首页 > 代码库 > Python之多线程：Threading模块
Python之多线程：Threading模块
1、Threading模块提供的类
Thread，Lock，Rlock，Condition，Semaphore，Event，Timer，local
2、threading模块提供的常用的方法
（1）threading.currentThread(): 返回当前的线程变量。
（2）threading.enumerate(): 返回一个包含正在运行的线程的list。正在运行指线程启动后、结束前，不包括启动前和终止后的线程。
（3）threading.activeCount():返回正在运行的线程数量，与len(threading.enumerate())有相同的结果
一、Thread 线程类
1、t1=threading.Thread(target=,name=,args=,kwargs=)
参数说明：
?group：线程组，目前还没有实现，库引用中提示必须是None；
?target：要执行的方法；
?name：线程名；
?args/kwargs：要传入方法的参数。
import threading
import time
def func1(a=None,b=None):
print a,b
time.sleep(1)
t1=threading.Thread(target=func1,args=(‘hello‘,‘world‘)) //这句话只是创建了一个线程，并未执行这个线程，此时线程处于新建状态。
t1.isAlive() 线程是否在运行
t1.getName 取线程名
t1.setName(‘test1‘) 设置线程名
t1.start() 启动线程,此时线程仍未处于运行状态，只是处于准备状态。
t1.join() 等待线程执行完
进程所在的线程是主线程
2、守护线程
t1.setDaemon(True)
主进程执行结束时，如果是守护线程，且守护线程没有执行结束，也一并随着主线程退出
# encoding=utf-8
import threading
import time
def func1(a=None, b=None):
print a,b
print ‘enter func1‘
time.sleep(5)
print ‘exit func1‘
t1 = threading.Thread(target=func1, args=(‘Hello ‘,‘World!‘))
print t1.isAlive()
print t1.getName()
t1.setDaemon(True)
print ‘daemon:‘,t1.isDaemon()
t1.setName(‘test1‘)
print t1.getName()
t1.start()
time.sleep(1.1)
print t1.isAlive()
print ‘main thread end‘
3、threading.currentThread() 主线程MainThread
二、多线程编程的方式
1、创建线程的两种方式
方式一：Thread的方式，新建一个线程实例，通过target传入执行流。通过args传入参数
方式二：Thread类通过重写的方式，t1.start()(内部调用了run())。所以可以重写run()方法，达到我们想要的效果
2、方式二:重写Thread类
import threading
class Mythread(threading.Thread):
def __init__(self,a):
threading.Thread.__init__(self):
self.a=a
def run(self):
print ‘now sleep‘,self.a,‘seconds‘
time.sleep(a)
print ‘sleep end‘
t1=MyThread(3)
t2=MyThread(2)
t1.start()
t2.start()
t1.join()
t2.join()
#隐含问题：对于线程的执行结果，主线程如何获取？
（1）通过队列的方式
（2）通过全局变量的方式
3、并发与并行
并发是指一个时间段内同时运行，表示的是一个区间
而并行是指在同一个时间点上都在运行，是一个点，并且并发在同一时间点上只能有一个程序在运行
并发线程的两种关系：同步与互斥。
三、线程池
from multiprocessing.dummy import Pool
def func(a):
time.sleep(1)
print a
if __name__==‘__main__‘:
lista=[1,2,‘a‘,‘b‘,‘5‘]
pool=Pool(5)
pool.map(func,lista)
pool.close() #线程池不接受新线程的请求
pool.join() #等待线程全部执行完
Python之多线程：Threading模块
声明：以上内容来自用户投稿及互联网公开渠道收集整理发布，本网站不拥有所有权，未作人工编辑处理，也不承担相关法律责任，若内容有误或涉及侵权可进行投诉： 投诉/举报 工作人员会在5个工作日内联系你，一经查实，本站将立刻删除涉嫌侵权内容。