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?threading提供了一個比thread模塊更高層的API來提供線程的并發性。這些線程并發運行并共享內存。?

????? ??下面來看threading模塊的具體用法：?

? ? ?一、Thread的使用 目標函數可以實例化一個Thread對象，每個Thread對象代表著一個線程，可以通過start()方法，開始運行。

? ? ?這里對使用多線程并發，和不適用多線程并發做了一個比較：

首先是不使用多線程的操作：

代碼如下：

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

#!/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()

執行結果如下：

???

下面是使用多線程并發的操作：

代碼如下：

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

#!/usr/bin/python import threading import time def worker(): ????print "worker" ????time.sleep(1) ????return for i in xrange(5): ????t = threading.Thread(target=worker) ????t.start()

可以明顯看出使用了多線程并發的操作，花費時間要短的很多。

二、threading.activeCount()的使用，此方法返回當前進程中線程的個數。返回的個數中包含主線程。

代碼如下：

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#!/usr/bin/python #current's number of threads import threading import time def worker(): ????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)

三、threading.enumerate()的使用。此方法返回當前運行中的Thread對象列表。

代碼如下：

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22

#!/usr/bin/python #test the variable threading.enumerate() import threading import time def worker(): ????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

四、threading.setDaemon()的使用。設置后臺進程。

代碼如下：

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#!/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沒有顯示出來，說明已經成為后臺進程。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的python中threading模块详解的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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