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這篇文章主要講解了“python中threading模塊怎么使用”,文中的講解內容簡單清晰,易于學習與理解,下面請大家跟著小編的思路慢慢深入,一起來研究和學習“python中threading模塊怎么使用”吧!
python中threading模塊詳解,threading提供了一個比thread模塊更高層的API來提供線程的并發性。這些線程并發運行并共享內存。
下面來看threading模塊的具體用法:
目標函數可以實例化一個Thread對象,每個Thread對象代表著一個線程,可以通過start()方法,開始運行。
這里對使用多線程并發,和不適用多線程并發做了一個比較:
首先是不使用多線程的操作:
代碼如下:
#!/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()
執行結果如下:
下面是使用多線程并發的操作:
代碼如下:
#!/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()
可以明顯看出使用了多線程并發的操作,花費時間要短的很多。
此方法返回當前進程中線程的個數。返回的個數中包含主線程。
代碼如下:
#!/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)
此方法返回當前運行中的Thread對象列表。
代碼如下:
#!/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
設置后臺進程。
代碼如下:
#!/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沒有顯示出來,說明已經成為后臺進程。
感謝各位的閱讀,以上就是“python中threading模塊怎么使用”的內容了,經過本文的學習后,相信大家對python中threading模塊怎么使用這一問題有了更深刻的體會,具體使用情況還需要大家實踐驗證。這里是億速云,小編將為大家推送更多相關知識點的文章,歡迎關注!
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