Python 多线程编程threading模块

多线程编程技术可以实现代码并行性，优化处理能力，同时功能的更小划分可以使代码的可重用性更好。Python中threading模块可以用来实现多线程编程。

下面来看threading模块的具体用法： 

     一、Thread的使用 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：

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#!/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：

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#!/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()

可以明显看出使用了多线程并发的操作，花费时间要短的很多。

二、threading.activeCount()的使用，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：

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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。此方法返回当前运行中的Thread对象列表。

代码如下：

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#!/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。设置后台进程。

代码如下：

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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没有显示出来，说明已经成为后台进程。