bfcc05a0>, wavelet='haar')
        iterables  = ([array([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.]),
  array([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.]),
  array([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.]),
  array([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.]),
  array([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.]),
  array([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.]),
  array([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.]),
  array([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.]),
  array([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.]),
  array([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.]),
  array([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.]),
  array([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.]),
  array([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.]),
  array([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.]),
  array([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.]),
  array([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.]),
  array([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.]),
  array([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.]),
  array([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.]),
  array([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.]),
  array([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.]),
  array([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.]),
  array([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.]),
  array([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.]),
  array([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.]),
  array([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.]),
  array([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.]),
  array([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.]),
  array([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.]),
  array([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.]),
  array([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.]),
  array([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.]),
  array([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.]),
  array([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.]),
  array([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.]),
  array([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.]),
  array([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.]),
  array([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.]),
  array([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.]),
  array([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.]),
  array([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.]),
  array([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.]),
  array([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.]),
  array([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.]),
  array([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.]),
  array([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.]),
  array([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.]),
  array([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.]),
  array([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.]),
  array([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.]),
  array([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.]),
  array([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.]),
  array([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.]),
  array([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.]),
  array([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.]),
  array([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.]),
  array([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.]),
  array([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.]),
  array([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.]),
  array([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.]),
  array([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.]),
  array([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.]),
  array([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.]),
  array([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.]),
  array([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.]),
  array([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.]),
  array([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.]),
  array([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.]),
  array([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.]),
  array([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.]),
  array([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.]),
  array([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.]),
  array([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.]),
  array([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.]),
  array([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.]),
  array([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.]),
  array([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.]),
  array([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.]),
  array([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.]),
  array([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.]),
  array([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.]),
  array([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.]),
  array([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.]),
  array([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.]),
  array([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.]),
  array([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.]),
  array([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.]),
  array([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.]),
  array([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.]),
  array([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.]),
  array([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.]),
  array([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.]),
  array([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.]),
  array([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.]),
  array([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.]),
  array([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.]),
  array([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.]),
  array([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.]),
  array([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.]),
  array([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.])],)
        self       = <concurrent.futures.thread.ThreadPoolExecutor object at 0x266bfb95f10>
        timeout    = None
_ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _

self = <concurrent.futures.thread.ThreadPoolExecutor object at 0x266bfb95f10>
fn = functools.partial(<function dwt at 0x266bfcc05a0>, wavelet='haar')
args = (array([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.]),), kwargs = {}

    def submit(self, fn, /, *args, **kwargs):
>       with self._shutdown_lock, _global_shutdown_lock:
E       TypeError: descriptor '__enter__' for '_thread.RLock' objects doesn't apply to a '_thread.lock' object

args       = (array([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.]),)
fn         = functools.partial(<function dwt at 0x266bfcc05a0>, wavelet='haar')
kwargs     = {}
self       = <concurrent.futures.thread.ThreadPoolExecutor object at 0x266bfb95f10>

../../.pyenv/versions/3.13.0b2-nogil/lib/python3.13/concurrent/futures/thread.py:165: TypeError
=============================== short test summary info ================================
FAILED pywt/tests/test_concurrent.py::test_concurrent_dwt - TypeError: descriptor '__enter__' for '_thread.RLock' objects doesn't apply to a '_thread.lock' object
============================= 1 failed, 3 passed in 0.39s ===================

No idea why this fails randomly (a few percent of the time on my M3 Mac) in this way.

[rgommers]

Thanks for checking @ngoldbaum.

That second failure looks like a problem in either CPython or Cython:

self = <concurrent.futures.thread.ThreadPoolExecutor object at 0x266bfb95f10>
fn = functools.partial(<function dwt at 0x266bfcc05a0>, wavelet='haar')
args = (array([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.]),), kwargs = {}

    def submit(self, fn, /, *args, **kwargs):
>       with self._shutdown_lock, _global_shutdown_lock:
E       TypeError: descriptor '__enter__' for '_thread.RLock' objects doesn't apply to a '_thread.lock' object

args       = (array([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.]),)
fn         = functools.partial(<function dwt at 0x266bfcc05a0>, wavelet='haar')
kwargs     = {}
self       = <concurrent.futures.thread.ThreadPoolExecutor object at 0x266bfb95f10>

../../.pyenv/versions/3.13.0b2-nogil/lib/python3.13/concurrent/futures/thread.py:165: TypeError
=============================== short test summary info ================================
FAILED pywt/tests/test_concurrent.py::test_concurrent_dwt - TypeError: descriptor '__enter__' for '_thread.RLock' objects doesn't apply to a '_thread.lock' object
============================= 1 failed, 3 passed in 0.39s ===================

I can't find any existing bug report for this; _thread.RLock does have a ton of bug reports related to it not being pickle-able, but nothing is doing that in this test case.

[ngoldbaum]

I had a chat with @ambv over discord and he managed to find the upstream problem: python/cpython#121368. Closing in favor of that since this is unrelated to pywavelets.

[ngoldbaum]

Except I don't have triage rights in this repo, so maybe @rgommers can do that.

[rgommers]

That's great, thanks @ngoldbaum and @ambv!