Python多线程编程（三）：threading.Thread类的重要函数和方法

这篇文章主要介绍threading模块中的主类Thread的一些主要方法，实例代码如下：

代码如下:

''' 
Created on 2012-9-7 
 
@author:  walfred
@module: thread.ThreadTest3 
@description:
'''   
import threading 
 
class MyThread(threading.Thread): 
    def __init__(self): 
        threading.Thread.__init__(self) 
 
    def run(self): 
        print "I am %s" % (self.name) 
 
if __name__ == "__main__": 
    for i in range(0, 5): 
        my_thread = MyThread() 
        my_thread.start()

name相关

你可以为每一个thread指定name，默认的是Thread-No形式的，如上述实例代码打印出的一样：

代码如下:

I am Thread-1
I am Thread-2
I am Thread-3
I am Thread-4
I am Thread-5

当然你可以指定每一个thread的name，这个通过setName方法，代码：

代码如下:

def __init__(self): 
    threading.Thread.__init__(self) 
    self.setName("new" + self.name)

join方法

join方法原型如下，这个方法是用来阻塞当前上下文，直至该线程运行结束：

代码如下:

def join(self, timeout=None): 
        timeout可以设置超时
timeout可以设置超时蚕食

setDaemon方法

当我们在程序运行中，执行一个主线程，如果主线程又创建一个子线程，主线程和子线程就分兵两路，当主线程完成想退出时，会检验子线程是否完成。如果子线程未完成，则主线程会等待子线程完成后再退出。但是有时候我们需要的是，只要主线程完成了，不管子线程是否完成，都要和主线程一起退出，这时就可以用setDaemon方法，并设置其参数为True。

当然这上面列举的只是我们在编程是经常使用到的方法，更多方法，可以参见：Higher-level threading interface

赞 (0)

相关推荐

  • Python中多线程thread与threading的实现方法

    学过Python的人应该都知道,Python是支持多线程的,并且是native的线程.本文主要是通过thread和threading这两个模块来实现多线程的. python的thread模块是比较底层的模块,python的threading模块是对thread做了一些包装的,可以更加方便的被使用. 这里需要提一下的是python对线程的支持还不够完善,不能利用多CPU,但是下个版本的python中已经考虑改进这点,让我们拭目以待吧. threading模块里面主要是对一些线程的操作对象化了,创建

  • Python 多线程Threading初学教程

    Python 多线程Threading初学教程

    1.1 什么是多线程 Threading 多线程可简单理解为同时执行多个任务. 多进程和多线程都可以执行多个任务,线程是进程的一部分.线程的特点是线程之间可以共享内存和变量,资源消耗少(不过在Unix环境中,多进程和多线程资源调度消耗差距不明显,Unix调度较快),缺点是线程之间的同步和加锁比较麻烦. 1.2 添加线程 Thread 导入模块 import threading 获取已激活的线程数 threading.active_count() 查看所有线程信息 threading.enumer

  • python多线程threading.Lock锁用法实例

    本文实例讲述了python多线程threading.Lock锁的用法实例,分享给大家供大家参考.具体分析如下: python的锁可以独立提取出来 复制代码 代码如下: mutex = threading.Lock() #锁的使用 #创建锁 mutex = threading.Lock() #锁定 mutex.acquire([timeout]) #释放 mutex.release() 锁定方法acquire可以有一个超时时间的可选参数timeout.如果设定了timeout,则在超时后通过返回值

  • Python用threading实现多线程详解

    多线程 多线程是个提高程序运行效率的好办法,本来要顺序执行的程序现在可以并行执行,可想而知效率要提高很多.但是多线程也不是能提高所有程序的效率.程序的两个极端是'CPU 密集型'和'I/O 密集型'两种,多线程技术比较适用于后者,因为在串行结构中当你去读写磁盘或者网络通信的时候 CPU 是闲着的,毕竟网络比磁盘要慢几个数量级,磁盘比内存慢几个数量级,内存又比 CPU 慢几个数量级.多线程技术就可以同时执行,比如你的程序需要发送 N 个 http 数据包(10 秒),还需要将文件从一个位置复制到另

  • Python多线程编程（一）：threading模块综述

    Python这门解释性语言也有专门的线程模型,Python虚拟机使用GIL(Global Interpreter Lock,全局解释器锁)来互斥线程对共享资源的访问,但暂时无法利用多处理器的优势.在Python中我们主要是通过thread和 threading这两个模块来实现的,其中Python的threading模块是对thread做了一些包装的,可以更加方便的被使用,所以我们使用 threading模块实现多线程编程.这篇文章我们主要来看看Python对多线程编程的支持. 在语言层面,Pyt

  • python threading模块操作多线程介绍

    python是支持多线程的,并且是native的线程.主要是通过thread和threading这两个模块来实现的.thread是比较底层的模块,threading是对thread做了一些包装的,可以更加方便的被使用.这里需要提一下的是python对线程的支持还不够完善,不能利用多CPU,但是下个版本的python中已经考虑改进这点,让我们拭目以待吧. threading模块里面主要是对一些线程的操作对象化了,创建了叫Thread的class.一般来说,使用线程有两种模式,一种是创建线程要执行的

  • Python threading多线程编程实例

    Python 的多线程有两种实现方法: 函数,线程类 1.函数 调用 thread 模块中的 start_new_thread() 函数来创建线程,以线程函数的形式告诉线程该做什么 复制代码 代码如下: # -*- coding: utf-8 -*- import thread def f(name):   #定义线程函数   print "this is " + name   if __name__ == '__main__':   thread.start_new_thread(f

  • python基于queue和threading实现多线程下载实例

    本文实例讲述了python基于queue和threading实现多线程下载的方法,分享给大家供大家参考.具体方法如下: 主代码如下: #download worker queue_download = Queue.Queue(0) DOWNLOAD_WORKERS = 20 for i in range(DOWNLOAD_WORKERS): DownloadWorker(queue_download).start() #start a download worker for md5 in MD5

  • Python多线程编程（三）：threading.Thread类的重要函数和方法

    这篇文章主要介绍threading模块中的主类Thread的一些主要方法,实例代码如下: 复制代码 代码如下: '''  Created on 2012-9-7    @author:  walfred @module: thread.ThreadTest3  @description: '''    import threading    class MyThread(threading.Thread):      def __init__(self):          threading.

  • java多线程编程之使用thread类创建线程

    在Java中创建线程有两种方法:使用Thread类和使用Runnable接口.在使用Runnable接口时需要建立一个Thread实例.因此,无论是通过Thread类还是Runnable接口建立线程,都必须建立Thread类或它的子类的实例.Thread类的构造方法被重载了八次,构造方法如下: 复制代码 代码如下: public Thread( );public Thread(Runnable target);public Thread(String name);public Thread(Ru

  • Python 多线程其他属性以及继承Thread类详解

    Python 多线程其他属性以及继承Thread类详解

    一.线程常用属性 1.threading.currentThread:返回当前线程变量 2.threading.enumerate:返回一个包含正在运行的线程的list,正在运行的线程指的是线程启动后,结束前的状态 3.threading.activeCount:返回正在运行的线程数量,效果跟len(threading.enumer)一样 4.thr.setName:给线程设置名字 5.thr.getName:得到线程的名字. 举例: mport _thread as thread import

  • Python多线程编程（四）：使用Lock互斥锁

    前面已经演示了Python:使用threading模块实现多线程编程二两种方式起线程和Python:使用threading模块实现多线程编程三threading.Thread类的重要函数,这两篇文章的示例都是演示了互不相干的独立线程,现在我们考虑这样一个问题:假设各个线程需要访问同一公共资源,我们的代码该怎么写? 复制代码 代码如下: ''' Created on 2012-9-8   @author: walfred @module: thread.ThreadTest3 '''  impor

  • 对python:threading.Thread类的使用方法详解

    Python Thread类表示在单独的控制线程中运行的活动.有两种方法可以指定这种活动: 1.给构造函数传递回调对象 mthread=threading.Thread(target=xxxx,args=(xxxx)) mthread.start() 2.在子类中重写run() 方法 这里举个小例子: import threading, time class MyThread(threading.Thread): def __init__(self): threading.Thread.__in

  • Python线程threading(Thread类)

    目录 前言 Python创建线程 threading 调用Thread类的构造器创建线程 继承Thread类创建线程类 Thread join()用法 前言 几乎所有的操作系统都支持同时运行多个任务,每个任务通常是一个程序,每一个运行中的程序就是一个进程,即进程是应用程序的执行实例.现代的操作系统几乎都支持多进程并发执行.注意,并发和并行是两个概念,并行指在同一时刻有多条指令在多个处理器上同时执行:并发是指在同一时刻只能有一条指令执行,但多个进程指令被快速轮换执行,使得在宏观上具有多个进程同时执

  • Python多线程编程（二）：启动线程的两种方法

    在Python中我们主要是通过thread和threading这两个模块来实现的,其中Python的threading模块是对thread做了一些包装的,可以更加方便的被使用,所以我们使用threading模块实现多线程编程.一般来说,使用线程有两种模式,一种是创建线程要执行的函数,把这个函数传递进Thread对象里,让它来执行:另一种是直接从Thread继承,创建一个新的class,把线程执行的代码放到这个新的 class里. 将函数传递进Thread对象 复制代码 代码如下: '''  Cr

  • Python多线程编程之多线程加锁操作示例

    本文实例讲述了Python多线程编程之多线程加锁操作.分享给大家供大家参考,具体如下: Python语言本身是支持多线程的,不像PHP语言. 下面的例子是多个线程做同一批任务,任务总是有task_num个,每次线程做一个任务(print),做完后继续取任务,直到所有任务完成为止. # -*- coding:utf-8 -*- #! python2 import threading start_task = 0 task_num = 10000 mu = threading.Lock() ###通

  • 深入理解python多线程编程

    进程 进程的概念: 进程是资源分配的最小单位,他是操作系统进行资源分配和调度运行的基本单位.通俗理解:一个正在运行的一个程序就是一个进程.例如:正在运行的qq.wechat等,它们都是一个进程. 进程的创建步骤 1.导入进程包  import multiprocessing 2.通过进程类创建进程对象  进程对象 = multiprocessing.Process() 3.启动进程执行任务  进程对象.start() import multiprocessing import time def

随机推荐