本篇文章給大家?guī)砹岁P(guān)于python的相關(guān)知識(shí)，其中主要介紹了關(guān)于線程的創(chuàng)建與常用的方法，還有一些線程演示案例，下面一起來看一下，希望對(duì)大家有幫助。

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線程的創(chuàng)建與使用

在Python中有很多的多線程模塊，其中 threading 模塊就是比較常用的。下面就來看一下如何利用 threading 創(chuàng)建線程以及它的常用方法。

線程的創(chuàng)建 -threading

函數(shù)名	介紹	舉例
Thread	創(chuàng)建線程	Thread(target, args)

Thread 的動(dòng)能介紹：通過調(diào)用 threading 模塊的 Thread 類來實(shí)例化一個(gè)線程對(duì)象；它有兩個(gè)參數(shù)： target 與 args (與創(chuàng)建進(jìn)程時(shí)，參數(shù)相同)。target 為創(chuàng)建線程時(shí)要執(zhí)行的函數(shù)，而 args 為是要執(zhí)行這個(gè)函數(shù)時(shí)需要傳入的參數(shù)。

線程對(duì)象的常用方法

接下里看一下線程對(duì)象中都有哪些常用的方法：

函數(shù)名	介紹	用法
start	啟動(dòng)線程	start()
join	阻塞線程直到線程執(zhí)行結(jié)束	join(timeout=None)
getName	獲取線程的名字	getName()
setName	設(shè)置線程的名字	setName(name)
is_alive	判斷線程是否存活	is_alive()
setDaemon	守護(hù)線程	setDaemon(True)

• start 函數(shù)：?jiǎn)?dòng)一個(gè)線程；沒有任何返回值和參數(shù)。
• join 函數(shù)：和進(jìn)程中的 join 函數(shù)一樣；阻塞當(dāng)前的程序，主線程的任務(wù)需要等待當(dāng)前子線程的任務(wù)結(jié)束后才可以繼續(xù)執(zhí)行；參數(shù)為 timeout：代表阻塞的超時(shí)時(shí)間。
• getName 函數(shù)：獲取當(dāng)前線程的名字。
• setName 函數(shù)：給當(dāng)前的線程設(shè)置名字；參數(shù)為 name：是一個(gè)字符串類型
• is_alive 函數(shù)：判斷當(dāng)前線程的狀態(tài)是否存貨
• setDaemon 函數(shù)：它是一個(gè)守護(hù)線程；如果腳本任務(wù)執(zhí)行完成之后，即便進(jìn)程池還沒有執(zhí)行完成業(yè)務(wù)也會(huì)被強(qiáng)行終止。子線程也是如此，如果希望主進(jìn)程或者是主線程先執(zhí)行完自己的業(yè)務(wù)之后，依然允許子線程繼續(xù)工作而不是強(qiáng)行關(guān)閉它們，只需要設(shè)置 setDaemon() 為 True 就可以了。

PS：通過上面的介紹，會(huì)發(fā)現(xiàn)其實(shí)線程對(duì)象里面的函數(shù)幾乎和進(jìn)程對(duì)象中的函數(shù)非常相似，它們的使用方法和使用場(chǎng)景幾乎是相同的。

線程演示案例

單線程初始案例

演示 多線程之前 先看一下下面這個(gè)案例，運(yùn)行結(jié)束后看看共計(jì)耗時(shí)多久

1、定義一個(gè)列表，里面寫一些內(nèi)容。

2、再定義一個(gè)新列表，將上一個(gè)列表的內(nèi)容隨機(jī)寫入到新列表中；并且刪除上一個(gè)列表中隨機(jī)獲取到的內(nèi)容。

3、這里需要使用到 r andom 內(nèi)置模塊

代碼示例如下：

# coding:utf-8import timeimport random   old_lists = ['羅馬假日', '怦然心動(dòng)', '時(shí)空戀旅人', '天使愛美麗', '天使之城', '倒霉愛神', '愛樂之城']new_lists = []def work():     if len(old_lists) == 0:     # 判斷 old_list 的長度，如果為0 ，則表示 該列表的內(nèi)容已經(jīng)被刪光了         return ''old_list' 列表內(nèi)容已經(jīng)全部刪除'     old_choice_data = random.choice(old_lists)      # random 模塊的 choice函數(shù)可以隨機(jī)獲取傳入的 old_list 的元素     old_lists.remove(old_choice_data)               # 當(dāng)獲取到這個(gè)隨機(jī)元素之后，將該元素從 old_lists 中刪除     new_choice_data = '%s_new' % old_choice_data    # 將隨機(jī)獲取到的隨機(jī)元素通過格式化方式重新賦值，區(qū)別于之前的元素     new_lists.append(new_choice_data)               # 將格式化的新的隨機(jī)元素添加至 new_lists 列表      time.sleep(1)if __name__ == '__main__':     strat_time = time.time()      for i in range(len(old_lists)):         work()      if len(old_lists) ==0:         print(''old_lists' 當(dāng)前為：{}'.format(None))     else:         print((''old_lists' 當(dāng)前為：{}'.format(old_lists)))      if not len(new_lists) == 0:         print((''new_lists' 當(dāng)前為：{}'.format(new_lists)))     else:         print(''new_lists' 當(dāng)前為：{}'.format(None))      end_time = time.time()     print('運(yùn)行結(jié)束，累計(jì)耗時(shí)：{} 秒'.format(end_time - strat_time))

運(yùn)行結(jié)果如下：

從運(yùn)行輸出結(jié)果我們可以看到整個(gè)腳本運(yùn)行共計(jì)耗時(shí)7秒，而且 new_lists 列表內(nèi)的元素都經(jīng)過格式化處理后加上了 _new ；不僅如此， 因?yàn)?random模塊的choice函數(shù) 原因，new_lists 的內(nèi)容順序與 old_lists 也是不一樣；每次運(yùn)行順序都會(huì)不一樣，所以 old_lists 的順序是無法得到保障的。

多線程演示案例

代碼示例如下：

# coding:utf-8import timeimport randomimport threading   old_lists = ['羅馬假日', '怦然心動(dòng)', '時(shí)空戀旅人', '天使愛美麗', '天使之城', '倒霉愛神', '愛樂之城']new_lists = []def work():     if len(old_lists) == 0:     # 判斷 old_list 的長度，如果為0 ，則表示 該列表的內(nèi)容已經(jīng)被刪光了         return ''old_list' 列表內(nèi)容已經(jīng)全部刪除'     old_choice_data = random.choice(old_lists)      # random 模塊的 choice函數(shù)可以隨機(jī)獲取傳入的 old_list 的元素     old_lists.remove(old_choice_data)               # 當(dāng)獲取到這個(gè)隨機(jī)元素之后，將該元素從 old_lists 中刪除     new_choice_data = '%s_new' % old_choice_data    # 將隨機(jī)獲取到的隨機(jī)元素通過格式化方式重新賦值，區(qū)別于之前的元素     new_lists.append(new_choice_data)               # 將格式化的新的隨機(jī)元素添加至 new_lists 列表      time.sleep(1)if __name__ == '__main__':     strat_time = time.time()      print(''old_lists'初始長度為：{}'.format(len(old_lists)))	# 獲取 old_lists 與 new_lists 最初始的長度     print(''new_lists'初始長度為：{}'.format(len(new_lists)))     thread_list = []        # 定義一個(gè)空的 thread_list 對(duì)象，用以下方添加每個(gè)線程      for i in range(len(old_lists)):         thread_work = threading.Thread(target=work)     # 定義一個(gè)線程實(shí)例化對(duì)象執(zhí)行 work 函數(shù)，因?yàn)?work 函數(shù)沒有參數(shù)所以不用傳 args         thread_list.append(thread_work)                 # 將 thread_work 添加進(jìn) thread_list         thread_work.start()                             # 啟動(dòng)每一個(gè)線程      for t in thread_list:   # 通過for循環(huán)將每一個(gè)線程進(jìn)行阻塞         t.join()      if len(old_lists) ==0:         print(''old_lists' 當(dāng)前為：{}'.format(None), '當(dāng)前長度為：{}'.format(len(old_lists)))     else:         print((''old_lists' 當(dāng)前為：{}'.format(old_lists)))      if not len(new_lists) == 0:         print(''new_lists' 當(dāng)前長度為：{}'.format(len(new_lists)))         print(''new_lists' 當(dāng)前的值為：{}'.format(new_lists))     else:         print(''new_lists' 當(dāng)前為：{}'.format(None))      end_time = time.time()     print('運(yùn)行結(jié)束，累計(jì)耗時(shí)：{} 秒'.format(end_time - strat_time))

運(yùn)行結(jié)果如下：

從運(yùn)行的結(jié)果來看，我們初始的單線程任務(wù)耗時(shí)為 7秒，在使用多線程之后，僅耗時(shí) 1秒就完成了，大大的提高了我們的運(yùn)行效率。

線程的問題

通過上面的練習(xí)，我們發(fā)現(xiàn)線程的使用方法幾乎與進(jìn)程是一模一樣的。它們都可以互不干擾的執(zhí)行程序，也可以使得主線程的程序不需要等待子線程的任務(wù)完成之后再去執(zhí)行。只不過剛剛的演示案例中我們使用了 join() 函數(shù)進(jìn)行了阻塞，這里可以吧 join() 去掉，看看執(zhí)行效果。

與進(jìn)程一樣，線程也存在著一定的問題。

• 線程執(zhí)行的函數(shù)，也同樣是無法獲取返回值的。
• 當(dāng)多個(gè)線程同時(shí)修改文件一樣會(huì)造成被修改文件的數(shù)據(jù)錯(cuò)亂的錯(cuò)誤（因?yàn)槎际遣l(fā)去操作一個(gè)文件，特別是在處理交易場(chǎng)景的時(shí)候，需要尤為注意）。

關(guān)于這些線程中存在的問題同樣是可以解決的，在下一章節(jié)的 線程池與全局鎖 我們會(huì)有詳細(xì)的介紹。

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