Python 多线程编程threading模块
2016-01-25 14:55
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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:
执行结果如下:
下面是使用多线程并发的操作:
代码如下:
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:
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:
四、threading.setDaemon()的使用。设置后台进程。
代码如下:
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。
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:
下面是使用多线程并发的操作:
代码如下:
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:
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:
四、threading.setDaemon()的使用。设置后台进程。
代码如下:
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。
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