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): #…

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…

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…

http://www.cnblogs.com/alex3714/articles/5230609.html python的多线程是通过上下文切换实现的,只能利用一核CPU,不适合CPU密集操作型任务,适合io操作密集型任务(如web高并发get读取网页文件) io操作不占用CPU 计算操作占用CPU如 计算1+1 什么是线程(thread)? 线程是操作系统能够进行运算调度的最小单位.它被包含在进程之中,是进程中的实际运作单位.一条线程指的是进程中一个单一顺序的控制流,一个进程中可以并发多个线程…

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…

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…

在多线程环境下,每个线程都有自己的数据.一个线程使用自己的局部变量比使用全局变量好,因为局部变量只有线程自己能看见,不会影响其他线程,而全局变量的修改必须加锁. Threading.local可以创建一个对象,每个线程都可以对他读写属性,但不会互相影响 import threading import time # 创建全局ThreadLocal对象: class A: pass # local_school = A() local_school = threading.local() def p…

threading模块提供了高级别的线程接口,基于低级别的_thread模块实现. 模块基本方法 该模块定了的方法例如以下: threading.active_count()         返回当前活跃的Thread对象数量. 返回值和通过enumerate()返回的列表长度是相等的. threading.current_thread()         返回当前线程对象,相应调用者的控制线程. 假设调用者的控制线程不是通过threading模块创建,一个功能受限的虚拟线程被返回. threa…

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()…

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…