python-thread & threading

# 1、没有线程的例子
# 使用time.sleep()函数来演示线程的工作,这个例子主要为后面线程做对比。
# time.sleep()需要一个浮点型的参数,来指定“睡眠”的时间(单位秒)。这就相当于程序的运行会被挂起指定的时间。
# 代码解释:两个计时器,loop0睡眠4秒,loop1()睡眠2秒,它们是在一个进程或者线程中,顺序地执行loop0()和loop1(),那总运行时间为6秒。有可能启动过程中会再花些时间。

from time import sleep, ctime 

def loop0():  
    print ‘Start loop 0 at:‘, ctime()  
    sleep(4)  
    print ‘Loop 0 done at:‘, ctime() 

def loop1():  
    print ‘Start loop 1 at:‘, ctime()  
    sleep(2)  
    print ‘Loop 1 done at:‘, ctime() 

def main():  
    print ‘Starting at:‘, ctime()  
    loop0()  
    loop1()  
    print ‘All done at:‘, ctime() 

if __name__ == ‘__main__‘:  
    main()
# result:
Starting at: Wed Jul 26 23:10:41 2017
Start loop 0 at: Wed Jul 26 23:10:41 2017   # loop0() sleep(4)
Loop 0 done at: Wed Jul 26 23:10:45 2017
Start loop 1 at: Wed Jul 26 23:10:45 2017   # loop1() sleep(2)
Loop 1 done at: Wed Jul 26 23:10:47 2017
All done at: Wed Jul 26 23:10:47 2017
[Finished in 6.1s]
# 2、避免使用thread模块
#          Python提供了几个用于多线程编程的模块,包括thread、threading和Queue等。
#          (1) thread模块: 允许程序员创建和管理线程,它提供了基本的线程和锁的支持。
#          (2) threading模块: 允许程序员创建和管理线程,它提供了更高级别,更强的线程管理的功能。
#          (3) Queue模块: 允许用户创建一个可用于多个线程间共享数据的队列数据结构。
#          下面简单分析为什么需要避免使用thread模块?
#          (1) 首先更高级别的threading模块更为先进,对线程的支持更为完善,而且使用thread模块里的属性有可能会与threading出现冲突。
#          (2) 其次,低级别的thread模块的同步原语很少(实际只有一个),而threading模块则有很多。
#          (3) 另一个原因是thread对你的进程什么时候应该结束完全没有控制,当主线程结束时,所有的线程都会被强制结束掉,没有警告也不会有正常的清除工作。而threading模块能确保重要的子线程退出后进程才退出。
#          当然,为了你更好的理解线程,还是会对thread进行讲解。但是我们只建议那些有经验的专家想访问线程的底层结构时,才使用thread模块。而如果可以,你的第一个线程程序应尽可能使用threading等高级别的模块。

python-thread & threading

时间: 2024-10-01 07:11:33

python-thread & threading的相关文章

Python 多线程threading模块

首先,我们在了解多线程时需要理解的就是什么是多线程,按照官方的解释就是:多线程(英语:multithreading),是指从软件或者硬件上实现多个线程并发执行的技术. 在我自学到这里的时候,通过会在想进程和线程到底是有什么区别,我的理解就是: 进程就是一个应用程序在处理机上的一次执行过程,它是一个动态的概念,而线程是进程中的一部分,一个进程可以包含多个线程. 下面就以简单的例子来加强我们对python 线程的理解. 默认情况下,我们在没有启动线程的时候,可以看一下程序总的运行时间,应该是每个函数

python中threading模块详解(一)

python中threading模块详解(一) 来源 http://blog.chinaunix.net/uid-27571599-id-3484048.html threading提供了一个比thread模块更高层的API来提供线程的并发性.这些线程并发运行并共享内存. 下面来看threading模块的具体用法: 一.Thread的使用 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

Python之threading模块简单使用

下面的代码来自<Python核心编程>(第二版)一书. threading模块对象 说明 Thread 表示一个线程的执行的对象 Lock 锁原语对象(跟thread模块里的锁原语对象相同) RLock 可重入锁对象.使单线程可以再次获得已经获得了的锁(递归锁定) Condition 条件变量对象能让一个线程停下来,等待其他线程满足了某个"条件".如,状态的改变或值得改变 Event 通用的条件变量,多个线程可以等待某个事件的发生,在事件发生后,所有的线程都会被激活 Sem

Python 线程(threading) 进程(multiprocessing)

*:first-child { margin-top: 0 !important; } body>*:last-child { margin-bottom: 0 !important; } /* BLOCKS =============================================================================*/ p, blockquote, ul, ol, dl, table, pre { margin: 15px 0; } /* HEAD

TLS 与 python thread local

TLS 先说TLS( Thread Local Storage),wiki上是这么解释的: Thread-local storage (TLS) is a computer programming method that uses static or global memory local to a thread. 线程本地存储(TLS)是一种电脑编程技术, 它用静态或者全局的存储器来保存线程本地的变量(意译). 其目的是为了实现变量隔离,即“同一个”全局变量,对于不同的线程,其值可以不同(类似

python 的threading模块

其中Thread类 是你主要的线程类,可以创建进程实例.该类提供的函数包括: getName(self) 返回线程的名字 isAlive(self) 布尔标志,表示这个线程是否还在运行中 isDaemon(self) 返回线程的daemon标志,将线程放入后台执行 join(self, timeout=None) 程序挂起,直到线程结束,如果给出timeout,则最多阻塞timeout秒,主线程需等待子线程完成 run(self) 定义线程的功能函数 setDaemon(self, daemon

python中threading的用法

摘自:http://blog.chinaunix.net/uid-27571599-id-3484048.html 以及:http://blog.chinaunix.net/uid-11131943-id-2906286.html threading提供了一个比thread模块更高层的API来提供线程的并发性.这些线程并发运行并共享内存. 下面来看threading模块的具体用法: 一.Thread的使用 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sta

Python 多线程 -thread threading Queue- 简单学习

在实际工作过程中,会出现需要并发的做一些事情,例如一台机器测到几千台机器的网络连通性,如果你单线程一台一台测的话,会花费很多的事情,不具有实时性,更不能在变化的时候立刻感知当时网络的状况,这时多线程就是一个很好地选择.python已经给我们封装好了多线程库thread和threading. thread:比较底层的模块 threading:Higher-level threading interface ps:建议使用threading模块 - 高级别的threading模块更为先进,对线程的支

python之threading模块简单讲解和实例演示

import threading 在处理一些程序时为了节约时间,可以使用多线程的方式, 让其并发去执行,从而节约时间, (注意python其实是伪多线程,其实是以我们感觉不到的速度每行代码都按照相同时间执行) Lock 当多线程同时对一个变量进行修改操作的时候,那么可能会出现混乱, 因为其是并发(算是吧)而行, (所以当两个赋值时间相对接近时那么其容易出现混乱) 所以我们得创建锁, 让其上一个线程赋值结束, 下一个赋值再继续 threading.Lock() 创建锁 是可用的最低级的同步指令.

再看python多线程------threading模块

现在把关于多线程的能想到的需要注意的点记录一下: 关于threading模块: 1.关于 传参问题 如果调用的子线程函数需要传参,要在参数后面加一个","否则会抛参数异常的错误. 如下: 1 for i in xrange(5): 2 threads.append(threading.Thread(target=worker,args=(i,))) 2.关于join()阻塞 join()方法一旦被调用,这个线程就会被阻塞住,等其他线程执行完才执行自身.当我们在主线程A中,创建了n个子线