threading.local的作用?】的更多相关文章

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…
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).…
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…
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): #…
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…
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)…
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…
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…
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()…
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&…