这篇文章主要讲解了“python中threading模块怎么使用”,文中的讲解内容简单清晰,易于学习与理解,下面请大家跟着小编的思路慢慢深入,一起来研究和学习“python中threading模块怎么使用”吧!
python中threading模块详解,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:
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:
#!/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:
#!/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()
可以明显看出使用了多线程并发的操作,花费时间要短的很多。
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:
#!/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)
此方法返回当前运行中的Thread对象列表。
代码如下:
#!/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
设置后台进程。
代码如下:
#!/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"
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。
感谢各位的阅读,以上就是“python中threading模块怎么使用”的内容了,经过本文的学习后,相信大家对python中threading模块怎么使用这一问题有了更深刻的体会,具体使用情况还需要大家实践验证。这里是亿速云,小编将为大家推送更多相关知识点的文章,欢迎关注!
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