#### ThreadLocal
在多線程環境下,每個線程都有自己的數據。一個線程使用自己的局部變量比使用全局變量好,因為局部變量只有線程自己能看見,不會影響其他線程,而全局變量的修改必須加鎖。
##### 1. 使用函數傳參的方法
但是局部變量也有問題,就是在函數調用的時候,傳遞起來很麻煩:
~~~
def process_student(name):
std = Student(name)
# std是局部變量,但是每個函數都要用它,因此必須傳進去:
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)
~~~
每個函數一層一層調用都這么傳參數那還得了?用全局變量?也不行,因為每個線程處理不同的Student對象,不能共享。
##### 2. 使用全局字典的方法
如果用一個全局dict存放所有的Student對象,然后以thread自身作為key獲得線程對應的Student對象如何?
~~~
global_dict = {}
def std_thread(name):
std = Student(name)
# 把std放到全局變量global_dict中:
global_dict[threading.current_thread()] = std
do_task_1()
do_task_2()
def do_task_1():
# 不傳入std,而是根據當前線程查找:
std = global_dict[threading.current_thread()]
...
def do_task_2():
# 任何函數都可以查找出當前線程的std變量:
std = global_dict[threading.current_thread()]
...
~~~
這種方式理論上是可行的,它最大的優點是消除了std對象在每層函數中的傳遞問題,但是,每個函數獲取std的代碼有點low。
有沒有更簡單的方式?
##### 3.使用ThreadLocal的方法
ThreadLocal應運而生,不用查找dict,ThreadLocal幫你自動做這件事:
~~~
import threading
# 創建全局ThreadLocal對象:
local_school = threading.local()
def process_student():
# 獲取當前線程關聯的student:
std = local_school.student
print('Hello, %s (in %s)' % (std, threading.current_thread().name))
def process_thread(name):
# 綁定ThreadLocal的student:
local_school.student = name
process_student()
t1 = threading.Thread(target= process_thread, args=('dongGe',), name='Thread-A')
t2 = threading.Thread(target= process_thread, args=('老王',), name='Thread-B')
t1.start()
t2.start()
t1.join()
t2.join()
~~~
執行結果:
~~~
Hello, dongGe (in Thread-A)
Hello, 老王 (in Thread-B)
~~~
>[warning] 說明
全局變量local_school就是一個ThreadLocal對象,每個Thread對它都可以讀寫student屬性,但互不影響。你可以把local_school看成全局變量,但每個屬性如local_school.student都是線程的局部變量,可以任意讀寫而互不干擾,也不用管理鎖的問題,ThreadLocal內部會處理。
可以理解為全局變量local_school是一個dict,不但可以用local_school.student,還可以綁定其他變量,如local_school.teacher等等。
ThreadLocal最常用的地方就是為每個線程綁定一個數據庫連接,HTTP請求,用戶身份信息等,這樣一個線程的所有調用到的處理函數都可以非常方便地訪問這些資源。
>[warning] 小結
一個ThreadLocal變量雖然是全局變量,但每個線程都只能讀寫自己線程的獨立副本,互不干擾。ThreadLocal解決了參數在一個線程中各個函數之間互相傳遞的問
- 系統編程
- 1.進程
- 1.1.fork
- 1.2.多個進程能否修改全局變量
- 1.3多次fork的問題
- 1.4.進程的創建-multiprocessing
- 1.5.進程的創建-Process子類
- 1.6.進程池Pool
- 1.7.進程間通信--Queue
- 2.線程
- 2.1.多線程-Threading
- 2.2.threading注意點
- 2.3.多線程-共享全局變量
- 2.4.線程和進程的對比
- 2.5.同步
- 2.6.互斥鎖
- 2.7.多線程-非共享數據
- 2.8.死鎖
- 2.9.同步應用
- 2.10.生產者與消費者模式
- 2.11.ThreadLocal
- 2.12.異步
- 2.13.GIL的問題
- 網絡編程
- 1.網絡概述-udp
- 1.1.TCP/IP
- 1.2.端口
- 1.3.ip地址
- 1.4.socket簡介
- 1.5.UDP介紹
- 1.6.udp網絡程序-發送數據
- 1.7.udp網絡程序-發送、接收數據
- 1.8.udp網絡程序-端口問題
- 1.9.udp綁定信息
- 2.0.udp網絡通信過程
- 2.1.udp應用:echo服務器
- 2.2.udp應用:聊天室
- 2.3.udp總結
- 2.4.udp綜合-模擬QQ
- 2.TFTP下載和上傳
- 3.TCP/IP
- 3.1.打開瀏覽器訪問百度的過程
- web服務器
- 1.1.MyWebServer.py
- 1.2.MyWebFramework.py
- 正則
- 1.1.re模塊
- 1.2.字符
- 1.3.原始字符串
- 1.4.表示數量
- 1.5.表示邊界
- 1.6.匹配分組
- 1.7.貪婪和非貪婪
- 數據結構和算法
- 1.引入概念
- 1.1.第一次嘗試
- 1.2.算法的提出
- 1.3.第二次嘗試
- 1.4.算法效率衡量
- 1.5.算法分析
- 1.6.常見時間復雜度
- 1.7.python內置類型性能分析
- 1.8.數據結構
- 2.順序表
- 2.1.順序表的形式
- 2.2.順序表的結構和實現
- 2.3.順序表的操作
- 2.4.python中的順序表
- 3.鏈表
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- 3.2.單向循環鏈表
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- 4.1.棧的結構實現
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- 5.1.隊列的實現
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- 6.1.冒泡排序
- 6.2.選擇排序
- 6.3.插入排序
- 6.4.快速排序
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- 6.7.常見排序算法效率比較
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- 7.2.二叉樹的遍歷
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