1.全局变量

多个线程同时对一个全局变量操作，可能会产生脏数据

import threading
global_num = 0def thread_cal():global global_numfor i in range(100000):global_num += 1threads = []
for i in range(10):threads.append(threading.Thread(target=thread_cal))threads[i].start()
for i in range(10): # 必须在全部start之后再join,不然每启动一个线程,主线程都会被阻塞,既10个线程依次进行threads[i].join()
print(global_num) # 值不确定

2.局部变量

每个线程的局部变量是互相受影响的

import threadingdef thread_cal():local_num = 0for _ in range(1000):local_num += 1print(threading.current_thread().getName(), num)threads = []
for i in range(10):threads.append(threading.Thread(target=thread_cal))threads[i].start()

3.使用字典实现全局变量隔离

实际生产环境中，我们可能会调用很多函数，每个函数都需要很多局部变量，每个方法都设置局部变量会很不方便。
为了解决这个问题，一个直观的的方法就是建立一个全局字典，保存进程 ID 到该进程局部变量的映射关系，运行中的线程可以根据自己的 ID 来获取本身拥有的数据。这样，就可以避免在函数调用中传递参数，如下示例：

import threading
global_data = {}def thread_cal():global global_datacur_thread = threading.current_thread()global_data[cur_thread] = 0for _ in range(1000):global_data[cur_thread] += 1print(cur_thread.getName(), global_data[cur_thread])threads = []
for i in range(10):threads.append(threading.Thread(target=thread_cal))threads[i].start()

1.这种做法并不完美。首先，每个函数在需要线程局部数据时，都需要先取得自己的线程ID，略显繁琐。
2.更糟糕的是，这里并没有真正做到线程之间数据的隔离，因为每个线程都可以读取到全局的字典，每个线程都可以对字典内容进行更改。

为了更好解决这个问题，python 线程库实现了 ThreadLocal 变量（很多语言都有类似的实现，比如Java）。ThreadLocal 真正做到了线程之间的数据隔离，并且使用时不需要手动获取自己的线程 ID

4.ThreadLocal

import threading
global_data = threading.local()def thread_cal():global_data.num = 0 # 每个线程调取各自的numfor _ in range(1000):global_data.num += 1print(threading.current_thread().getName(), global_data.num)threads = []
for i in range(10):threads.append(threading.Thread(target=thread_cal))threads[i].start()print("Main thread: ", global_data.__dict__)

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1.全局变量

2.局部变量

3.使用字典实现全局变量隔离

4.ThreadLocal

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