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…

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…

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/…

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…

Python 的thread模块是比较底层的模块,Python的threading模块是对thread做了一些包装,可以更加方便的 被使用; 1. 使用threading 模块 # 示例一: 单线程执行 import time def say_happy(): print("Happy Birthday!") time.sleep(2) if __name__ == "__main__": for i in range(5): say_happy() # 示例二:…

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&…

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…