本文实例讲述了Python多线程Threading、子线程与守护线程。分享给大家供大家参考，具体如下：

线程与进程：

• 线程对于进程来说，就好似工厂里的工人，分配资源是分配到工厂，工人再去处理。
• 线程是被系统独立调度和分派的基本单位，线程自己不拥有系统资源，只拥有一点儿在运行中必不可少的资源，但它可与同属一个进程的其它线程共享进程所拥有的全部资源。
• 在单个程序中同时运行多个线程完成不同的工作，称为多线程
• 对于IO密集型的程序来说，多线程可以利用读IO的时间去做其他事【IO并不占用CPU,这就好像A买个一份外卖，他只需要等着送过来然后敲A家的门就行了】；
• 而对于CPU密集型的程序来说，多线程的效率就不是很高了【CPU由于要计算，切换之间要恢复之前的现场消耗相对较大，比如我同时做几份作业，一份作业做十分钟，假如十分钟做不完一份作业，那么我后面再回头做的时候，我就要好好想想刚才做到哪，刚才想到哪】
  
  补充：IO需要CPU吗？知乎：https://www.zhihu.com/question/27734728

  

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• 线程Threading：

  python中多线程需要使用threading模块

  线程的创建与运行：

  1.直接调用threading的Thread类：

  线程的创建：线程对象=thread.Thread(target=函数名,args=(参数)）【补充，由于args是一个元组，单个参数时要加“,”】

  线程的启动：线程对象.start()，调用start(),那么线程对象会自动去调用thread.Thread中的run()

  让主线程等待其余线程结束:线程对象.join()，加了join之后，相当于阻塞了主线程，主线程只有当join的线程结束后才会向下执行

  import threading,time
  
  def run(n):
   time.sleep(1)
   print("task ",n)
  
  t1=threading.Thread(target=run,args=("t1",))
  t2 = threading.Thread(target=run,args=("t2",))
  
  start_time=time.time()#开始时间
  t1.start()
  t2.start()
  ##因为是独立线程，如果想要主线程等待其他线程运行完毕，需要使用join
  t1.join()
  t2.join()
  spend_time=time.time()-start_time
  print(spend_time)##1.0多，说明是并行的结果

  附加说明--join是阻塞等待：

  import threading,time
  
  class MyTread(threading.Thread):
   def __init__(self,name):
    super(MyTread,self).__init__()#调用父类的__init__()
    self.name=name
   def run(self):#重写方法，按自己的要求去写
    time.sleep(1)
    print("run in task",self.name,threading.current_thread(),threading.active_count())
  
  t1=MyTread("t1")
  t2=MyTread("t2")
  start_time=time.time()
  t1.start()
  t2.start()
  
  t1.join()
  t2.join()
  time.sleep(1)###主线程等待其余线程结束
  print(time.time()-start_time)
  #结果是2.0多，证明是join是相当于阻塞了主线程的执行，只有当线程结束后才会向下执行

  2.继承threading的Thread类：

  继承threading的Thread类的类要主要做两件事：

  1.如果不做自定义变量的初始化，那么可以直接使用继承的父类的__init__()，如果需要做自定义变量的初始化，则需要先调用父类的__init__()【否则需要自己填写线程初始化相关的参数】

  2.重写run，虽然继承了父类的run，但实际上如果不重写，那么我们继承threading的Thread类又有什么意义呢？为什么不直接调用threading的Thread类

• import threading,time
  
  class MyTread(threading.Thread):
   def __init__(self,name):
    super(MyTread,self).__init__()#调用父类的__init__()
    self.name=name
   def run(self):#重写方法，按自己的要求去写
    time.sleep(1)
    print("run in task",self.name,threading.current_thread(),threading.active_count())
  
  t1=MyTread("t1")
  t2=MyTread("t2")
  start_time=time.time()
  t1.start()
  t2.start()
  ###主线程等待其余线程结束
  t1.join()
  t2.join()
  print(time.time()-start_time)#结果是1.0多，证明是并行的

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  子线程：

  • 由一个线程启动的线程可以成为它的子线程，A启动B，B是A的子线程，A是B的父线程

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  线程的几个常用函数：

  • threading.current_thread()：

  返回当前正在运行的线程对象

  • threading.active_count()：

  返回当前进程中的存活的线程对象数

  

  • 线程对象.isAlive（）方法判断线程是否存活

  

  • getName(): 返回线程名。
  • setName(): 设置线程名。

  

• get_ident():获取当前线程ID。
  

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  守护线程：

  • 守护线程是起到辅助功能的，就好像魔法师放禁咒总要骑士保护一样【魔法师只需要关系自己的任务，保护他的任务交给守护者】
  • 而守护线程与主线程的关系呢，就好像备胎跟女神，去买东西的话，备胎要一直在外面等女神【守护线程运行结束就狗带，但不影响主进程结束，由主线程决定运行时间】，女神不需要等待备胎【主线程结束，守护线程也要结束，不管自身任务是否完成】
  • 与join的区别：join是阻塞等待，守护线程是并行的等待
  • 设置守护线程：线程对象.setDaemon(True)【注意！！！！！设置守护线程必须要在start()前面，不然会报错】

  下面的代码显示了主线程并不会等待其守护线程结束：

  import threading,time
  
  class MyTread(threading.Thread):
  
   def __init__(self,name):
    super(MyTread,self).__init__()
    self.name=name
   def run(self):
    print("守护线程已经启动",self.name)
    time.sleep(1)
    print("run in task",self.name,threading.current_thread(),threading.active_count())
  
  t1=MyTread("t1")
  t1.setDaemon(True)
  t2=MyTread("t2")
  t2.setDaemon(True)
  start_time=time.time()#开始时间
  t1.start()
  t2.start()
  
  spend_time=time.time()-start_time
  print(spend_time)##0.0多,而且三个线程都执行完毕了，说明这个是并行的等待

  

  让主线程sleep一下，显示一下如果主线程要等待守护线程，那么是并行的等待：

  import threading,time
  
  class MyTread(threading.Thread):
  
   def __init__(self,name):
    super(MyTread,self).__init__()
    self.name=name
   def run(self):
    print("守护线程已经启动",self.name)
    time.sleep(1)
    print("run in task",self.name,threading.current_thread(),threading.active_count())
  
  t1=MyTread("t1")
  t1.setDaemon(True)
  t2=MyTread("t2")
  t2.setDaemon(True)
  start_time=time.time()#开始时间
  t1.start()
  t2.start()
  time.sleep(2)
  spend_time=time.time()-start_time
  print(spend_time)##2.0多,而且三个线程都执行完毕了，说明这个是并行的等待

  

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希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。