一 python 多執行緒
因為cpython的實現使用了global interpereter lock(gil)，使得python中同一時刻只有乙個執行緒在執行，從而簡化了python直譯器的實現，且python物件模型天然地執行緒安全。如果你想你的應用程式在多核的機器上使用更好的資源，建議使用multiprocessing或concurrent.futures.processpoolexecutor。但是如果你的程式是io密集型，則使用執行緒仍然是很好的選擇。
二 python 多執行緒使用的兩種方法
例項：import threading
import time
def worker(num):
print (threading.currentthread().getname() +
'start
')
time.sleep(10)
print (threading.currentthread().getname() +
'running
')
print (threading.currentthread().getname() +
"" + str(num))
print (threading.currentthread().getname() +
'exit
')
def deamon():
print (threading.currentthread().getname() +
'start
')
time.sleep(20)
print (threading.currentthread().getname() +
'running
')
print (threading.currentthread().getname() +
'exit
')
print(threading.currentthread().getname())
d = threading.thread(name=
'deamon
', target=deamon)
d.setdaemon(true)
d.start()
w = threading.thread(name=
'worker
', target=worker, args=(10,))
w.start()
class myworker(threading.thread):
def__init__(self, num):
threading.thread.
__init__(self)
self.num = num
self.thread_stop = false
def run(self):
print (self.getname()+
'start
')
time.sleep(30)
print (self.getname()+
'running
')
print (self.getname()+
"" + str(self.num))
print (self.getname()+
'exit
')
mw = myworker(30)
mw.setname(
"myworker
")
mw.start()
print(threading.currentthread().getname())
print(
"all threads:
")
print(
"------------
")
for th
in threading.enumerate():
print(th.getname())
print(
"------------
")
d.join()
w.join()
mw.join()
print(threading.currentthread().getname())
執行結果如下：
1）python執行緒使用的兩種方法：
**直接呼叫threading.thread來構造thread物件，thread的引數如下：
class threading.thread(group=none, target=none, name=none, args=(), kwargs={})
group為none；
target為執行緒將要執行的功能函式；
name為執行緒的名字，也可以在物件構造後呼叫setname()來設定；
args為tuple型別的引數，可以為多個，如果只有乙個也的使用tuple的形式傳入，例如(1,)；
kwargs為dict型別的引數，也即位命名引數；
**實現自己的threading.thread的子類，需要過載__init__()和run()。
2）threading.thread物件的其他方法：
start()，用來啟動執行緒；
join(), 等待直到執行緒結束；
setdeamon(), 設定執行緒為deamon執行緒，必須在start()呼叫前呼叫，預設為非demon。
注意： python的主線程在沒有非deamon執行緒存在時就會退出。
3）threading的靜態方法:
threading.current_thread() , 用來獲得當前的執行緒；
threading.enumerate() ， 用來多的當前存活的所有執行緒；
threading.timer 定時器，其實是thread的乙個字型別，使用如下：
def hello(): print("hello, world")
t = timer(30.0, hello)
t.start()
4）logging是執行緒安全的
logging 模組是執行緒安全的，所以可以使用logging來幫助除錯多執行緒程式。
import logging
logging.basicconfig(level=logging.debug,
format="(%(threadname)-10s : %(message)s", )
logging.debug("wait_for_event_timeout starting")
完！
Python 多執行緒庫總結
下面是一些基礎函式，函式包括 函式 threading.active count threading.current thread threading.get ident threading.enumerate threading.main thread threading.settrace fun...
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通常來說，多程序適用於計算密集型任務，多執行緒適用於io密集型任務，如網路爬蟲。關於多執行緒和多程序的區別，請參考這個 下面將使用python標準庫的multiprocessing包來嘗試多執行緒的操作，在python中呼叫多執行緒要使用multiprocessing.dummy，如果是多程序則去掉...
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前言 由於最近的工作中一直需要用到python去處理資料，而在面對大量的資料時，python多執行緒的優勢就展現出來了。因而藉此機會，盡可能詳盡地來闡述python多執行緒。但對於其更底層的實現機制，在此不做深究，僅是對於之前的一知半解做個補充，也希望初學者能夠通過這篇文章，即便是照葫蘆畫瓢，也能夠...