多线程局部变量之threading.local()用法
假如，开了十个线程并且做同样的一件事，他们需要带着自己的数据进来，完成事情后带着自己的数据出去。如果是并发，同时进来，他们的数据就会混乱。
一般情况，我们加锁就可以了，一个人先进来，先加锁，另一个人过来看到加锁了，就在外面等，等里面的人出来，自己进去加锁，这样就不会出现数据混乱的问题。
另一种解决方法就是threading.local()来解决问题。
先看下面这个现象
from threading import Thread ret = -1 # 先定义一个变量 def task(arg): # 写个任务，加个参数 global ret # 声明ret全局变量 ret = arg # 每一个线程进来到要改这个变量 print(ret) # 每个线程来，改了ret，然后取ret的值 for i in range(10): # i是线程的值，0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 t = Thread(target=task, args=(i,)) # 开10个线程 t.start()
# 打印结果 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9
这个程序开了10个线程，每个线程都执行了更改ret的值并获取ret更改后的值，如果非常快，他们取到的值都不一样.
如果让他们睡两秒再执行
from threading import Thread import time ret = -1 # 先定义一个变量 def task(arg): # 写个任务，加个参数 global ret # 声明ret全局变量 ret = arg # 每一个线程进来到要改这个变量 time.sleep(2) print(ret) # 每个线程来，改了ret，然后取ret的值 for i in range(10): # i是线程的值，0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 t = Thread(target=task, args=(i,)) # 开10个线程 t.start()
# 打印结果 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9
打印结果全是9
那么解决这个问题我们可以用threading.local()方法
from threading import Thread from threading import local import time # 这是一个特殊的对象 ret = local() # 先实例化一个对象 def task(arg): # 写个任务，加个参数 ret = arg # 每一个线程进来都给他开辟一个独立的空间 单纯的threading.local()的作用就是这个 time.sleep(2) print(ret) # 每个线程来，改了ret，然后取ret的值 for i in range(10): # i是线程的值，0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 t = Thread(target=task, args=(i,)) # 开10个线程 t.start()
# 打印结果 0 3 2 5 7 9 8 4 1 6
threading.local()的作用就是为每个线程开辟一个独立的空间进行数据存储。
接下来我们自定义local对象
from threading import get_ident,Thread import time storage = {} def set(k,v): # 来给storage设置值 ident = get_ident() # get_ident()能获取唯一标识，是一组数字 if ident in storage: storage[ident][k] = v else: storage[ident] = {k:v} def get(k): # 来取storage的值 ident = get_ident() return storage[ident][k] def task(arg): set('val',arg) v = get('val') print(v) for i in range(10): t = Thread(target=task,args=(i,)) t.start()
