python中Threadlocal变量

在多线程环境下，每个线程都有自己的数据。一个线程使用自己的局部变量比使用全局变量好，因为局部变量只有线程自己能看见，不会影响其他线程，而全局变量的修改必须加锁。

不加锁就会出现变量会被修改的问题，进而会改变进程的内容，

但是局部变量也有很大的局限性，传输非常的繁琐。进而使得代码很不简洁。

如下

def process_student(name):
    std = Student(name)
    # std是局部变量，但是每个函数都要用它，因此必须传进去：
    do_task_1(std)
    do_task_2(std)def do_task_1(std):
    do_subtask_1(std)
    do_subtask_2(std)def do_task_2(std):
    do_subtask_2(std)
    do_subtask_2(std)

应用Threadlocal变量就能够解决变量传输问题了。

全局变量local_school就是一个ThreadLocal对象，每个Thread对它都可以读写student属性，但互不影响。你可以把local_school看成全局变量，但每个属性如local_school.student都是线程的局部变量，可以任意读写而互不干扰，也不用管理锁的问题，ThreadLocal内部会处理。

可以理解为全局变量local_school是一个dict，不但可以用local_school.student，还可以绑定其他变量，如local_school.teacher等等。

ThreadLocal最常用的地方就是为每个线程绑定一个数据库连接，HTTP请求，用户身份信息等，这样一个线程的所有调用到的处理函数都可以非常方便地访问这些资源。

代码如下

import threading# 创建全局ThreadLocal对象:
local_school = threading.local()def process_student():
    # 获取当前线程关联的student:
    std = local_school.student
    print('Hello, %s (in %s)' % (std, threading.current_thread().name))def process_thread(name):
    # 绑定ThreadLocal的student:
    local_school.student = name
    process_student()t1 = threading.Thread(target= process_thread, args=('Alice',), name='Thread-A')
t2 = threading.Thread(target= process_thread, args=('Bob',), name='Thread-B')
t1.start()
t2.start()
t1.join()
t2.join()

结果如下

Hello, Alice (in Thread-A)
Hello, Bob (in Thread-B)

小结

一个ThreadLocal变量虽然是全局变量，但每个线程都只能读写自己线程的独立副本，互不干扰。ThreadLocal解决了参数在一个线程中各个函数之间互相传递的问题。