threading.local()方法介绍

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1.threading.local()方法说明

• 针对各个线程的一个全局对象。在多线程环境下，每个线程都有自己的数据。一个线程使用自己的局部变量比使用全局变量好，因为局部变量只有线程自己能看见，不会影响其他线程，而全局变量的修改必须加锁（阻塞---效率低）。但是在使用局部变量的时候，就在函数间调用的时候，传递起来很麻烦。每个函数一层一层调用这个传递过来的参数，很麻烦。用全局变量不安全，效率低。每个线程处理不同的student对象，且不能共享。
• 解决方法：使用全局字典的方法即用一个全局dict存放所有的student对象，然后以thread自身作为key获得线程对应的std；此方法的不足：虽然此方法消除了std对象在每层函数中的传递问题，但是代码不够友好。最终使用ThreadLocal对象。

import threading

# 创建全局ThreadLocal对象
local_school = threading.local()


class Student():
    def __init__(self, name):
        self.name = name


def process_student(name):
    std = Student(name)
    local_school.student = std   # 写操作
   # local_school.teacher = std
    do_task_1()
    do_task_2()


def do_task_1():
    std = local_school.student  # 读操作
    print("do_task_1", std.name)


def do_task_2():
    std = local_school.student   # 读操作
    print("do_task_2", std.name)


if __name__ == '__main__':
    t1 = threading.Thread(target=process_student, args=("Curry",))
    t2 = threading.Thread(target=process_student, args=("大雄",))
    t1.start()
    t2.start()

• 程序分析：全局变量local_school，每个线程对它都可以读写student属性，而且互不影响。可以把local_school看成是全局变量，但是每个属性如local_school.student都是线程的局部变量，可以任意读写互不干扰，也不用管理锁的问题。可以理解为全局local_school是一个字典，不但可以用local_school.student，还可以绑定其他的变量，如local_teacher。

2.总结

• 一个threading.local变量虽然是全局变量，但是每个线程都只读写自己线程的独立副本，互不干扰。threading.local解决了参数在一个线程中各个函数之间互相传递的问题。