多线程抢占问题 import time import threading obj = 5 def task(arg): global obj obj = arg time.sleep(1) print(obj) for i in range(6): t = threading.Thread(target=task, args=(i,)) t.start() # 结果 5 5 5 5 5 5 threading.local对象避免线程抢占 为每个线程开辟一块内存空间,存储各自的数据 import…

http://www.cnblogs.com/alex3714/articles/5230609.html python的多线程是通过上下文切换实现的,只能利用一核CPU,不适合CPU密集操作型任务,适合io操作密集型任务(如web高并发get读取网页文件) io操作不占用CPU 计算操作占用CPU如 计算1+1 什么是线程(thread)? 线程是操作系统能够进行运算调度的最小单位.它被包含在进程之中,是进程中的实际运作单位.一条线程指的是进程中一个单一顺序的控制流,一个进程中可以并发多个线程…

目录 Local 局部变量 全局变量 使用threading.local() 自定义threading.local 函数版 面向对象版 通过setattr和getattr实现 每个对象有自己的存储空间(字典) 在Flask请求上下文中,我们发现Flask中current_app, g这两个对象以及request,session这两个对象,在整个Flask生命周期中,都只是一个对象,那当请求过来的时候,是怎么区分是哪个用户的呢? current_app = LocalProxy(_find_app…

1.threading相关. # Author:Jesi # Time : 2018/12/28 14:21 import threading import time from threading import local '''作用:为每个线程创建一个独立的空间,让线程与线程之间的数据做了一个隔离''' obj = local() def task(i): obj.xxx=i time.sleep(1) print(threading.get_ident(),i) print(obj.xxx)…

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. Threading.local可以创建一个对象,每个线程都可以对他读写属性,但不会互相影响 import threading import time # 创建全局ThreadLocal对象: class A: pass # local_school = A() local_school = threading.local() def p…

线程:进程中负责程序执行的执行单元. 多线程:在1个进程中存在多个线程. 进程只是用来把资源集中在一起,而线程才是cpu上的执行单位. 每个进程都会默认有一个控制线程也叫作主线程. 进程之间是竞争关系,线程之间是协作关系. 多线程和进程之间的区别? 1.线程开销小,不需要申请内存空间,创建速度快.进程需要申请内存空间,创建速度慢. 2,同一进程下的多个线程,共享该进程的地址空间. 3,改变主进程 ,无法影响子进程,改变了主线程,影响其他线程.原因(该控制线程可以执行代码从而创建新的线程,该主线程…

假如,开了十个线程并且做同样的一件事,他们需要带着自己的数据进来,完成事情后带着自己的数据出去.如果是并发,同时进来,他们的数据就会混乱. 一般情况,我们加锁就可以了,一个人先进来,先加锁,另一个人过来看到加锁了,就在外面等,等里面的人出来,自己进去加锁,这样就不会出现数据混乱的问题. 另一种解决方法就是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): #…

简述: threading.local是全局变量但是它的值却在当前调用它的线程当中 作用: 在threading module中,有一个非常特别的类local.一旦在主线程实例化了一个local,它会一直活在主线程中,并且又主线程启动的子线程调用这个local实例时,它的值将会保存在相应的子线程的字典中.可以为每个线程创建一块独立的空间,让他存放数据. 使用方式: 在使用threading.local()之前,先了解一下局部变量和全局变量. import threading import tim…

在使用threading.local()之前,先了解一下局部变量和全局变量. 局部变量: import threading import time def worker(): x = 0 for i in range(100): time.sleep(0.0001) x += 1 print(threading.current_thread(),x) for i in range(10): threading.Thread(target=worker).start() 运行结果: <Thread…

一,threading.local() import time import threading v = threading.local() def func(arg): # 内部会为当前线程创建一个空间用于存储:phone=自己的值 v.phone = arg time.sleep(2) print(v.phone,arg) # 去当前线程自己空间取值 for i in range(10): t =threading.Thread(target=func,args=(i,)) t.start(…

1.示例代码 import time import threading v = threading.local() def func(arg): # 内部会为当前线程创建一个空间用于存储:phone=自己的值 v.phone = arg time.sleep(2) print(v.phone,arg) # 去当前线程自己空间取值 for i in range(10): t =threading.Thread(target=func,args=(i,)) t.start() 2.原理 import…

一.线程锁 线程安全,多线程操作时,内部会让所有线程排队处理.如:list/dict/Queue 线程不安全 + 人(锁) => 排队处理 1.RLock/Lock:一次放一个 a.创建10个线程,在列表中追加自己,如下代码: import threading v = [] def func(arg): v.append(arg) print(v) for i in range(10): t = threading.Thread(target=func, args=(i,)) t.start()…

threading.local()这个方法的特点用来保存一个全局变量,但是这个全局变量只有在当前线程才能访问,如果你在开发多线程应用的时候  需要每个线程保存一个单独的数据供当前线程操作,可以考虑使用这个方法,简单有效.举例:每个子线程使用全局对象a,但每个线程定义的属性a.xx是该线程独有的,Python提供了 threading.local 类,将这个类实例化得到一个全局对象,但是不同的线程使用这个对象存储的数据其它线程不可见(本质上就是不同的线程使用这个对象时为其创建一个独立的字典).…

一丶锁 线程安全: 线程安全能够保证多个线程同时执行时程序依旧运行正确, 而且要保证对于共享的数据,可以由多个线程存取,但是同一时刻只能有一个线程进行存取. import threading v = [] def func(arg): v.append(arg) # 线程安全 print(v) for i in range(10): t =threading.Thread(target=func,args=(i,)) t.start() 线程安全 1.GIL锁 GIL锁中文名称为"全局解释器锁&…

Flask之上下文管理 知识储备之问题情境: request中的参数: 单进程单线程 单进程多线程-->reqeust 会因为多个请求,数据发生错乱.--->可以基于threading.local对象 单进程单线程(多协程)threading.local对象做不到(因为一个线程下多个协程同享一个线程的资源) 解决办法: ​ 自定义类似threading.local对象(支持协程)---保证多协程下数据的安全 先来看一下下面这段代码(支持多线程): # -*- coding: utf-8 -*-…

threading.local特点 ①为每个线程开辟空间,让你进行存取值(根据线程ID来固定某个值) ②flask中没有threading.local,但是flask中的上下文管理的思想是借鉴的threading.local. ③在线程关闭之前值保持不变,线程关闭后值就清空了. 普通多线程 import time import threading class Foo(object):         def __init__(self):                 self.num = 0…

一.锁 Lock(1次放1个) 什么时候用到锁: 线程安全,多线程操作时,内部会让所有线程排队处理.如:list.dict.queue 线程不安全, import threading import time v = [] lock = threading.Lock() #实例化了一个对象****** def func(arg): lock.acquire() #加锁 v.append(arg) time.sleep(0.5) m = v[-1] print(arg,m) lock.release…

threading.local 面向对象相关: setattr/getattr class Foo(object): pass obj = Foo() obj.x1 = 123 # object.__setattr__(obj,'x1',123) print(obj.x1) # object.__getattr__(obj,'x1') Local类的模拟 简易版 class Local(object): def __init__(self): # self.storage = {} object…

先看下应用: import threading from threading import local import time obj = local() def task(i): obj.xxxxx = i time.sleep() print(obj.xxxxx,i) ): t = threading.Thread(target=task,args=(i,)) t.start() 上述代码实现了线程间的隔离,为每个线程开辟了独立的空间,这就是threading.local的作用 再看下面代码…

1.锁:Lock(一次放行一个) 线程安全,多线程操作时,内部会让所有的线程排队处理. 线程不安全:+人=>排队处理 以后锁代码块 v=[] lock=threading.Lock()#声明锁 def func(arg): lock.acquire()#上锁 v.append(arg) time.sleep(0.1) m=v[-1] print(arg,m) lock.release()#解锁 for i in range(10): t=threading.Thread(target=func,…

一.介绍 threading.local的作用: 多个线程修改同一个数据,复制多份变量给每个线程用,为每个线程开辟一块空间进行数据的存储,而每块空间内的数据也不会错乱. 二.不使用threading.local会导致数据错乱 # 不用local from threading import Thread import time lqz = -1 def task(arg): global lqz lqz = arg # time.sleep(2) print(lqz) for i in range…

总结 和threading.local()类似.Python3.7新增. thread.local(): 不同线程,同一个变量保存不同的值. contextvars: 不同上下文,同一个变量保存不同的值.例如:同一线程,不同的协程或者异步并发的任务(例如asyncio)的情况下同一个变量有不同的值. 参考 https://realpython.com/python37-new-features/#context-variables https://www.dongwm.com/post/137/…

threading.local()使用与原理剖析 前言 还是第一次摘出某个方法来专门写一篇随笔,哈哈哈. 为什么要写这个方法呢?因为它确实太重要了,包括后期的Flask框架源码中都有它的影子. 那么我们就来瞄一眼这个东西是啥吧. 作用 在Python官方中文文档中(Python3.8.4),对它的介绍其实并不是很详细 其实他的功能非常简单,如下: 在一个全局的容器中可以存放一些线程独有的数据,这些数据应是某一线程私有的,是除了本线程外的其他线程访问不到的. 举个例子,例如你用迅雷下载的时候每条线…

1.python之threading.local 当每个线程在执行 val.num=1 ,在内部会为此线程开辟一个空间,来存储 num=1 val.num,找到此线程自己的内存地址去取自己存储 num import time import threading val1 = threading.local() def task(i): val.num = i time.sleep(1) print(val.num) for i in range(4): t = threading.Thread(t…

03 threading.local和高级 目录 03 threading.local和高级 1.python之threading.local 2. 线程唯一标识 3. 自定义threading.local 4. 加强版threading.local 1.python之threading.local 当每个线程在执行 val.num=1 ,在内部会为此线程开辟一个空间,来存储 num=1 val.num,找到此线程自己的内存地址去取自己存储 num import time import thre…

本段源码可以学习的地方: 1. 考虑到效率问题,可以通过上下文的机制,在属性被访问的时候临时构建: 2. 可以重写一些魔术方法,比如 __new__ 方法,在调用 object.__new__(cls) 前后进行属性的一些小设置: 3. 在本库中使用的重写魔术方法,上下文这两种基础之上,我们可以想到函数装饰器,类装饰器,异常捕获,以及两种上下文的结构: 灵活运用这些手法,可以让我们在代码架构上更上一层,能够更加省时省力. from weakref import ref # ref用在了构造大字典…

主要学习一下python的多线程编程,使用threading模块,threading 包括:Thread.conditions.event.rlock.semaphore等类. Thread对象可以实例化一个线程t,在创建t线程时,可以将t的主函数作为一个参数传递进去(target=),或者创建Thread的子类覆盖run方法.在Thread实例化线程t后,t并没有运行,要想让t线程活动,必须启动t,t.start()即可,一旦t是活动的,t将在其主函数结束时结束.在Thread实例化一个线程时…

# -*- coding: utf-8 -*- # python:2.x __author__ = 'Administrator' """ python是支持多线程的,并且是native的线程.主要是通过thread和threading这两个模块来实现的.thread是比较底层的模 块,threading是对thread做了一些包装的,可以更加方便的被使用.这里需要提一下的是python对线程的支持还不够完善,不能利用多 CPU,但是下个版本的python中已经考虑改进这点,…

前段时间写了个多线程的程序,了解到Python中有个与众不同的thread.local()方法,可以创建一个全局对象,各个线程可以用这个全局对象保存各自的局部变量,而在使用时不受其他线程的影响.于是抽时间分析了一下thread.local()方法的源码. 相关知识储备: __slots__变量:__slots__变量一个元组,可以限制该类可使用的成员变量,不在__slots__变量中的成员变量名不能被动态添加到该类中. 参考:https://www.cnblogs.com/zhaoshizi/p…

由于工作上的需要,学习使用了System.Threading.Tasks的使用,特此笔记下来. System.Threading.Tasks的作用: Tasks命名空间下的类试图使用任务的概念来解决线程处理的复杂问题.任务(Task)包含一个操作,以及依赖哪个任务的完成才能开始. 测试用例: 假设有任务A,B,C,D.其中C依赖A和B的完成,而D依赖A的完成.代码该怎么写呢? 代码: 1 TaskFactory factory = new TaskFactory();  2 Task a = f…