Python 线程中，变量的作用域会有什么不同

2024年7月24日服务端开发评论5,843字数 1504阅读5分0秒阅读模式

# 线程局部存储 thread_local_data = threading.local()

在Python中，线程中的变量作用域与普通的Python程序中的变量作用域是相似的，但在多线程环境中，需要注意线程间的数据共享和同步问题。以下是Python线程中变量的作用域概述：

全局作用域：
- 在模块级别定义的变量（即在所有函数和类之外定义的变量）在整个模块中都是可见的。
- 在多线程环境中，全局变量可以被所有线程访问和修改。这意味着如果一个线程修改了全局变量的值，其他线程会看到这个变化。
局部作用域：
- 在函数或方法内部定义的变量是局部变量，只在该函数或方法内部可见。
- 每个线程在执行函数时都有自己的局部变量副本，这些局部变量对其他线程不可见。
线程局部存储（Thread-Local Storage）：
- 有时需要确保每个线程有自己独立的一套变量，不与其他线程共享。可以使用threading.local()来创建线程局部存储。
- 通过这种方式，在线程中存储的数据对其他线程是不可见的，确保线程安全。

示例代码

import threading

# 全局变量
global_var = 0

# 线程局部存储
thread_local_data = threading.local()

def thread_function(name):
    # 局部变量
    local_var = name
    # 线程局部变量
    thread_local_data.thread_var = name
    
    print(f"Thread {name}: global_var = {global_var}")
    print(f"Thread {name}: local_var = {local_var}")
    print(f"Thread {name}: thread_var = {thread_local_data.thread_var}")

# 创建多个线程
threads = []
for i in range(3):
    t = threading.Thread(target=thread_function, args=(i,))
    threads.append(t)
    t.start()

for t in threads:
    t.join()

# 修改全局变量
global_var = 10

# 再次创建多个线程
threads = []
for i in range(3):
    t = threading.Thread(target=thread_function, args=(i,))
    threads.append(t)
    t.start()

for t in threads:
    t.join()

输出结果

该示例展示了全局变量、局部变量和线程局部变量在多线程中的行为：

Thread 0: global_var = 0
Thread 0: local_var = 0
Thread 0: thread_var = 0
Thread 1: global_var = 0
Thread 1: local_var = 1
Thread 1: thread_var = 1
Thread 2: global_var = 0
Thread 2: local_var = 2
Thread 2: thread_var = 2

Thread 0: global_var = 10
Thread 0: local_var = 0
Thread 0: thread_var = 0
Thread 1: global_var = 10
Thread 1: local_var = 1
Thread 1: thread_var = 1
Thread 2: global_var = 10
Thread 2: local_var = 2
Thread 2: thread_var = 2

从输出可以看出：