淺析Python多線程下的變數問題

在多線程環境下，每個線程都有自己的資料。一個線程使用自己的局部變數比使用全域變數好，因為局部變數只有線程自己能看見，不會影響其他線程，而全域變數的修改必須加鎖。

但是局部變數也有問題，就是在函數調用的時候，傳遞起來很麻煩：

def process_student(name):  std = Student(name)  # std是局部變數，但是每個函數都要用它，因此必須傳進去：  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)

每個函數一層一層調用都這麼傳參數那還得了？用全域變數？也不行，因為每個線程處理不同的Student對象，不能共用。

如果用一個全域dict存放所有的Student對象，然後以thread自身作為key獲得線程對應的Student對象如何？

global_dict = {}def std_thread(name):  std = Student(name)  # 把std放到全域變數global_dict中：  global_dict[threading.current_thread()] = std  do_task_1()  do_task_2()def do_task_1():  # 不傳入std，而是根據當前線程尋找：  std = global_dict[threading.current_thread()]  ...def do_task_2():  # 任何函數都可以尋找出當前線程的std變數：  std = global_dict[threading.current_thread()]  ...

這種方式理論上是可行的，它最大的優點是消除了std對象在每層函數中的傳遞問題，但是，每個函數擷取std的代碼有點醜。

有沒有更簡單的方式？

ThreadLocal應運而生，不用尋找dict，ThreadLocal幫你自動做這件事：

import threading# 建立全域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()

執行結果：

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

全域變數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看成全域變數，但每個屬性如local_school.student都是線程的局部變數，可以任意讀寫而互不干擾，也不用管理鎖的問題，ThreadLocal內部會處理。

可以理解為全域變數local_school是一個dict，不但可以用local_school.student，還可以綁定其他變數，如local_school.teacher等等。

ThreadLocal最常用的地方就是為每個線程綁定一個資料庫連接，HTTP請求，使用者身份資訊等，這樣一個線程的所有調用到的處理函數都可以非常方便地訪問這些資源。

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