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本篇内容介绍了“python中threading模块如何使用”的有关知识,在实际案例的操作过程中,不少人都会遇到这样的困境,接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧!希望大家仔细阅读,能够学有所成!
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目标函数可以实例化一个Thread对象,每个Thread对象代表着一个线程,可以通过start()方法,开始运行。
这里对使用多线程并发,和不适用多线程并发做了一个比较:
首先是不使用多线程的操作:
代码如下:
#!/usr/bin/python #compare for multi threads import time def worker(): print"worker" time.sleep(1) return if__name__ =="__main__": for i in xrange(5): worker()
执行结果如下:
下面是使用多线程并发的操作:
代码如下:
#!/usr/bin/python import threading import time defworker(): print"worker" time.sleep(1) return fori in xrange(5): t=threading.Thread(target=worker) t.start()
可以明显看出使用了多线程并发的操作,花费时间要短的很多。
此方法返回当前进程中线程的个数。返回的个数中包含主线程。
代码如下:
#!/usr/bin/python #current's number of threads import threading import time defworker(): print"test" time.sleep(1) for i in xrange(5): t=threading.Thread(target=worker) t.start() print"current has %d threads" % (threading.activeCount() -1)
此方法返回当前运行中的Thread对象列表。
代码如下:
#!/usr/bin/python #test the variable threading.enumerate() import threading import time defworker(): print"test" time.sleep(2) threads=[] for i in xrange(5): t=threading.Thread(target=worker) threads.append(t) t.start() for item in threading.enumerate(): print item print for item in threads: print item
设置后台进程。
代码如下:
#!/usr/bin/python #create a daemon import threading import time def worker(): time.sleep(3) print"worker" t=threading.Thread(target=worker) t.setDaemon(True) t.start() print"haha"
可以看出worker()方法中的打印操作并没有显示出来,说明已经成为后台进程。
“python中threading模块如何使用”的内容就介绍到这里了,感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识可以关注创新互联网站,小编将为大家输出更多高质量的实用文章!