Python threading Local()函数用法案例详解

在Python多线程编程中，常常会遇到线程共享数据的问题。而local()函数可以在多线程环境中通过线程本地存储（TLS）技术解决共享数据问题。本文将详细讲解local()函数的用法及其案例。

一、什么是local()函数

local()函数是Python threading模块提供的一个线程本地存储工具。通过使用它可以在多个线程中保持不同的数据副本，从而避免了线程之间共享数据的问题。local()函数实际上是一个全局变量的字典，但是它是线程本地的，每个线程都可以访问自己的版本，并以线程的ID作为字典的键。

local()函数一般用法如下：

local_data = threading.local()

此时local_data的类型为threading.local，在每个线程中都会创建一个local_data对象。

二、如何使用local()函数

使用local()函数需要注意以下几点：

1. 在本地线程之内，local()函数是全局的。在其他线程中并不存在此函数。
2. local()函数返回的对象为线程本地对象。如果在其他线程中尝试通过相同的名称来访问此对象，则会发生NameError异常。
3. 通过local()函数创建的对象，在单独的线程之外不需要销毁，它们会在线程结束时自动销毁。

我们可以使用local()函数来在多个线程之间共享某些变量。需要注意的是，不同的线程中，可以将同一个变量名用于不同的数据，local()会将不同线程中的同名变量维护在一个字典中，各自互不影响。

下面我们看一下local()函数的应用实例：

示例1：使用local()函数在多线程中存储数据

import threading

# 创建local对象
local_data = threading.local()

# 打印线程共享变量
def print_global_info():
    # 获取线程ID
    tid = threading.current_thread().ident
    print("线程ID：",tid)
    # 打印线程共享变量
    print("线程共享变量：",local_data.value)

# 线程函数
def work(value):
    # 将value赋值给共享变量value
    local_data.value = value
    # 执行打印共享变量
    print_global_info()

# 主函数
if __name__ == '__main__':
    # 创建2个线程
    t1 = threading.Thread(target=work,args=(1,))
    t2 = threading.Thread(target=work,args=(2,))
    # 启动线程
    t1.start()
    t2.start()
    # 等待线程执行结束
    t1.join()
    t2.join()

该程序创建了两个线程，并使用local()函数创建了一个本地的共享变量local_data。线程函数work()会将传入的参数value赋值给共享变量local_data.value，并执行打印共享变量的函数print_global_info()。

执行该程序后，输出结果如下：

线程ID： 123145634990592
线程共享变量： 1
线程ID： 123145626597888
线程共享变量： 2

可以看到，我们在每个线程中都对共享变量local_data.value进行了不同的赋值，而且在打印共享变量时，也分别打印了不同的结果，说明local()函数在多个线程之中可以保证数据隔离，每个线程都只能访问自己线程中的相应变量。

示例2：使用local()函数将数据库连接对象保存在线程中

import threading
import pymysql

# 创建local对象
local_db = threading.local()

# 获取数据库连接对象
def get_connection():
    # 如果线程中没有保存过连接对象，那么新建连接，保存在线程本地变量中
    if not hasattr(local_db, "conn"):
        local_db.conn = pymysql.connect(
            host='localhost',
            user='root',
            password='123456',
            db='testdb',
            charset='utf8mb4',
            cursorclass=pymysql.cursors.DictCursor
        )
    # 返回线程本地存储的连接对象
    return local_db.conn

# 查询数据
def query_data():
    # 获取本地线程中的连接对象
    conn = get_connection()
    # 执行查询语句并返回结果
    with conn.cursor() as cursor:
        sql = "select * from user"
        cursor.execute(sql)
        result = cursor.fetchall()
        return result

# 线程函数
def work():
    # 执行查询操作
    data = query_data()
    # 打印结果
    print(data)

# 主函数
if __name__ == '__main__':
    # 创建2个线程
    t1 = threading.Thread(target=work)
    t2 = threading.Thread(target=work)
    # 启动线程
    t1.start()
    t2.start()
    # 等待线程执行结束
    t1.join()
    t2.join()

该程序创建了两个线程，并使用local()函数在多线程中保存一个数据库连接对象。在查询数据时，线程函数work()会先获取到线程本地存储的数据库连接对象，然后执行相应的查询操作并返回结果。

执行该程序后，输出结果如下：

[{'id': 1, 'name': '张三'}, {'id': 2, 'name': '李四'}, {'id': 3, 'name': '王五'}]
[{'id': 1, 'name': '张三'}, {'id': 2, 'name': '李四'}, {'id': 3, 'name': '王五'}]

可以看到，该程序在每个线程中都成功地进行了查询，并返回了正确的结果。这得益于local()函数的线程本地存储特性，每个线程都可以访问自己线程中独立的连接对象，这样就避免了了数据库连接池等线程共享资源的问题。

三、总结

local()函数是Python中线程本地存储的工具，可以在多线程中保持不同的数据副本，从而避免了线程之间共享数据的问题。通过本文的讲解，我们可以逐步地掌握local()函数的用法，以及如何在实际开发中使用它。同时，本文也提供了线程共享变量和数据库连接池的案例，供读者参考。