具体来说，在 Python 中，变量如何在线程之间共享？
虽然我之前使用过threading.Thread，但我从未真正理解或看到变量如何共享的示例。它们是在主线程和子线程之间共享还是仅在子线程之间共享？我什么时候需要使用线程本地存储来避免这种共享？
我已经看到很多关于使用锁在线程之间同步访问共享数据的警告，但我还没有看到一个很好的问题示例。
提前致谢！
【问题讨论】：
标签： python multithreading thread-local
值得一提的是threading.local() 不是单身人士。
您可以在每个线程中使用更多它们。 它不是一个存储。
【讨论】：
我在这里可能错了。如果您知道其他情况，请详细说明，因为这将有助于解释为什么需要使用线程 local()。
这句话似乎不对，没有错：“如果你想原子地修改另一个线程可以访问的任何东西，你必须用锁来保护它。”我认为这句话 -> 有效
我认为原子操作是不能访问中断的 Python 字节码块。像“running = True”这样的 Python 语句是原子的。在这种情况下，您不需要锁定 CPU 以防止中断（我相信）。 Python 字节码分解不会被线程中断。
像“threads_running[5] = True”这样的 Python 代码不是原子的。这里有两块 Python 字节码；一个用于取消引用对象的 list() 和另一个字节码块以将值分配给对象，在这种情况下是列表中的“位置”。可以引发中断-->在块
线程 local() 与“原子”有何关系？这就是为什么该声明似乎误导了我。如果不是，你能解释一下吗？
【讨论】：
在 Python 中，所有东西都是共享的，除了函数局部变量（因为每个函数调用都有自己的一组局部变量，并且线程总是单独的函数调用。）即使那样，只有变量本身（引用的名称to objects) 是函数的局部变量；对象本身总是全局的，任何东西都可以引用它们。
特定线程的Thread 对象在这方面不是特殊对象。如果您将Thread 对象存储在所有线程都可以访问的位置（如全局变量），那么所有线程都可以访问该Thread 对象。如果你想原子地修改另一个线程可以访问的任何东西，你必须用锁来保护它。当然，所有线程都必须共享这个相同的锁，否则它不会很有效。
如果你想要实际的线程本地存储，那就是threading.local 的用武之地。threading.local 的属性在线程之间不共享；每个线程只看到它自己放置在那里的属性。如果你对它的实现感到好奇，源代码在标准库中的_threading_local.py。
【讨论】：
考虑以下代码：
#/usr/bin/env python
from time import sleep
from random import random
from threading import Thread, local
data = local()
def bar():
print("I'm called from", data.v)
def foo():
bar()
class T(Thread):
def run(self):
sleep(random())
data.v = self.getName() # Thread-1 and Thread-2 accordingly
sleep(1)
foo()
>> T().start(); T().start() 我是从 Thread-2 调用的 我是从 Thread-1 调用的
这里 threading.local() 被用作将一些数据从 run() 传递到 bar() 而不更改 foo() 接口的快速而肮脏的方法。
请注意，使用全局变量并不能解决问题：
#/usr/bin/env python
from time import sleep
from random import random
from threading import Thread
def bar():
global v
print("I'm called from", v)
def foo():
bar()
class T(Thread):
def run(self):
global v
sleep(random())
v = self.getName() # Thread-1 and Thread-2 accordingly
sleep(1)
foo()
>> T().start(); T().start() 我是从 Thread-2 调用的 我是从 Thread-2 调用的
同时，如果您能负担得起将这些数据作为 foo() 的参数传递 - 这将是一种更优雅且设计良好的方式：
from threading import Thread
def bar(v):
print("I'm called from", v)
def foo(v):
bar(v)
class T(Thread):
def run(self):
foo(self.getName())
但这在使用第三方或设计不佳的代码时并不总是可行的。
【讨论】：
您可以使用threading.local() 创建线程本地存储。
>>> tls = threading.local()
>>> tls.x = 4
>>> tls.x
4
存储到 tls 的数据对于每个线程都是唯一的，这将有助于确保不会发生意外共享。
【讨论】：
就像在其他所有语言中一样，Python 中的每个线程都可以访问相同的变量。 “主线程”和子线程之间没有区别。
与 Python 的一个区别是全局解释器锁意味着一次只能有一个线程运行 Python 代码。然而，在同步访问方面，这并没有多大帮助，因为所有常见的抢占问题仍然适用，并且您必须像在其他语言中一样使用线程原语。但是，这确实意味着您需要重新考虑是否使用线程来提高性能。
【讨论】：