python中的threading模块

来源：互联网发布：网络共享打印机脱机编辑：程序博客网时间：2024/05/20 03:07

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threading提供了一个比thread模块更高层的API来提供线程的并发性。这些线程并发运行并共享内存。

下面来看threading模块的具体用法：

一、Thread的使用目标函数可以实例化一个Thread对象，每个Thread对象代表着一个线程，可以通过start()方法，开始运行。

这里对使用多线程并发，和不适用多线程并发做了一个比较：

首先是不使用多线程的操作：

代码如下：

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#!/usr/bin/python
#compare for multi threads
importtime
 
defworker():
    print"worker"
    time.sleep(1)
    return
 
if__name__ =="__main__":
    fori inxrange(5):
        worker()

执行结果如下：

下面是使用多线程并发的操作：

代码如下：

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

可以明显看出使用了多线程并发的操作，花费时间要短的很多。

二、threading.activeCount()的使用，此方法返回当前进程中线程的个数。返回的个数中包含主线程。

代码如下：

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

三、threading.enumerate()的使用。此方法返回当前运行中的Thread对象列表。

代码如下：

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#!/usr/bin/python
#test the variable threading.enumerate()
importthreading
importtime
 
defworker():
    print"test"
    time.sleep(2)
 
threads=[]
fori inxrange(5):
    t=threading.Thread(target=worker)
    threads.append(t)
    t.start()
 
foritem inthreading.enumerate():
    printitem
 
print
 
foritem inthreads:
    printitem

四、threading.setDaemon()的使用。设置后台进程。

代码如下：

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

可以看出worker（）方法中的打印操作并没有显示出来，说明已经成为后台进程。

0 0