多线程局部变量之threading.local()用法

假如，开了十个线程而且作一样的一件事，他们须要带着本身的数据进来，完成事情后带着本身的数据出去。若是是并发，同时进来，他们的数据就会混乱。

通常状况，咱们加锁就能够了，一我的先进来，先加锁，另外一我的过来看到加锁了，就在外面等，等里面的人出来，本身进去加锁，这样就不会出现数据混乱的问题。

另外一种解决方法就是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  # 每个线程进来到要改这个变量
    print(ret)  # 每一个线程来，改了ret，而后取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，每一个线程都执行了更改ret的值并获取ret更改后的值，若是很是快，他们取到的值都不同.

若是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  # 每个线程进来到要改这个变量
    time.sleep(2)
    print(ret)  # 每一个线程来，改了ret，而后取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

那么解决这个问题咱们能够用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  # 每个线程进来都给他开辟一个独立的空间  单纯的threading.local()的做用就是这个
    time.sleep(2)
    print(ret)  # 每一个线程来，改了ret，而后取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()的做用就是为每一个线程开辟一个独立的空间进行数据存储。

接下来咱们自定义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()能获取惟一标识，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()