Python连载31-threading的使用

一、 例子：我们对传参是有要求的必须传入一个元组，否则报错

二、  

import _thread as thread

import time

def loop1(in1):

    print("Start loop 1 at:",time.ctime())

    print("我是参数",in1)

    time.sleep(4)

    print("End loop 1 at:",time.ctime())

def loop2(in1,in2):

    print("Start loop 2 at:",time.ctime())

    print("我是参数",in1,"和参数 ",in2)

    time.sleep(4)

    print("End loop 1 at:",time.ctime())

def main():

    print("Starting at:",time.ctime())

    thread.start_new_thread(loop1,("liuming",))

    #上面我们传参的时候，我用的是：（“liuming”），这里面是没有逗号的，结果编译报错，告诉我，这里面必须传入元组

    #因此，我才在里面加了一个逗号，使其变成一个元组

    thread.start_new_thread(loop2,("zhanglei","liuhao"))

    print("All done at:",time.ctime())

if __name__ == "__main__":

    main()

    while True:


        time.sleep(10)

​

二、threading的使用

直接利用threading.Thread生成Thread的实例

格式：

t= threading.Thread(target=函数体,args=(,))#参数args要传递元组

​t.start()#启动多线程

t.join()#等待多线程执行完成

 

def main():

    print("Start at :",time.ctime())

    t1 = threading.Thread(target=loop1,args=("王老大",))

    t1.start()#启动多线程

    t2 = threading.Thread(target=loop2,args=("孙子","好吗"))

    t2.start()

    t1.join()

    t2.join()

    print("End at :",time.ctime())

if __name__ == "__main__":

    main()

从上面可以看出来，我们启动了两个线程，但是这两个线程执行完了才打印​最后一个结束语句。

2.守护线程

​格式：线程.setDaemon(True)

作用​：

（1）如果在程序中将子线程设置为守护线程，则子线程会在主线程结束的时候自动退出​；

（2）一般认为，守护线程不重要或者不允许脱离子线程而独立运行；

（3）守护线程能否有效果和环境有关系

注意点：该语句一定要写在start语句之前，否则就会把子程序无限时间挂起，运行报错，​如：

def fun():

    print("Start fun")

    time.sleep(2)

    print("End fun")

​

print('Main thread')

t3 = threading.Thread(target=fun,args=())

t3.setDaemon(True)

t3.start()

time.sleep(1)

print("Main thread End")

 

​解释：我们可以看出主线程结束后（即打印完了”Main thread End")后，我们的子线程的最后一个打印没有出来，程序就结束了，说明主线程结束，子线程无论执行到哪里都会被kill掉，和我们的预期一样。

三、源码

d24_2_usage_of_threading.py

地址：https://github.com/ruigege66/Python_learning/blob/master/d24_2_usage_of_threading.py

2.CSDN：https://blog.csdn.net/weixin_44630050（心悦君兮君不知-睿）

3.博客园：https://www.cnblogs.com/ruigege0000/

4.欢迎关注微信公众号：傅里叶变换，后台回复”礼包“，获取大数据学习资料