cari
Rumahpembangunan bahagian belakangTutorial Pythonpython怎么定义线程局部变量

python怎么定义线程局部变量

Jul 04, 2019 pm 01:54 PM
python

有个概念叫做线程局部变量,一般我们对多线程中的全局变量都会加锁处理,这种变量是共享变量,每个线程都可以读写变量,为了保持同步我们会做枷锁处理。

python怎么定义线程局部变量

但是有些变量初始化以后,我们只想让他们在每个线程中一直存在,相当于一个线程内的共享变量,线程之间又是隔离的,就是局部变量。python threading模块中就提供了这么一个类,叫做local。(推荐学习:Python视频教程

使用局部变量的时候,需要传递参数,比如有这样一个例子,程序需要处理客户申请,每来一个客户,就新开一个线程进行处理,而客户有姓名、年龄、性别等属性(参数),如果都需要传递参数的话很繁琐。Python提供了threading.local模块,方便我们实现线程局部变量的传递。直接看下面的例子:

# /usr/bin/env python
# coding:utf-8


import threading

# Threading.local对象
ThreadLocalHelper = threading.local()
lock = threading.RLock()

class MyTheadEx(threading.Thread):
    def __init__(self, threadName, name, age, sex):
        super(MyTheadEx, self).__init__(name=threadName)
        self.__name = name
        self.__age = age
        self.__sex = sex

    def run(self):
        global ThreadLocalHelper
        ThreadLocalHelper.ThreadName = self.name
        ThreadLocalHelper.Name = self.__name
        ThreadLocalHelper.Age = self.__age
        ThreadLocalHelper.Sex = self.__sex
        MyTheadEx.ThreadPoc()

    # 线程处理函数
    @staticmethod
    def ThreadPoc():
        lock.acquire()
        try:
            print 'Thread={id}'.format(id=ThreadLocalHelper.ThreadName)
            print 'Name={name}'.format(name=ThreadLocalHelper.Name)
            print 'Age={age}'.format(age=ThreadLocalHelper.Age)
            print 'Sex={sex}'.format(sex=ThreadLocalHelper.Sex)
            print '----------'
        finally:
            lock.release()

if __name__ == '__main__':
    Tom = {'Name': 'tom', 'Age': 20, 'Sex': 'man'}
    xiaohua = {'Name': 'xiaohua', 'Age': 18, 'Sex': 'woman'}
    Andy = {'Name': 'Andy', 'Age': 40, 'Sex': 'man'}
    T = (Tom, xiaohua, Andy)
    threads = []
    for i in range(len(T)):
        t = MyTheadEx(threadName='id_{0}'.format(i), name=T[i]['Name'], age=T[i]['Age'], sex=T[i]['Sex'])
        threads.append(t)
    for i in range(len(threads)):
        threads[i].start()
    for i in range(len(threads)):
        threads[i].join()
    print 'All Done!!!'

可见,每个线程都可以对threading.local对象进行读写,且互相不干扰。合理使用threading.local可以极大简化代码逻辑,同时保证各个子线程的数据安全。Threading.local最大的用处就是HTTP请求时绑定用户的信息,这样每个用户线程可以非常方便访问各自的资源而互不干扰。

更多Python相关技术文章,请访问Python教程栏目进行学习!

Atas ialah kandungan terperinci python怎么定义线程局部变量. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn
Python vs C: Lengkung pembelajaran dan kemudahan penggunaanPython vs C: Lengkung pembelajaran dan kemudahan penggunaanApr 19, 2025 am 12:20 AM

Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.

Python vs C: Pengurusan dan Kawalan MemoriPython vs C: Pengurusan dan Kawalan MemoriApr 19, 2025 am 12:17 AM

Python dan C mempunyai perbezaan yang signifikan dalam pengurusan dan kawalan memori. 1. Python menggunakan pengurusan memori automatik, berdasarkan pengiraan rujukan dan pengumpulan sampah, memudahkan kerja pengaturcara. 2.C memerlukan pengurusan memori manual, memberikan lebih banyak kawalan tetapi meningkatkan risiko kerumitan dan kesilapan. Bahasa mana yang harus dipilih harus berdasarkan keperluan projek dan timbunan teknologi pasukan.

Python untuk pengkomputeran saintifik: rupa terperinciPython untuk pengkomputeran saintifik: rupa terperinciApr 19, 2025 am 12:15 AM

Aplikasi Python dalam pengkomputeran saintifik termasuk analisis data, pembelajaran mesin, simulasi berangka dan visualisasi. 1.Numpy menyediakan susunan pelbagai dimensi yang cekap dan fungsi matematik. 2. Scipy memanjangkan fungsi numpy dan menyediakan pengoptimuman dan alat algebra linear. 3. Pandas digunakan untuk pemprosesan dan analisis data. 4.Matplotlib digunakan untuk menghasilkan pelbagai graf dan hasil visual.

Python dan C: Mencari alat yang betulPython dan C: Mencari alat yang betulApr 19, 2025 am 12:04 AM

Sama ada untuk memilih Python atau C bergantung kepada keperluan projek: 1) Python sesuai untuk pembangunan pesat, sains data, dan skrip kerana sintaks ringkas dan perpustakaan yang kaya; 2) C sesuai untuk senario yang memerlukan prestasi tinggi dan kawalan asas, seperti pengaturcaraan sistem dan pembangunan permainan, kerana kompilasi dan pengurusan memori manualnya.

Python untuk sains data dan pembelajaran mesinPython untuk sains data dan pembelajaran mesinApr 19, 2025 am 12:02 AM

Python digunakan secara meluas dalam sains data dan pembelajaran mesin, terutamanya bergantung pada kesederhanaannya dan ekosistem perpustakaan yang kuat. 1) PANDAS digunakan untuk pemprosesan dan analisis data, 2) Numpy menyediakan pengiraan berangka yang cekap, dan 3) SCIKIT-Learn digunakan untuk pembinaan dan pengoptimuman model pembelajaran mesin, perpustakaan ini menjadikan Python alat yang ideal untuk sains data dan pembelajaran mesin.

Pembelajaran Python: Adakah 2 jam kajian harian mencukupi?Pembelajaran Python: Adakah 2 jam kajian harian mencukupi?Apr 18, 2025 am 12:22 AM

Adakah cukup untuk belajar Python selama dua jam sehari? Ia bergantung pada matlamat dan kaedah pembelajaran anda. 1) Membangunkan pelan pembelajaran yang jelas, 2) Pilih sumber dan kaedah pembelajaran yang sesuai, 3) mengamalkan dan mengkaji semula dan menyatukan amalan tangan dan mengkaji semula dan menyatukan, dan anda secara beransur-ansur boleh menguasai pengetahuan asas dan fungsi lanjutan Python dalam tempoh ini.

Python untuk Pembangunan Web: Aplikasi UtamaPython untuk Pembangunan Web: Aplikasi UtamaApr 18, 2025 am 12:20 AM

Aplikasi utama Python dalam pembangunan web termasuk penggunaan kerangka Django dan Flask, pembangunan API, analisis data dan visualisasi, pembelajaran mesin dan AI, dan pengoptimuman prestasi. 1. Rangka Kerja Django dan Flask: Django sesuai untuk perkembangan pesat aplikasi kompleks, dan Flask sesuai untuk projek kecil atau sangat disesuaikan. 2. Pembangunan API: Gunakan Flask atau DjangorestFramework untuk membina Restfulapi. 3. Analisis Data dan Visualisasi: Gunakan Python untuk memproses data dan memaparkannya melalui antara muka web. 4. Pembelajaran Mesin dan AI: Python digunakan untuk membina aplikasi web pintar. 5. Pengoptimuman Prestasi: Dioptimumkan melalui pengaturcaraan, caching dan kod tak segerak

Python vs C: Meneroka Prestasi dan KecekapanPython vs C: Meneroka Prestasi dan KecekapanApr 18, 2025 am 12:20 AM

Python lebih baik daripada C dalam kecekapan pembangunan, tetapi C lebih tinggi dalam prestasi pelaksanaan. 1. Sintaks ringkas Python dan perpustakaan yang kaya meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Ciri-ciri jenis kompilasi dan kawalan perkakasan meningkatkan prestasi pelaksanaan. Apabila membuat pilihan, anda perlu menimbang kelajuan pembangunan dan kecekapan pelaksanaan berdasarkan keperluan projek.

See all articles

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

Menjana ai hentai secara percuma.

Alat panas

ZendStudio 13.5.1 Mac

ZendStudio 13.5.1 Mac

Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

mPDF

mPDF

mPDF ialah perpustakaan PHP yang boleh menjana fail PDF daripada HTML yang dikodkan UTF-8. Pengarang asal, Ian Back, menulis mPDF untuk mengeluarkan fail PDF "dengan cepat" dari tapak webnya dan mengendalikan bahasa yang berbeza. Ia lebih perlahan dan menghasilkan fail yang lebih besar apabila menggunakan fon Unicode daripada skrip asal seperti HTML2FPDF, tetapi menyokong gaya CSS dsb. dan mempunyai banyak peningkatan. Menyokong hampir semua bahasa, termasuk RTL (Arab dan Ibrani) dan CJK (Cina, Jepun dan Korea). Menyokong elemen peringkat blok bersarang (seperti P, DIV),

EditPlus versi Cina retak

EditPlus versi Cina retak

Saiz kecil, penyerlahan sintaks, tidak menyokong fungsi gesaan kod

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Alat pembangunan web visual