119 python程序中的线程操作-守护线程

一、守护线程

无论是进程还是线程,都遵循:守护xx会等待主xx运行完毕后被销毁。需要强调的是:运行完毕并非终止运行。

  1. 对主进程来说,运行完毕指的是主进程代码运行完毕
  2. 对主线程来说,运行完毕指的是主线程所在的进程内所有非守护线程统统运行完毕,主线程才算运行完毕

1.1 详解

  1. 主进程在其代码结束后就已经算运行完毕了(守护进程在此时就被回收),然后主进程会一直等非守护的子进程都运行完毕后回收子进程的资源(否则会产生僵尸进程),才会结束。
  2. 主线程在其他非守护线程运行完毕后才算运行完毕(守护线程在此时就被回收)。因为主线程的结束意味着进程的结束,进程整体的资源都将被回收,而进程必须保证非守护线程都运行完毕后才能结束。

重点:守护线程守护的的是进程的运行周期,只要程序中所有非守护线程都结束后,守护线程才结束

1.2 守护线程实例1

from threading import Thread
import time
def sayhi(name):
    time.sleep(2)
    print('%s say hello' %name)

if __name__ == '__main__':
    t=Thread(target=sayhi,args=('nick',))
    t.setDaemon(True) #必须在t.start()之前设置
    t.start()

    print('主线程')
    print(t.is_alive())

主线程
True

1.3 守护线程实例2

from threading import Thread,enumerate,currentThread
import time

def task():
    print('守护线程开始')
    print(currentThread())
    time.sleep(20)
    print('守护线程结束')

def task2():
    print('子线程 start')
    time.sleep(5)
    print(enumerate())
    print('子线程 end')

if __name__ == '__main__':
    t1 = Thread(target=task)
    t2 = Thread(target=task2)
    t1.daemon = True
    t2.start()
    t1.start()
    print('主')

子线程 start
守护线程开始

<Thread(Thread-1, started daemon 4360)>
[<_MainThread(MainThread, stopped 15104)>, <Thread(Thread-2, started 15160)>, <Thread(Thread-1, started daemon 4360)>]
子线程 end

原文地址:https://www.cnblogs.com/xichenHome/p/11569096.html

时间: 2024-10-13 22:22:46

119 python程序中的线程操作-守护线程的相关文章

Python程序中的进程操作-进程池(multiprocess.Pool)

Python程序中的进程操作-进程池(multiprocess.Pool) 一.进程池 为什么要有进程池?进程池的概念. 在程序实际处理问题过程中,忙时会有成千上万的任务需要被执行,闲时可能只有零星任务.那么在成千上万个任务需要被执行的时候,我们就需要去创建成千上万个进程么?首先,创建进程需要消耗时间,销毁进程也需要消耗时间.第二即便开启了成千上万的进程,操作系统也不能让他们同时执行,这样反而会影响程序的效率.因此我们不能无限制的根据任务开启或者结束进程.那么我们要怎么做呢? 在这里,要给大家介

Python程序中的进程操作-开启多进程(multiprocess.process)

目录 一.multiprocess模块 二.multiprocess.process模块 三.process模块介绍 3.1 方法介绍 3.2 属性介绍 3.3 在windows中使用process模块的注意事项 四.使用process模块创建进程 4.1 在Python中启动的第一个子进程 4.2 join方法 4.3 查看主进程和子进程的进程号 4.4 多个进程同时运行 4.5 多个进程同时运行,再谈join方法(1) 4.6 多个进程同时运行,再谈join方法(2) 4.7 通过继承Pro

110 python程序中的进程操作-开启多进程

之前我们已经了解了很多进程相关的理论知识,了解进程是什么应该不再困难了,刚刚我们已经了解了,运行中的程序就是一个进程.所有的进程都是通过它的父进程来创建的.因此,运行起来的python程序也是一个进程,那么我们也可以在程序中再创建进程.多个进程可以实现并发效果,也就是说,当我们的程序中存在多个进程的时候,在某些时候,就会让程序的执行速度变快.以我们之前所学的知识,并不能实现创建进程这个功能,所以我们就需要借助python中强大的模块. 一.multiprocess模块 仔细说来,multipro

112 python程序中的进程操作-进程之间进行通信(mulitiProcessing Queue队列)

一.进程间通信 IPC(Inter-Process Communication) IPC机制:实现进程之间通讯 管道:pipe 基于共享的内存空间 队列:pipe+锁的概念--->queue 二.队列(Queue) 2.1 概念-----multiProcess.Queue 创建共享的进程队列,Queue是多进程安全的队列,可以使用Queue实现多进程之间的数据传递. Queue([maxsize])创建共享的进程队列. 参数 :maxsize是队列中允许的最大项数.如果省略此参数,则无大小限制

113 python程序中的进程操作-进程间数据共享(multiProcess.Manger)

一.进程之间的数据共享 展望未来,基于消息传递的并发编程是大势所趋 即便是使用线程,推荐做法也是将程序设计为大量独立的线程集合,通过消息队列交换数据. 这样极大地减少了对使用锁定和其他同步手段的需求,还可以扩展到分布式系统中. 但进程间应该尽量避免通信,即便需要通信,也应该选择进程安全的工具来避免加锁带来的问题. 以后我们会尝试使用数据库来解决现在进程之间的数据共享问题. 1.1 Manager模块介绍 虽然进程间数据独立,但可以通过Manager实现数据共享,事实上Manager的功能远不止于

111 python程序中的进程操作-多进程同步(mulitProcessing Lock锁)

通过学习,我们使用各种方法实现了程序的异步,让多个任务可以同时在几个进程中并发处理,他们之间的运行没有顺序,一旦开启也不受我们控制.尽管并发编程让我们能更加充分的利用IO资源,但是也给我们带来了新的问题:当多个进程使用同一份数据资源的时候,就会引发数据安全或顺序混乱问题. 一.锁的基础使用 1.1多个进程抢占数据资源 from multiprocessing import Process import os import time import random def work(n): print

Python程序中的进程操作-进程同步(multiprocess.Lock)

目录 一.锁--multiprocess.Lock 一.锁--multiprocess.Lock 原文地址:https://www.cnblogs.com/nickchen121/p/11130253.html

Python程序中的线程操作-锁

Python程序中的线程操作-锁 一.同步锁 1.1多个线程抢占资源的情况 from threading import Thread import os,time def work(): global n temp=n time.sleep(0.1) n=temp-1 if __name__ == '__main__': n=100 l=[] for i in range(100): p=Thread(target=work) l.append(p) p.start() for p in l:

Python程序中的线程操作-concurrent模块

Python程序中的线程操作-concurrent模块 一.Python标准模块--concurrent.futures 官方文档:https://docs.python.org/dev/library/concurrent.futures.html 二.介绍 concurrent.futures模块提供了高度封装的异步调用接口 ThreadPoolExecutor:线程池,提供异步调用 ProcessPoolExecutor:进程池,提供异步调用 两者都实现相同的接口,该接口由抽象Execut