快捷導(dǎo)航

淺談一下python中threading模塊

更新時(shí)間：2023年04月27日 11:31:37 作者：心選辦公

這篇文章主要介紹了一下python中threading模塊,threading提供了一個(gè)比thread模塊更高層的API來(lái)提供線程的并發(fā)性。這些線程并發(fā)運(yùn)行并共享內(nèi)存,需要的朋友可以參考下

一、Thread的使用

目標(biāo)函數(shù)可以實(shí)例化一個(gè)Thread對(duì)象，每個(gè)Thread對(duì)象代表著一個(gè)線程，可以通過(guò)start()方法，開始運(yùn)行。

這里對(duì)使用多線程并發(fā)，和不適用多線程并發(fā)做了一個(gè)比較：

首先是不使用多線程的操作：

代碼如下：

#!/usr/bin/python 
#compare for multi threads 
import time 
def worker(): 
    print"worker" 
    time.sleep(1) 
    return 
    if__name__ =="__main__": 
    for i in xrange(5): 
    worker()

執(zhí)行結(jié)果如下：

下面是使用多線程并發(fā)的操作：

代碼如下：

#!/usr/bin/python 
import threading 
import time 
defworker(): 
    print"worker" 
    time.sleep(1) 
    return 
    fori in xrange(5): 
        t=threading.Thread(target=worker) 
        t.start()

可以明顯看出使用了多線程并發(fā)的操作，花費(fèi)時(shí)間要短的很多。

二、threading.activeCount()的使用

此方法返回當(dāng)前進(jìn)程中線程的個(gè)數(shù)。返回的個(gè)數(shù)中包含主線程。

代碼如下：

#!/usr/bin/python 
#current's number of threads 
import threading 
import time 
defworker(): 
    print"test" 
    time.sleep(1) 
    for i in xrange(5): 
        t=threading.Thread(target=worker) 
        t.start() 
        print"current has %d threads" % (threading.activeCount() -1)

三、threading.enumerate()的使用。

此方法返回當(dāng)前運(yùn)行中的Thread對(duì)象列表。

代碼如下：

#!/usr/bin/python 
#test the variable threading.enumerate() 
import threading 
import time 
defworker(): 
    print"test" 
    time.sleep(2) 
    threads=[] 
    for i in xrange(5): 
        t=threading.Thread(target=worker) 
        threads.append(t) 
        t.start() 
        for item in threading.enumerate(): 
            print item 
            print for item in threads: 
                print item

四、threading.setDaemon()的使用。

設(shè)置后臺(tái)進(jìn)程。

代碼如下：

#!/usr/bin/python 
#create a daemon 
import threading 
import time 
def worker(): 
    time.sleep(3) 
    print"worker" 
    t=threading.Thread(target=worker) 
    t.setDaemon(True) 
    t.start() 
    print"haha"