python中ThreadLocal的理解与使用

一、对 ThreadLocal 的理解

　　ThreadLocal，有的人叫它线程本地变量，也有的人叫它线程本地存储，其实意思一样。　　　ThreadLocal 在每一个变量中都会创建一个副本，每个线程都可以访问自己内部的副本变量。

二、为什么会出现 ThreadLocal 的技术应用

　　我们知道多线程环境下，每一个线程均可以使用所属进程的全局变量。如果一个线程对全局变量进行了修改，将会影响到其他所有的线程对全局变量的计算操作，从而出现数据混乱，即为脏数据。为了避免逗哥线程同时对变量进行修改，引入了线程同步机制，通过互斥锁、条件变量或者读写锁来控制对全局变量的访问。

　　只用全局变量并不能满足多线程环境的需求，很多时候线程还需要拥有自己的私有数据，这些数据对于其他线程来说是不可见的。因此线程中也可以使用局部变量，局部变量只有线程自身可以访问，同一个进程下的其他线程不可访问。

　　有时候使用局部变量不太方便，因此 Python 还提供了ThreadLocal 变量，它本身是一个全局变量，但是每个线程却可以利用它来保存属于自己的私有数据，这些私有数据对其他线程也是不可见的。

　　ThreadLocal 真正做到了线程之间的数据隔离。

三、代码如下：

 1 #!/usr/bin/env python2 # -*- coding:utf-8 -*-3 # ThreadLocal code4 5 import threading6 7 NUM = 08 local = threading.loacl()9
10
11 def run(x, n):
12     x = x + n
13     x = x - n
14
15
16 def func(n):
17     local.x = NUM  # 将全局变量赋值给一个线程要执行的函数的局部变量。
18     for i in range(1000000):
19         run(local.x, n)
20     print('%s-%d' % (threading.current_thread().name, local.x))
21
22
23 if __name__ == '__main__':
24     t1 = threading.Thread(target=func, args=(6,))
25     t2 = threading.Thread(target=func, args=(9,))
26     t1.start()
27     t2.start()
28     t1.join()
29     t2.join()
30     print('NUM = ', NUM)

　　上面的示例中每一个线程都可以通过 local.x 获取自己独有的数据，并且每个线程读取到的loacl.x 都不同，真正做到线程之间的隔离。

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python中ThreadLocal的理解与使用

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