本文介绍了Python的threading.local()方法，它允许每个线程拥有独立的数据，确保线程间数据隔离。通过实例展示了其基本使用、工作原理，并提供了代码优化方案，帮助理解在多线程编程中如何有效管理线程局部数据。
threading.local()
threading.local()方法可以让每个线程都拥有一些自己独立的数据，这些数据是其他线程访问不到的。
如图所示：
或者用另外一种更形象的比喻更加的贴切，将一个进程比喻成一个公司，该进程下的线程比喻成公司的员工，而将threading.local()比喻为公司的储物柜，每个员工都有一个单独的柜格，且每个员工也只能访问自己的柜格。
如图所示：
那么这个东西到底有什么作用？举个例子，当你使用迅雷进行多线程下载时，每个线程的下载进度是不一样的，那么这个下载进度如何进行存储就显得尤为重要。
数据的存储一定是方便数据的取出，存储结构做的好，查找取出数据的速度才会更快。
threading.local()的设计思想其实在flask框架的上下文管理机制中也会体现到，两者基本如出一辙，所以现在了解threading.local()的原理后对flask框架的源码阅读也会变得轻松。
基本使用
下面是基本使用，使用步骤如下：
- 储物柜 = threading.local()
- 在线程下使用 储物柜.物品名称
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