Python的线程操作在旧版本中使用的是thread模块，在Python27和Python3中引入了threading模块，同时thread模块在Python3中改名为_thread模块，threading模块相较于thread模块，对于线程的操作更加的丰富，而且threading模块本身也是相当于对thread模块的进一步封装而成，thread模块有的功能threading模块也都有，所以涉及到对线程的操作，推荐使用threading模块。
threading模块中包含了关于线程操作的丰富功能，包括：常用线程函数，线程对象，锁对象，递归锁对象，事件对象，条件变量对象，信号量对象，定时器对象，栅栏对象。代码如下
#coding = utf - 8
import threading# 创建全局ThreadLocal对象:
localVal = threading.local()
localVal.val = "Main-Thread"
def process_student():
print '%s (in %s)' % (localVal.val,
threading.current_thread().name)
def process_thread(name): #赋值
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
打印结果：
One (in Thread-A)
Two (in Thread-B)
Main-Thread
threading.local()这个方法的特点用来保存一个全局变量，但是这个全局变量只有在当前线程才能访问，
localVal.val = name这条语句可以储存一个变量到当前线程，如果在另外一个线程里面再次对localVal.val进行赋值，
那么会在另外一个线程单独创建内存空间来存储，也就是说在不同的线程里面赋值 不会覆盖之前的值，因为每个
线程里面都有一个单独的空间来保存这个数据,而且这个数据是隔离的，其他线程无法访问
这个东西可以用在那些地方呢，比如下载，现在都是多线程下载了，就像酷狗那样，可以同时下载很多首歌曲，那么
就可以利用这个方法来保存每个下载线程的数据，比如下载进度，下载速度之类的
所以 如果你在开发多线程应用的时候 需要每个线程保存一个单独的数据供当前线程操作，可以考虑使用这个方法，简单有效
其实这样的功能还有很多种方法可以实现，比如我们在主线程实例化一个dict对象，然后用线程的名字作为key，因为线程之间可以共享数据，
所以也可以实现相同功能，并且灵活性更多，不过代码就没那么优雅简洁了
以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持。
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RTX 5090要首发 性能要翻倍！三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB，每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps（PAM3），但也可以降至28 Gbps，以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示，GDDR7内存的能效将提高20%，同时工作电压仅为1.1V，低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计，使得在高速运行时的发热量降低，GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。