一、threading.loacl方法

import threading import timeclass Foo:passfoo = Foo()def func(num):foo.num = numtime.sleep(1) # 都睡一秒 還沒來得及輸出，就被后來的線程改了，所以等睡完之后，所有線程打印的num就都變為都后一次改得了print(foo.num, threading.current_thread().ident)for i in range(20):th = threading.Thread(target=func, args=(i, ))th.start() 33760 29392 21292 5480 10516 29424 35968 10936 13416 28340 33644 34604 11892 15340 33676 9956 14248 31560 28108 5080

我們使用threading.local來存儲num,再看看結果：

import threading import time from threading import localclass Foo:pass# foo = Foo() foo = local()def func(num):foo.num = numtime.sleep(1) print(foo.num, threading.current_thread().ident)for i in range(20):th = threading.Thread(target=func, args=(i, ))th.start()

結果:

C:\Python36\python.exe D:/my_flask/flask_third/test.py 23080 21992 26988 38836 13956 27856 24248 32728 12424 9140 26344 32020 9040 28664 32160 19468 20176 26072 17884 18232

可以看到，當我們把數據使用local對象時，不同之間線程數據是隔離的，賦值不會互相影響！

?

threading.local()這個方法的特點用來保存一個全局變量，但是這個全局變量只有在當前線程才能訪問，

foo.num = num這條語句可以儲存一個變量到當前線程，如果在另外一個線程里面再次對foo.num進行賦值，

那么會在另外一個線程單獨創建內存空間來存儲，也就是說在不同的線程里面賦值 不會覆蓋之前的值，因為每個

線程里面都有一個單獨的空間來保存這個數據,而且這個數據是隔離的，其他線程無法訪問

?

這個東西可以用在那些地方呢，比如下載，現在都是多線程下載了，就像酷狗那樣，可以同時下載很多首歌曲，那么

就可以利用這個方法來保存每個下載線程的數據，比如下載進度，下載速度之類的

?

所以 ?如果你在開發多線程應用的時候 ?需要每個線程保存一個單獨的數據供當前線程操作，可以考慮使用這個方法，簡單有效

其實這樣的功能還有很多種方法可以實現，比如我們在主線程實例化一個dict對象，然后用線程的名字作為key，因為線程之間可以共享數據，

所以也可以實現相同功能，并且靈活性更多，不過代碼就沒那么優雅簡潔了

轉載于:https://www.cnblogs.com/qq631243523/p/10253591.html

總結

以上是生活随笔為你收集整理的Flask之threading.loacl方法的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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