這篇文章運(yùn)用簡單易懂的例子給大家介紹簡單處理Python多線程中的共享變量，代碼非常詳細(xì)，感興趣的小伙伴們可以參考借鑒，希望對大家能有所幫助。

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在多線程環(huán)境下，每個線程都有自己的數(shù)據(jù)。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。

但是局部變量也有問題，就是在函數(shù)調(diào)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(shù)都要用它，因此必須傳進(jìn)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)

每個函數(shù)一層一層調(diào)用都這么傳參數(shù)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。

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(yīng)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(jù)當(dāng)前線程查找：
  std = global_dict[threading.current_thread()]
  ...
 
def do_task_2():
  # 任何函數(shù)都可以查找出當(dāng)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(yōu)點(diǎn)是消除了std對象在每層函數(shù)中的傳遞問題，但是，每個函數(shù)獲取std的代碼有點(diǎn)丑。

有沒有更簡單的方式？

ThreadLocal應(yīng)運(yùn)而生，不用查找dict，ThreadLocal幫你自動做這件事：

import threading
 
# 創(chuàng)建全局ThreadLocal對象:
local_school = threading.local()
 
def process_student():
  print 'Hello, %s (in %s)' % (local_school.student, 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=('Alice',), name='Thread-A')
t2 = threading.Thread(target= process_thread, args=('Bob',), name='Thread-B')
t1.start()
t2.start()
t1.join()
t2.join()

執(zhí)行結(jié)果：

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

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(nèi)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(shù)據(jù)庫連接，HTTP請求，用戶身份信息等，這樣一個線程的所有調(diào)用到的處理函數(shù)都可以非常方便地訪問這些資源。

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分享題目：簡單處理Python多線程中的共享變量
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