Python 每个线程都有单独的变量

我对从一个线程传递到另一个线程的值有问题。我只想让每个线程在启动后都有一个变量，该变量的值为纯线程。例如，如果我有一个

requests.session

，我不希望线程1和线程2的会话相同

import requests
import threading

def functionName():
   s=requests.session()
   r=s.get("") #get a random site
   #do some things

if __name__== "__main__":
    t=threading.Thread(target=functionName)
    tt=threading.Thread(target=functionName)
    t.start()
    tt.start()

---

如果我添加其他操作而不是

#做一些事情

，并将整个结果保存在一个文件中，那么看起来两个线程合并并在一个唯一的会话中工作，即使我希望每个线程的两个会话是分开的

根据您对问题的描述，以及

r

和

s

已经是每个线程的本地线程（正如@Solomon Slow在评论中指出的），我怀疑问题在于如何从每个线程获得结果

因为你还没有提供一个解决方案，所以我编了一些东西来展示一种可以实现的方法。其中，每个线程的结果存储在名为

merged

的共享全局字典中。从输出中可以看出，这两个线程没有相互干扰

from ast import literal_eval
import requests
import threading
from random import randint


def functionName(thread_name, shared, lock):
    s = requests.Session()
    sessioncookie = str(randint(100000000, 123456789))
    s.get('https://httpbin.org/cookies/set/sessioncookie/' + sessioncookie)
    r = s.get('https://httpbin.org/cookies')
    r_as_dict = literal_eval(r.text)

    print('r_as_dict:', r_as_dict)

    # Store result in shared dictionary.
    with lock:
        shared[thread_name] = r_as_dict['cookies']['sessioncookie']


if __name__ == '__main__':

    merged = {}
    mlock = threading.Lock()  # Control concurrent access to "merged" dict.

    t=threading.Thread(target=functionName, args=('thread1', merged, mlock))
    tt=threading.Thread(target=functionName, args=('thread2', merged, mlock))
    t.start()
    tt.start()
    t.join()
    tt.join()

    print(merged)

样本输出：

r_as_dict:{'cookies'：{'sessioncokie'：'111147840'}
r_as_dict:{'cookies'：{'sessioncokie'：'119511820'}
{'thread1'：'111147840'，'thread2'：'119511820'}

我想你说的是数据竞争，对吗？如果是，你可以创建一个锁函数来防止这种数据竞争情况。例如：

def locking\u increment（）：使用db.get\u lock（）：return increment（）

您还可以考虑使用进程而不是线程，因为进程不共享内存变量，

r

和

s

都是局部变量。它们不会在线程之间共享。因此，如果这里有任何问题，那就是在

requests.session（）

的实现中，或者在

s.get（）的实现中。这些函数看起来像什么？我认为@SolomonSlow关于
r
和
s
已经是局部变量的观点是正确的，但怀疑“问题”是因为
会话
和
获取
的实现方式——相反，我怀疑这是因为
做一些事情
是什么（和/或主线程中的代码也未显示）。如果没有显示，则无法确定。