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()

巴特西

多线程局部变量之threading.local()用法

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