本篇内容介绍了“python中threading模块如何使用”的有关知识,在实际案例的操作过程中,不少人都会遇到这样的困境,接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧!希望大家仔细阅读,能够学有所成!
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。
“python中threading模块如何使用”的内容就介绍到这里了,感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识可以关注亿速云网站,小编将为大家输出更多高质量的实用文章!
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