在多線程環(huán)境下，每個線程都有自己的數(shù)據(jù)碎赢。一個線程使用自己的局部變量比使用全局變量好低剔，因為局部變量只有線程自己能看見，不會影響其他線程肮塞，而全局變量的修改必須加鎖襟齿。
但是局部變量也有問題，就是在函數(shù)調(diào)用的時候枕赵，傳遞起來很麻煩, 每個函數(shù)一層一層調(diào)用都這么傳參數(shù)那還得了猜欺？用全局變量？也不行拷窜，因為每個線程處理不同的Student對象开皿，不能共享。
如果用一個全局dict存放所有的Student對象装黑，然后以thread自身作為key獲得線程對應(yīng)的Student對象如何副瀑？
這種方式理論上是可行的，它最大的優(yōu)點(diǎn)是消除了std對象在每層函數(shù)中的傳遞問題恋谭，但是糠睡，每個函數(shù)獲取std的代碼有點(diǎn)low。
有沒有更簡單的方式疚颊？
ThreadLocal應(yīng)運(yùn)而生狈孔，不用查找dict，ThreadLocal幫你自動做這件事：
import threading
#定義一個全局的threadLocal
local_school = threading.local()
def process_student():
# 在這里取出threadLocal里面的參數(shù)
std = local_school.student
print("%s 是在 %s里的"%(std, threading.current_thread().name))
def process_thread(name):
# 在這里給threadLocal傳遞參數(shù)
local_school.student = name
#直接調(diào)用,無需傳參
process_student()
#開啟兩個線程
t1 = threading.Thread(target = process_thread, args = ("chen ge",), name = "Thread-A")
t2 = threading.Thread(target = process_thread, args = ("小明",), name = "Thread-B")
t1.start()
t2.start()
t1.join()
t2.join()
執(zhí)行結(jié)果:
chen ge 是在 Thread-A里的
小明 是在 Thread-B里的
一個ThreadLocal變量雖然是全局變量材义，但每個線程都只能讀寫自己線程的獨(dú)立副本均抽，互不干擾。ThreadLocal解決了參數(shù)在一個線程中各個函數(shù)之間互相傳遞的問題
