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python 在threading中處理主進程和子線程關系的方法

發布時間:2020-07-30 14:37:22 來源:億速云 閱讀:174 作者:小豬 欄目:開發技術

這篇文章主要講解了python 在threading中處理主進程和子線程關系的方法,內容清晰明了,對此有興趣的小伙伴可以學習一下,相信大家閱讀完之后會有幫助。

之前用python的多線程,總是處理不好進程和線程之間的關系。后來發現了join和setDaemon函數,才終于弄明白。下面總結一下。

1.使用join函數后,主進程會在調用join的地方等待子線程結束,然后才接著往下執行。

join使用實例如下:

import time
import random
import threading
 
class worker(threading.Thread):
  def __init__(self): 
    threading.Thread.__init__(self) 
  def run(self):
    t = random.randint(1,10)
    time.sleep(t)
    print "This is " + self.getName() + ";I sleep %d second."%(t)
    
tsk = []
for i in xrange(0,5):
  time.sleep(0.1)
  thread = worker()
  thread.start()
  tsk.append(thread)
for tt in tsk:
  tt.join()
print "This is the end of main thread."

運行結果如下:

# python testjoin.py 
This is Thread-3;I sleep 2 second.
This is Thread-1;I sleep 4 second.
This is Thread-2;I sleep 7 second.
This is Thread-4;I sleep 7 second.
This is Thread-5;I sleep 7 second.
This is the end of main thread.

這里創建了5個子線程,每個線程隨機等待1-10秒后打印退出;主線程分別等待5個子線程結束。最后結果是先顯示各個子線程,再顯示主進程的結果。

2. 如果使用的setDaemon函數,則與join相反,主進程結束的時候不會等待子線程。

setDaemon函數使用實例:

import time
import random
import threading
 
class worker(threading.Thread):
  def __init__(self): 
    threading.Thread.__init__(self) 
  def run(self):
    t = random.randint(1,10)
    time.sleep(t)
    print "This is " + self.getName() + ";I sleep %d second."%(t)
    
tsk = []
for i in xrange(0,5):
  time.sleep(0.1)
  thread = worker()
  thread.setDaemon(True)
  thread.start()
  tsk.append(thread)
print "This is the end of main thread."

這里設置主進程為守護進程,當主進程結束的時候,子線程被中止

運行結果如下:

#python testsetDaemon.py
This is the end of main thread.

3、如果沒有使用join和setDaemon函數,則主進程在創建子線程后,直接運行后面的代碼,主程序一直掛起,直到子線程結束才能結束。

import time
import random
import threading
 
class worker(threading.Thread):
  def __init__(self): 
    threading.Thread.__init__(self) 
  def run(self):
    t = random.randint(1,10)
    time.sleep(t)
    print "This is " + self.getName() + ";I sleep %d second."%(t)
    
tsk = []
for i in xrange(0,5):
  time.sleep(0.1)
  thread = worker()
  thread.start()
  tsk.append(thread)
print "This is the end of main thread."

運行結果如下:

# python testthread.py 
This is the end of main thread.
This is Thread-4;I sleep 1 second.
This is Thread-3;I sleep 7 second.
This is Thread-5;I sleep 7 second.
This is Thread-1;I sleep 10 second.
This is Thread-2;I sleep 10 second.

補充知識:Python Thread和Process對比

原因:進程和線程的差距(方向不同,之針對這個實例)

# coding=utf-8
import logging
import multiprocessing
import os
import time
from threading import Thread

logging.basicConfig(
  level=logging.INFO,
  format="%(asctime)s 【 %(process)d 】 %(processName)s %(message)s"
)


def func (i):
  # logging.info(f'子:{os.getpid()},\t{i}')
  return f'子:{os.getpid()},\t{i}'


def main (ctx):
  start01 = time.time()
  ts = [Thread(target=func, args=(i,)) for i in range(100)]
  [t.start() for t in ts]
  [t.join() for t in ts]
  end01 = time.time() - start01
  logging.info(f"線程花費的時間:{end01}秒")
  
  start02 = time.time()
  ps = [ctx.Process(target=func, args=(i,)) for i in range(100)]
  [p.start() for p in ps]
  [p.join() for p in ps]
  end02 = time.time() - start02
  logging.info(f"進程花費的時間:{end02}秒")


if __name__ == '__main__':
  # windows 啟動方式
  multiprocessing.set_start_method('spawn')
  # 獲取上下文
  ctx = multiprocessing.get_context('spawn')
  # 檢查這是否是凍結的可執行文件中的偽分支進程。
  ctx.freeze_support()
  main(ctx)

輸出:

2019-10-06 14:17:22,729 【 7412 】 MainProcess 線程花費的時間:0.012967586517333984秒
2019-10-06 14:17:25,671 【 7412 】 MainProcess 進程花費的時間:2.9418249130249023秒

看完上述內容,是不是對python 在threading中處理主進程和子線程關系的方法有進一步的了解,如果還想學習更多內容,歡迎關注億速云行業資訊頻道。

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