浅谈Python中threading join和setDaemon用法及区别说明
Python多线程编程时,经常会用到join()和setDaemon()方法,今天特地研究了一下两者的区别。
1、join ()方法:主线程A中,创建了子线程B,并且在主线程A中调用了B.join(),那么,主线程A会在调用的地方等待,直到子线程B完成操作后,才可以接着往下执行,那么在调用这个线程时可以使用被调用线程的join方法。
原型:join([timeout])
里面的参数时可选的,代表线程运行的最大时间,即如果超过这个时间,不管这个此线程有没有执行完毕都会被回收,然后主线程或函数都会接着执行的。
例子:
import threading import time class MyThread(threading.Thread): def __init__(self,id): threading.Thread.__init__(self) self.id = id def run(self): x = 0 time.sleep(10) print self.id if __name__ == "__main__": t1=MyThread(999) t1.start() for i in range(5): print I
执行后的结果是:
0
1
2
3
4
999
机器上运行时,4和999之间,有明显的停顿。
解释:
线程t1 start后,主线程并没有等线程t1运行结束后再执行,而是先把5次循环打印执行完毕(打印到4),然后sleep(10)后,线程t1把传进去的999才打印出来。
现在,我们把join()方法加进去(其他代码不变),看看有什么不一样,例子:
import threading import time class MyThread(threading.Thread): def __init__(self,id): threading.Thread.__init__(self) self.id = id def run(self): x = 0 time.sleep(10) print self.id if __name__ == "__main__": t1=MyThread(999) t1.start() t1.join() for i in range(5): print I
执行后的结果是:
999
0
1
2
3
4
机器上运行时,999之前,有明显的停顿。
解释:
线程t1 start后,主线程停在了join()方法处,等sleep(10)后,线程t1操作结束被join,接着,主线程继续循环打印。
2、setDaemon()方法。主线程A中,创建了子线程B,并且在主线程A中调用了B.setDaemon(),这个的意思是,把主线程A设置为守护线程,这时候,要是主线程A执行结束了,就不管子线程B是否完成,一并和主线程A退出.这就是setDaemon方法的含义,这基本和join是相反的。此外,还有个要特别注意的:必须在start() 方法调用之前设置,如果不设置为守护线程,程序会被无限挂起。
例子:就是设置子线程随主线程的结束而结束:
import threading import time class MyThread(threading.Thread): def __init__(self,id): threading.Thread.__init__(self) def run(self): time.sleep(5) print "This is " + self.getName() if __name__ == "__main__": t1=MyThread(999) t1.setDaemon(True) t1.start() print "I am the father thread."
执行后的结果是:
I am the father thread.
可以看出,子线程t1中的内容并未打出。
解释:t1.setDaemon(True)的操作,将父线程设置为了守护线程。根据setDaemon()方法的含义,父线程打印内容后便结束了,不管子线程是否执行完毕了。
程序运行中,执行一个主线程,如果主线程又创建一个子线程,主线程和子线程就分兵两路,分别运行,那么当主线程完成想退出时,会检验子线程是否完成。
如果子线程未完成,则主线程会等待子线程完成后再退出。
但是有时候我们需要的是,只要主线程完成了,不管子线程是否完成,都要和主线程一起退出,这时就可以用setDaemon方法了。
所以,join和setDaemon的区别如上述的例子,它们基本是相反的。
以上这篇浅谈Python中threading join和setDaemon用法及区别说明就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持脚本之家。
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