Python中threading模块join函数用法实例分析

本文实例讲述了Python中threading模块join函数用法。分享给大家供大家参考。具体分析如下:

join的作用是众所周知的,阻塞进程直到线程执行完毕。通用的做法是我们启动一批线程,最后join这些线程结束,例如:

for i in range(10):
 t = ThreadTest(i)
 thread_arr.append(t)

for i in range(10):
 thread_arr[i].start()

for i in range(10):
 thread_arr[i].join()

此处join的原理就是依次检验线程池中的线程是否结束,没有结束就阻塞直到线程结束,如果结束则跳转执行下一个线程的join函数。

而py的join函数还有一个特殊的功能就是可以设置超时,如下:

Thread.join([timeout])

Wait until the thread terminates. This blocks the calling thread until the thread whose join() method is called terminates – either normally or through an unhandled exception – or until the optional timeout occurs.
 
也就是通过传给join一个参数来设置超时,也就是超过指定时间join就不在阻塞进程。而在实际应用测试的时候发现并不是所有的线程在超时时间内都结束的,而是顺序执行检验是否在time_out时间内超时,例如,超时时间设置成2s,前面一个线程在没有完成的情况下,后面线程执行join会从上一个线程结束时间起再设置2s的超时。

希望本文所述对大家的Python程序设计有所帮助。

时间: 2015-06-03

python基于queue和threading实现多线程下载实例

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Python THREADING模块中的JOIN()方法深入理解

看了oschina上的两个代码,受益匪浅.其中对join()方法不理解,看python官网文档的介绍: join([timeout]):等待直到进程结束.这将阻塞正在调用的线程,直到被调用join()方法的线程结束.(好难翻译,应该是这个意思) 哈哈,这个易懂. join方法,如果一个线程或者一个函数在执行过程中要调用另外一个线程,并且待到其完成以后才能接着执行,那么在调用这个线程时可以使用被调用线程的join方法. 复制代码 代码如下: #-*- encoding: gb2312 -*- im

python中threading超线程用法实例分析

本文实例讲述了python中threading超线程用法.分享给大家供大家参考.具体分析如下: threading基于Java的线程模型设计.锁(Lock)和条件变量(Condition)在Java中是对象的基本行为(每一个对象都自带了锁和条件变量),而在Python中则是独立的对象.Python Thread提供了Java Thread的行为的子集:没有优先级.线程组,线程也不能被停止.暂停.恢复.中断.Java Thread中的部分被Python实现了的静态方法在threading中以模块方

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 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

举例详解Python中threading模块的几个常用方法

threading.Thread Thread 是threading模块中最重要的类之一,可以使用它来创建线程.有两种方式来创建线程:一种是通过继承Thread类,重写它的run方法:另一种是创建一个threading.Thread对象,在它的初始化函数(__init__)中将可调用对象作为参数传入.下面分别举例说明.先来看看通过继承threading.Thread类来创建线程的例子: #coding=gbk import threading, time, random count = 0 cl

在Python中通过threading模块定义和调用线程的方法

定义线程 最简单的方法:使用target指定线程要执行的目标函数,再使用start()启动. 语法: class threading.Thread(group=None, target=None, name=None, args=(), kwargs={}) group恒为None,保留未来使用.target为要执行的函数名.name为线程名,默认为Thread-N,通常使用默认即可.但服务器端程序线程功能不同时,建议命名. #!/usr/bin/env python3 # coding=utf

Python中线程编程之threading模块的使用详解

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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多线程threading和multiprocessing模块实例解析

本文研究的主要是Python多线程threading和multiprocessing模块的相关内容,具体介绍如下. 线程是一个进程的实体,是由表示程序运行状态的寄存器(如程序计数器.栈指针)以及堆栈组成,它是比进程更小的单位. 线程是程序中的一个执行流.一个执行流是由CPU运行程序代码并操作程序的数据所形成的.因此,线程被认为是以CPU为主体的行为. 线程不包含进程地址空间中的代码和数据,线程是计算过程在某一时刻的状态.所以,系统在产生一个线程或各个线程之间切换时,负担要比进程小得多. 线程是一

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一.线程共享进程资源 每个线程互相独立,相互之间没有任何关系,但是在同一个进程中的资源,线程是共享的,如果不进行资源的合理分配,对数据造成破坏,使得线程运行的结果不可预期.这种现象称为"线程不安全". 实例如下: #-*- coding: utf-8 -*- import threading import time def test_xc(): f = open("test.txt","a") f.write("test_dxc&quo

Python多线程threading模块用法实例分析

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对python多线程中Lock()与RLock()锁详解

资源总是有限的,程序运行如果对同一个对象进行操作,则有可能造成资源的争用,甚至导致死锁 也可能导致读写混乱 锁提供如下方法: 1.Lock.acquire([blocking]) 2.Lock.release() 3.threading.Lock() 加载线程的锁对象,是一个基本的锁对象,一次只能一个锁定,其余锁请求,需等待锁释放后才能获取 4.threading.RLock() 多重锁,在同一线程中可用被多次acquire.如果使用RLock,那么acquire和release必须成对出现,

Python多线程Threading、子线程与守护线程实例详解

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

对Python多线程读写文件加锁的实例详解

Python的多线程在io方面比单线程还是有优势,但是在多线程开发时,少不了对文件的读写操作.在管理多个线程对同一文件的读写操作时,就少不了文件锁了. 使用fcntl 在linux下,python的标准库有现成的文件锁,来自于fcntl模块.这个模块提供了unix系统fcntl()和ioctl()的接口. 对于文件锁的操作,主要需要使用 fcntl.flock(fd, operation)这个函数. 其中,参数 fd 表示文件描述符:参数 operation 指定要进行的锁操作,该参数的取值有如

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 多线程串行和并行的实例

如下所示: #coding=utf-8 import threading import time import cx_Oracle from pprint import pprint import csv table_name = "dbtest.csv" f = open(table_name + ".csv", "w") def exp01(): conn = cx_Oracle.connect('test/test@192.168.137.