python中threading模塊如何使用

本篇內容介紹了“python中threading模塊如何使用”的有關知識，在實際案例的操作過程中，不少人都會遇到這樣的困境，接下來就讓小編帶領大家學習一下如何處理這些情況吧！希望大家仔細閱讀，能夠學有所成！

一、Thread的使用

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。

二、threading.activeCount()的使用

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)

三、threading.enumerate()的使用。

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

四、threading.setDaemon()的使用。

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。

“python中threading模塊如何使用”的內容就介紹到這里了，感謝大家的閱讀。如果想了解更多行業相關的知識可以關注億速云網站，小編將為大家輸出更多高質量的實用文章！