Python多线程如何使用全局ThreadLocal对象
在编写Python多线程程序时，我们经常会遇到不同线程的局部变量需要传递的问题。为了解决这个问题，Python引入了ThreadLocal对象。本文将通过一个案例来演示如何使用全局ThreadLocal对象。
案例环境准备
首先，我们需要在一台Ubuntu虚拟机上进行实验。打开VMware虚拟化软件，并启动Ubuntu虚拟机。登录系统后，在桌面空白处右键鼠标，选择“打开终端”。
创建并编辑代码文件
在终端中使用gedit编辑器创建一个名为的文件，命令如下：
```
gedit
```
在文件中，编写以下代码：
```python
from threading import Thread
class Student:
def __init__(self, name):
name
def pro_func(self, name):
std Student(name)
self.task1(std)
self.task2(std)
def task1(self, std):
print('我是task1:', )
def task2(self, std):
print('我是task2:', )
t1 Thread(target_func, args('denny',))
t2 Thread(target_func, args('andy',))
()
()
()
()
```
运行代码并观察结果
在终端中运行以下命令执行代码：
```
python3
```
结果如下图所示，每个线程都打印出了两次。这种方法在函数之间传递参数比较麻烦。
使用全局字典解决传参问题
为了避免传递参数的麻烦，我们可以使用全局字典的方法来解决。修改代码如下：
```python
from threading import Thread, current_thread
class Student:
def __init__(self, name):
name
global_dict {}
def pro_func(name):
std Student(name)
global_dict[current_thread()] std
task1()
task2()
def task1():
std global_dict[current_thread()]
print('我是task1:', )
def task2():
std global_dict[current_thread()]
print('我是task2:', )
t1 Thread(targetpro_func, args('denny',))
t2 Thread(targetpro_func, args('andy',))
()
()
()
()
```
再次运行代码并观察结果
在终端中运行以下命令执行代码：
```
python3
```
结果如下图所示，尽管没有传递变量的问题了，但是每个线程依然不能单独处理不同的Student对象。
使用ThreadLocal对象解决问题
为了实现单独处理不同的Student对象的功能，我们可以使用ThreadLocal对象。修改代码如下：
```python
from threading import Thread, current_thread, local
localstd local()
def pro_func(name):
name
task()
def task():
print('我是task:', )
t1 Thread(targetpro_func, args('denny',))
t2 Thread(targetpro_func, args('andy',))
()
()
()
()
```
再次运行代码并观察结果
在终端中运行以下命令执行代码：
```
python3
```
结果如下图所示，对于每个线程而言，都是线程的局部变量，实现了单独处理不同的Student对象的功能。
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