Python的線程操作在舊版本中使用的是thread模塊，在Python27和Python3中引入了threading模塊，同時(shí)thread模塊在Python3中改名為_thread模塊，threading模塊相較于thread模塊，對(duì)于線程的操作更加的豐富，而且threading模塊本身也是相當(dāng)于對(duì)thread模塊的進(jìn)一步封裝而成，thread模塊有的功能threading模塊也都有，所以涉及到對(duì)線程的操作，推薦使用threading模塊。

threading模塊中包含了關(guān)于線程操作的豐富功能，包括：常用線程函數(shù)，線程對(duì)象，鎖對(duì)象，遞歸鎖對(duì)象，事件對(duì)象，條件變量對(duì)象，信號(hào)量對(duì)象，定時(shí)器對(duì)象，柵欄對(duì)象。代碼如下

#coding = utf - 8
import threading# 創(chuàng)建全局ThreadLocal對(duì)象:
	localVal = threading.local()
localVal.val = "Main-Thread"
def process_student():
	print '%s (in %s)' % (localVal.val,
		threading.current_thread().name)
def process_thread(name): #賦值
localVal.val = name
process_student()
t1 = threading.Thread(target =
	process_thread, args = ('One', ),
	name = 'Thread-A')
t2 = threading.Thread(target =
	process_thread, args = ('Two', ),
	name = 'Thread-B')
t1.start()
t2.start()
t1.join()
t2.join()
print localVal.val

打印結(jié)果：

One (in Thread-A)
Two (in Thread-B)
Main-Thread

threading.local()這個(gè)方法的特點(diǎn)用來保存一個(gè)全局變量，但是這個(gè)全局變量只有在當(dāng)前線程才能訪問，

localVal.val = name這條語句可以儲(chǔ)存一個(gè)變量到當(dāng)前線程，如果在另外一個(gè)線程里面再次對(duì)localVal.val進(jìn)行賦值，

那么會(huì)在另外一個(gè)線程單獨(dú)創(chuàng)建內(nèi)存空間來存儲(chǔ)，也就是說在不同的線程里面賦值 不會(huì)覆蓋之前的值，因?yàn)槊總€(gè)

線程里面都有一個(gè)單獨(dú)的空間來保存這個(gè)數(shù)據(jù),而且這個(gè)數(shù)據(jù)是隔離的，其他線程無法訪問

這個(gè)東西可以用在那些地方呢，比如下載，現(xiàn)在都是多線程下載了，就像酷狗那樣，可以同時(shí)下載很多首歌曲，那么

就可以利用這個(gè)方法來保存每個(gè)下載線程的數(shù)據(jù)，比如下載進(jìn)度，下載速度之類的

所以 如果你在開發(fā)多線程應(yīng)用的時(shí)候 需要每個(gè)線程保存一個(gè)單獨(dú)的數(shù)據(jù)供當(dāng)前線程操作，可以考慮使用這個(gè)方法，簡(jiǎn)單有效

其實(shí)這樣的功能還有很多種方法可以實(shí)現(xiàn)，比如我們?cè)谥骶€程實(shí)例化一個(gè)dict對(duì)象，然后用線程的名字作為key，因?yàn)榫€程之間可以共享數(shù)據(jù)，

所以也可以實(shí)現(xiàn)相同功能，并且靈活性更多，不過代碼就沒那么優(yōu)雅簡(jiǎn)潔了

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