本篇所有操作均在基于 Ubuntu 16.04 LTS 的虚拟机下完成，且使用 Vagrant 来操作虚拟机系统，虚拟机系统 VirtualBox Version: 7.0
一、本地线程
环境准备：
Python 2.7.11+
pip==9.0.3
flask==0.11.1
httpie==0.9.4
werkzeug==0.11.10
1、threading.local
本地线程（Thread Local）希望不同的线程对于内容的修改只在线程内发挥作用，线程之间互不影响。简单来说，我们定义并启动了多个线程来执行任务，但是每个线程只能执行自己线程内部的代码块，不去影响其他线程，为了获取线程执行的进度/结果，需要定义一个 threading.local() 对象来保存这些线程的状态。如下代码所示：
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# coding=utf-8
import threading
mydata = threading.local()
mydata.number = 42
print mydata.number
log = []
def f1():
mydata.number = 11
log.append(mydata.number)
def f2():
mydata.number = 12
log.append(mydata.number)
def f3():
mydata.number = 13
log.append(mydata.number)
"""
定义三个线程 thread1、thread2和thread3 并启动
"""
thread1 = threading.Thread(target=f1)
thread2 = threading.Thread(target=f2)
thread3 = threading.Thread(target=f3)
thread1.start()
thread1.join()
thread2.start()
thread2.join()
thread3.start()
thread3.join()
print log
print mydata.number
执行结果如下：
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[11, 12, 13] # 在线程内变成了 mydata.number 的值
42 # 但是没有影响到开始设置的值
本地线程的原理就是：在 threading.current_thread().__dict__ 里添加一个包含对象 mydata 的 id 值的 key，用来保存不同线程的状态。
2、werkzeug.local.Local
Werkzeug 自己实现了本地线程。werkzeug.local.Local 和 上述的 threading.local 的区别如下：
- Werkzeug 使用了自定义的
__storage__保存不同线程下的状态 - Werkzeug 提供了释放本地线程的 release_local 方法
- Werkzeug 使用如下方法得到 get_ident 函数，用来获得线程/协程标识符
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try: from greenlet import getcurrent as get_ident except ImportError: try: from thread omport get_ident except ImportError: from _thread import get_ident
以上代码块表示如果已经安装了 Greentlet 第三方包，就会优先选择 Greentlet，否则使用系统线程。
Greentlet 是以 C 扩展模块形式接入 Python 的轻量级协程，它运行在操作系统进程的内部，但是会被协作式地调度。
Werkzeug 还实现了两种数据结构：
- LocalStack: 基于 werkzeug.local.Local 实现的栈结构，可以将对象推入、弹出，也可以快速拿到栈顶对象。
- LocalProxy: 作用和名字一样，是标准的代理模式。构造此结构时接受一个可以调用的参数（一般是函数），这个函数执行后就是通过 LocalStack 实例化的栈的栈顶对象。对于 LocalProxy 对象的操作实际上都会转发到这个栈顶对象（也就是一个 Thread Local 对象）上面。
