多线程环境下，每一个线程均可以使用所属进程的全局变量。如果一个线程对全局变量进行了修改，将会影响到其他所有的线程。为了避免多个线程同时对变量进行修改，引入了线程同步机制，通过互斥锁，条件变量或者读写锁来控制对全局变量的访问。只用全局变量并不能满足多线程环境的需求，很多时候线程还需要拥有自己的私有数据，这些数据对于其他线程来说不可见。因此线程中也可以使用局部变量，局部变量只有线程自身可以访问，同一个进程下的其他线程不可访问。
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threadlocal就有俩功能：
1、将各自的局部变量绑定到各自的线程中
2、局部变量可以传递了，而且并没有变成形参
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import threading
# 创建全局ThreadLocal对象:
local_school = threading.local()
def process_student():
# 获取当前线程关联的student:
std = local_school.student
print('Hello, %s (in %s)' % (std, threading.current_thread().name))
def process_thread(name):
# 绑定ThreadLocal的student:
local_school.student = name
process_student()
t1 = threading.Thread(target=process_thread, args=('yongGe',), name='Thread-A')
t2 = threading.Thread(target=process_thread, args=('老王',), name='Thread-B')
t1.start()
t2.start()
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1、将各自的局部变量绑定到各自的线程中
2、局部变量可以传递了，而且并没有变成形参
'''
import threading
# 创建字典对象:
myDict={}
def process_student():
# 获取当前线程关联的student:
std = myDict[threading.current_thread()]
print('Hello, %s (in %s)' % (std, threading.current_thread().name))
def process_thread(name):
# 绑定ThreadLocal的student:
myDict[threading.current_thread()] = name
process_student()
t1 = threading.Thread(target=process_thread, args=('yongGe',), name='Thread-A')
t2 = threading.Thread(target=process_thread, args=('老王',), name='Thread-B')
t1.start()
t2.start()
异步
from multiprocessing import Pool
import time
import os
def test():
print("---进程池中的进程---pid=%d,ppid=%d--" % (os.getpid(), os.getppid()))
for i in range(3):
print("----%d---" % i)
time.sleep(1)
return "老王"
def test2(args):
print('1...')
time.sleep(10)
print("---callback func--pid=%d" % os.getpid())
print("---callback func--args=%s" % args)
print('2...')
if __name__ == '__main__':
pool = Pool(3)
#callback表示前面的func方法执行完，再执行callback,并且可以获取func的返回值作为callback的参数
pool.apply_async(func=test, callback=test2)
#pool.apply_async(func=test)
#模拟主进程在做任务
time.sleep(5)
print("----主进程-pid=%d.....服务器是不关闭的----" % os.getpid())
# while True:
# pass