python中threading模块详解
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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
import
time
def
worker():
print
"worker"
time.sleep( 1 )
return
if
__name__ = =
"__main__" :
for
i in
xrange ( 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
import
threading
import
time
def
worker():
print
"worker"
time.sleep( 1 )
return
for
i in
xrange ( 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
import
threading
import
time
def
worker():
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 )
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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()
import
threading
import
time
def
worker():
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
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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
import
threading
import
time
def
worker():
time.sleep( 3 )
print
"worker"
t = threading.Thread(target = worker)
t.setDaemon( True )
t.start()
print
"haha"
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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。