python中的线程

1.线程的创建

1.1 通过thread类直接创建

    import threading
    import time

    def foo(n):
        time.sleep(n)
        print("foo func:",n)

    def bar(n):
        time.sleep(n)
        print("bar func:",n)

    s1=time.time()

    #创建一个线程实例t1,foo为这个线程要运行的函数
    t1=threading.Thread(target=foo,args=(3,))
    t1.start()    #启动线程t1

    #创建一个线程实例t2,bar为这个线程要运行的函数
    t2=threading.Thread(target=bar,args=(5,))
    t2.start()    #启动线程t2

    print("ending")

    s2=time.time()

    print("cost time:",s2-s1)

在这段程序里，一个函数会先休眠几秒钟，然后再打印一句话，第二个函数也是先休眠几秒钟，然后打印一句话。

接着程序会实例化两个线程，并调用两个函数来执行，最后会打印程序问总共执行了多少时间

程序运行结果如下：

ending
cost time: 0.002000093460083008
foo func: 3
bar func: 5

程序会先运行父线程，打印"ending",然后打印程序执行父线程的时间，最后才会运行子线程

1.2 通过thread类来继承式创建

    import threading
    import time

    # 定义MyThread类，其继承自threading.Thread这个父类
    class MyThread(threading.Thread): 

        def __init__(self):
            threading.Thread.__init__(self)

        def run(self):
            print("ok")
            time.sleep(2)
            print("end t1")

    # 对类进行实例化
    t1=MyThread()

    # 启动线程
    t1.start()
    print("ending")

2. Thread类的一些常用方法

2.1 join():在子线程完成之前，主线程将一直被阻塞****

线程的join方法必须在子线程的start方法之后定义

在第一个例子中加入两行代码，如下：

    import threading
    import time

    def foo(n):
        time.sleep(n)
        print("foo func:",n)

    def bar(n):
        time.sleep(n)
        print("bar func:",n)

    s1=time.time()
    t1=threading.Thread(target=foo,args=(3,))
    t1.start()

    t2=threading.Thread(target=bar,args=(5,))
    t2.start()

    t1.join()       # 阻塞t1线程
    t2.join()       # 阻塞t2线程

    print("ending")
    s2=time.time()

    print("cost time:",s2-s1)

再次执行程序，运行结果如下：

foo func: 3
bar func: 5
ending
cost time: 5.002285957336426

程序运行到子线程t1中的foo方法时会睡眠3秒钟，与此同时，子线程t2也在睡眠

等到子线程t1睡眠完成后，开始打印foo函数中的print语句，然后子线程t1执行完成

2秒钟之后，子线程t2睡眠完成，开始打印bar函数中的print语句，然后子线程t2也执行完成。

而在这之前，主线程一直处于阻塞状态。等到子线程执行完成之后主线程才会执行

2.2 setDeamon(True)

setDaemon方法作用是将进程声明为守护线程，必须在`start()`方法调用之前，

如果不设置为守护线程，程序会被无限挂起

在程序执行过程中，执行一个主线程，主线程又创建一个子线程时，主线程和子线程会分别运行。

当主线程运行完成时，会检验子线程是否执行完成，如果子线程执行完成，则主线程会等待子线程完成后再退出。

但是有的时候只要主线程执行完成之后，不管子线程是否执行完成，都和主线程一起退出，这个就需要调用setDeamon方法了。

拿第一个例子来说吧，现在我想让子线程t1和t2随同主线程关闭，代码如下：

    import threading
    import time

    def foo(n):
        print("foo start")
        time.sleep(n)
        print("foo end...")

    def bar(n):
        print("bar start")
        time.sleep(n)
        print("bar end...")

    s1 = time.time()
    t1 = threading.Thread(target=foo, args=(3,))
    t1.setDaemon(True)
    t1.start()

    t2 = threading.Thread(target=bar, args=(5,))
    t2.setDaemon(True)
    t2.start()

    print("ending")
    s2 = time.time()

    print("cost time:", s2 - s1)

程序运行结果如下 ：

foo start
bar start
ending
cost time: 0.003000020980834961

可以看到，把t1和t2都声明为守护线程后，程序自上而下执行，先执行子线程t1中的foo方法，打印foo函数中的第一条打印语句，然后子线程t1进入到睡眠状态。

然后子线程t2执行，打印bar函数中的第一条print语句，然后子线程t2进入睡眠状态，程序切换到主线程运行

主线程打印完"ending"语句，发现子线程t1和t2已经被设置为守护线程，所以主线程不需要再等待两个子线程执行完成，而是立即结束，打印整个程序的执行时间。

整个程序就跟随主线程一起关闭了。

2.3 子线程的一些其他方法

isAlive()           #判断一个线程是否是活动线程
getName()           #返回线程的名字
setName()           #设置线程的名字

    import threading
    import time

    def foo(n):
        time.sleep(n)
        print("foo func:", n)

    def bar(n):
        time.sleep(n)
        print("bar func:", n)

    s1 = time.time()
    t1 = threading.Thread(target=foo, args=(3,))
    t1.setDaemon(True)

    print("线程还未启动时，判断t1是否是活动的线程：", t1.isAlive())  # 线程还未启动，所以是False
    t1.start()  # 启动线程
    print("线程已启动时，判断t1是否是活动的线程：", t1.isAlive())  # 线程已启动，所以是True
    print("修改前的线程名为：",t1.getName())  # 获取线程名
    t1.setName("t1")        #设置线程名
    print("修改后的线程名为：",t1.getName())  # 获取线程名

    t1.join()

    print("线程执行完成时，判断t1是不否是活动的线程：", t1.isAlive())  # 线程已执行完成，所以是False

    # print(threading.activeCount())
    print("ending")
    s2 = time.time()

    print("cost time:", s2 - s1)

程序执行结果：

线程还未启动时，判断t1是否是活动的线程： False
线程已启动时，判断t1是否是活动的线程： True
修改前的线程名为： Thread-1
修改后的线程名为： t1
foo func: 3
线程执行完成时，判断t1是不否是活动的线程： False
ending
cost time: 3.001171588897705

3.threading模块提供的一些方法

threading.currentThread()   #返回当前的线程变量
threading.enumerate()       #返回一个包含正在运行的线程的列表，不包括启动前和终止后的线程
threading.activeCount()     #返回正在运行的线程数量，等同于len(threading.enumerate())

    import threading
    import time

    def foo(n):
        time.sleep(n)
        print("foo func:", n)

    def bar(n):
        time.sleep(n)
        print("bar func:", n)

    s1 = time.time()
    t1 = threading.Thread(target=foo, args=(3,))
    t1.setDaemon(True)
    t1.start()

    t2 = threading.Thread(target=bar, args=(5,))
    t2.setDaemon(True)
    t2.start()

    print("程序中正在运行的线程数量：",threading.activeCount())
    print("程序中当前的线程变量：",threading.currentThread())
    print("当前正在运行的线程的列表：",threading.enumerate())
    print("ending")
    s2 = time.time()

    print("cost time:", s2 - s1)

程序执行结果：

程序中正在运行的线程数量： 3
程序中当前的线程变量： <_MainThread(MainThread, started 7064)>
当前正在运行的线程的列表： [<_MainThread(MainThread, started 7064)>, <Thread(Thread-1, started daemon 6384)>, <Thread(Thread-2, started daemon 2640)>]
ending
cost time: 0.002000093460083008

原文地址：https://www.cnblogs.com/renpingsheng/p/8437027.html