时间:2021-05-22
之前用python的多线程,总是处理不好进程和线程之间的关系。后来发现了join和setDaemon函数,才终于弄明白。下面总结一下。
1.使用join函数后,主进程会在调用join的地方等待子线程结束,然后才接着往下执行。
join使用实例如下:
import timeimport randomimport 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."运行结果如下:
# 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.这里创建了5个子线程,每个线程随机等待1-10秒后打印退出;主线程分别等待5个子线程结束。最后结果是先显示各个子线程,再显示主进程的结果。
2. 如果使用的setDaemon函数,则与join相反,主进程结束的时候不会等待子线程。
setDaemon函数使用实例:
import timeimport randomimport 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."这里设置主进程为守护进程,当主进程结束的时候,子线程被中止
运行结果如下:
#python testsetDaemon.py
This is the end of main thread.
3、如果没有使用join和setDaemon函数,则主进程在创建子线程后,直接运行后面的代码,主程序一直挂起,直到子线程结束才能结束。
import timeimport randomimport 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."运行结果如下:
# 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.补充知识:Python Thread和Process对比
原因:进程和线程的差距(方向不同,之针对这个实例)
# coding=utf-8import loggingimport multiprocessingimport osimport timefrom threading import Threadlogging.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"线程花费的时间:{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"进程花费的时间:{end02}秒")if __name__ == '__main__': # windows 启动方式 multiprocessing.set_start_method('spawn') # 获取上下文 ctx = multiprocessing.get_context('spawn') # 检查这是否是冻结的可执行文件中的伪分支进程。 ctx.freeze_support() main(ctx)输出:
2019-10-06 14:17:22,729 【 7412 】 MainProcess 线程花费的时间:0.012967586517333984秒
2019-10-06 14:17:25,671 【 7412 】 MainProcess 进程花费的时间:2.9418249130249023秒
以上这篇python 在threading中如何处理主进程和子线程的关系就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。
声明:本页内容来源网络,仅供用户参考;我单位不保证亦不表示资料全面及准确无误,也不保证亦不表示这些资料为最新信息,如因任何原因,本网内容或者用户因倚赖本网内容造成任何损失或损害,我单位将不会负任何法律责任。如涉及版权问题,请提交至online#300.cn邮箱联系删除。
python多线程和多进程区别是: 1、多线程可以共享全局变量,而多进程是不能的。 2、多线程中,所有子线程的进程号相同;多进程中不同的子进程进程号不同。
Python多进程默认不能共享全局变量主进程与子进程是并发执行的,进程之间默认是不能共享全局变量的(子进程不能改变主进程中全局变量的值)。如果要共享全局变量需要
python的multiprocessing包是标准库提供的多进程并行计算包,提供了和threading(多线程)相似的API函数,但是相比于threading
一Process对象的join方法在主进程运行过程中如果想并发地执行其他的任务,我们可以开启子进程,此时主进程的任务与子进程的任务分两种情况情况一:在主进程的任
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