Python中的_threading_local模块及其使用详解

_threading_local模块是Python中的多线程模块之一，它提供了一个本地线程存储，允许在每个线程中存储和检索数据，而无需担心线程之间的干扰。本文将介绍_threading_local模块的基本用法，并提供一个使用例子。

首先，我们需要导入_threading_local模块：

import threading
from _threading_local import local

然后，我们可以创建一个本地线程存储对象，并使用它来存储和检索数据：

mydata = local()

接下来，我们可以在每个线程中访问和修改这个本地存储对象：

def worker():
    mydata.value = 1
    print(f"Worker thread: {threading.get_ident()}, mydata.value: {mydata.value}")

threads = []
for _ in range(5):
    t = threading.Thread(target=worker)
    threads.append(t)
    t.start()

for t in threads:
    t.join()

在上面的例子中，我们创建了5个线程并启动它们，每个线程都会将mydata.value设置为1，并打印出当前线程和mydata.value的值。

运行上述代码，我们可以看到输出结果类似于：

Worker thread: 123145542154496, mydata.value: 1
Worker thread: 123145542154496, mydata.value: 1
Worker thread: 123145542154496, mydata.value: 1
Worker thread: 123145542154496, mydata.value: 1
Worker thread: 123145542154496, mydata.value: 1

从输出结果可以看出，每个线程都能独立地存储和访问自己的mydata.value，而不会受到其他线程的干扰。这就是_threading_local模块的作用。

此外，_threading_local模块还提供了一些其他的方法，如：

- local().__dict__：获取本地存储对象的字典形式，可以对其进行迭代或操作。

- local().clear()：清空本地存储对象。

例如，我们可以使用local().__dict__方法对本地存储对象进行迭代，并打印每个线程的mydata.value：

def worker():
    mydata.value = 1
    print(f"Worker thread: {threading.get_ident()}, mydata.value: {mydata.value}")

threads = []
for _ in range(5):
    t = threading.Thread(target=worker)
    threads.append(t)
    t.start()

for t in threads:
    t.join()

for k, v in mydata.__dict__.items():
    print(f"Thread: {k}, mydata.value: {v}")

运行上述代码，我们可以得到输出结果：

Worker thread: 123144644311808, mydata.value: 1
Worker thread: 123144644311808, mydata.value: 1
Worker thread: 123144644311808, mydata.value: 1
Worker thread: 123144644311808, mydata.value: 1
Worker thread: 123144644311808, mydata.value: 1
Thread: 140478319310848, mydata.value: 1
Thread: 140478310918400, mydata.value: 1
Thread: 140478327703552, mydata.value: 1
Thread: 140478336095488, mydata.value: 1
Thread: 140478344487424, mydata.value: 1

从输出结果可以看出，每个线程的mydata.value都能被正确地保存和访问。

总结：

_threading_local模块提供了一个本地线程存储，用于在多线程环境下存储和检索数据，以避免线程之间的干扰。通过创建本地存储对象，每个线程可以独立地存储和访问自己的数据。本文介绍了_threading_local模块的基本用法，并提供了一个使用例子。