python如何定义线程局部变量

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有个概念叫做线程局部变量,一般我们对多线程中的全局变量都会加锁处理,这种变量是共享变量,每个线程都可以读写变量,为了保持同步我们会做枷锁处理。

但是有些变量初始化以后,我们只想让他们在每个线程中一直存在,相当于一个线程内的共享变量,线程之间又是隔离的,就是局部变量。python threading模块中就提供了这么一个类,叫做local。

使用局部变量的时候,需要传递参数,比如有这样一个例子,程序需要处理客户申请,每来一个客户,就新开一个线程进行处理,而客户有姓名、年龄、性别等属性(参数),如果都需要传递参数的话很繁琐。Python提供了threading.local模块,方便我们实现线程局部变量的传递。直接看下面的例子:

# /usr/bin/env python
# coding:utf-8


import threading

# Threading.local对象
ThreadLocalHelper = threading.local()
lock = threading.RLock()

class MyTheadEx(threading.Thread):
    def __init__(self, threadName, name, age, sex):
        super(MyTheadEx, self).__init__(name=threadName)
        self.__name = name
        self.__age = age
        self.__sex = sex

    def run(self):
        global ThreadLocalHelper
        ThreadLocalHelper.ThreadName = self.name
        ThreadLocalHelper.Name = self.__name
        ThreadLocalHelper.Age = self.__age
        ThreadLocalHelper.Sex = self.__sex
        MyTheadEx.ThreadPoc()

    # 线程处理函数
    @staticmethod
    def ThreadPoc():
        lock.acquire()
        try:
            print 'Thread={id}'.format(id=ThreadLocalHelper.ThreadName)
            print 'Name={name}'.format(name=ThreadLocalHelper.Name)
            print 'Age={age}'.format(age=ThreadLocalHelper.Age)
            print 'Sex={sex}'.format(sex=ThreadLocalHelper.Sex)
            print '----------'
        finally:
            lock.release()

if __name__ == '__main__':
    Tom = {'Name': 'tom', 'Age': 20, 'Sex': 'man'}
    xiaohua = {'Name': 'xiaohua', 'Age': 18, 'Sex': 'woman'}
    Andy = {'Name': 'Andy', 'Age': 40, 'Sex': 'man'}
    T = (Tom, xiaohua, Andy)
    threads = []
    for i in range(len(T)):
        t = MyTheadEx(threadName='id_{0}'.format(i), name=T[i]['Name'], age=T[i]['Age'], sex=T[i]['Sex'])
        threads.append(t)
    for i in range(len(threads)):
        threads[i].start()
    for i in range(len(threads)):
        threads[i].join()
    print 'All Done!!!'

可见,每个线程都可以对threading.local对象进行读写,且互相不干扰。合理使用threading.local可以极大简化代码逻辑,同时保证各个子线程的数据安全。Threading.local最大的用处就是HTTP请求时绑定用户的信息,这样每个用户线程可以非常方便访问各自的资源而互不干扰。

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