Python语法学习之线程的创建与常用方法详解

来源：脚本之家时间：2022-04-12 11:03:14

线程的创建与使用

在Python中有很多的多线程模块，其中threading 模块就是比较常用的。下面就来看一下如何利用threading 创建线程以及它的常用方法。

线程的创建 -threading

函数名	介绍	举例
Thread	创建线程	Thread(target, args)

Thread 的动能介绍：通过调用 threading 模块的 Thread 类来实例化一个线程对象；它有两个参数： target 与 args (与创建进程时，参数相同)。target 为创建线程时要执行的函数，而 args 为是要执行这个函数时需要传入的参数。

线程对象的常用方法

接下里看一下线程对象中都有哪些常用的方法：

函数名	介绍	用法
start	启动线程	start()
join	阻塞线程直到线程执行结束	join(timeout=None)
getName	获取线程的名字	getName()
setName	设置线程的名字	setName(name)
is_alive	判断线程是否存活	is_alive()
setDaemon	守护线程	setDaemon(True)

start 函数：启动一个线程；没有任何返回值和参数。join 函数：和进程中的 join 函数一样；阻塞当前的程序，主线程的任务需要等待当前子线程的任务结束后才可以继续执行；参数为timeout：代表阻塞的超时时间。getName 函数：获取当前线程的名字。setName 函数：给当前的线程设置名字；参数为 name：是一个字符串类型is_alive 函数：判断当前线程的状态是否存货setDaemon 函数：它是一个守护线程；如果脚本任务执行完成之后，即便进程池还没有执行完成业务也会被强行终止。子线程也是如此，如果希望主进程或者是主线程先执行完自己的业务之后，依然允许子线程继续工作而不是强行关闭它们，只需要设置 setDaemon() 为 True 就可以了。

PS：通过上面的介绍，会发现其实线程对象里面的函数几乎和进程对象中的函数非常相似，它们的使用方法和使用场景几乎是相同的。

线程演示案例

单线程初始案例

演示多线程之前先看一下下面这个案例，运行结束后看看共计耗时多久

1、定义一个列表，里面写一些内容。

2、再定义一个新列表，将上一个列表的内容随机写入到新列表中；并且删除上一个列表中随机获取到的内容。

3、这里需要使用到 r andom 内置模块

代码示例如下：

# coding:utf-8


import time
import random


old_lists = ["罗马假日", "怦然心动", "时空恋旅人", "天使爱美丽", "天使之城", "倒霉爱神", "爱乐之城"]

new_lists = []


def work():
    if len(old_lists) == 0:     # 判断 old_list 的长度，如果为0 ，则表示 该列表的内容已经被删光了
        return "\"old_list\" 列表内容已经全部删除"
    old_choice_data = random.choice(old_lists)      # random 模块的 choice函数可以随机获取传入的 old_list 的元素
    old_lists.remove(old_choice_data)               # 当获取到这个随机元素之后，将该元素从 old_lists 中删除
    new_choice_data = "%s_new" % old_choice_data    # 将随机获取到的随机元素通过格式化方式重新赋值，区别于之前的元素
    new_lists.append(new_choice_data)               # 将格式化的新的随机元素添加至 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\" 当前为：{}".format(None))
    else:
        print(("\"old_lists\" 当前为：{}".format(old_lists)))

    if not len(new_lists) == 0:
        print(("\"new_lists\" 当前为：{}".format(new_lists)))
    else:
        print("\"new_lists\" 当前为：{}".format(None))

    end_time = time.time()
    print("运行结束，累计耗时：{} 秒".format(end_time - strat_time))

运行结果如下：

从运行输出结果我们可以看到整个脚本运行共计耗时7秒，而且 new_lists 列表内的元素都经过格式化处理后加上了 _new ；不仅如此，因为 random模块的choice函数原因，new_lists 的内容顺序与 old_lists 也是不一样；每次运行顺序都会不一样，所以 old_lists 的顺序是无法得到保障的。

多线程演示案例

代码示例如下：

# coding:utf-8


import time
import random
import threading


old_lists = ["罗马假日", "怦然心动", "时空恋旅人", "天使爱美丽", "天使之城", "倒霉爱神", "爱乐之城"]

new_lists = []


def work():
    if len(old_lists) == 0:     # 判断 old_list 的长度，如果为0 ，则表示 该列表的内容已经被删光了
        return "\"old_list\" 列表内容已经全部删除"
    old_choice_data = random.choice(old_lists)      # random 模块的 choice函数可以随机获取传入的 old_list 的元素
    old_lists.remove(old_choice_data)               # 当获取到这个随机元素之后，将该元素从 old_lists 中删除
    new_choice_data = "%s_new" % old_choice_data    # 将随机获取到的随机元素通过格式化方式重新赋值，区别于之前的元素
    new_lists.append(new_choice_data)               # 将格式化的新的随机元素添加至 new_lists 列表

    time.sleep(1)


if __name__ == "__main__":
    strat_time = time.time()

    print("\"old_lists\"初始长度为：{}".format(len(old_lists)))	# 获取 old_lists 与 new_lists 最初始的长度
    print("\"new_lists\"初始长度为：{}".format(len(new_lists)))
    thread_list = []        # 定义一个空的 thread_list 对象，用以下方添加每个线程

    for i in range(len(old_lists)):
        thread_work = threading.Thread(target=work)     # 定义一个线程实例化对象执行 work 函数，因为 work 函数没有参数所以不用传 args
        thread_list.append(thread_work)                 # 将 thread_work 添加进 thread_list
        thread_work.start()                             # 启动每一个线程

    for t in thread_list:   # 通过for循环将每一个线程进行阻塞
        t.join()

    if len(old_lists) ==0:
        print("\"old_lists\" 当前为：{}".format(None), "当前长度为：{}".format(len(old_lists)))
    else:
        print(("\"old_lists\" 当前为：{}".format(old_lists)))

    if not len(new_lists) == 0:
        print("\"new_lists\" 当前长度为：{}".format(len(new_lists)))
        print("\"new_lists\" 当前的值为：{}".format(new_lists))
    else:
        print("\"new_lists\" 当前为：{}".format(None))

    end_time = time.time()
    print("运行结束，累计耗时：{} 秒".format(end_time - strat_time))

运行结果如下：

从运行的结果来看，我们初始的单线程任务耗时为 7秒，在使用多线程之后，仅耗时 1秒就完成了，大大的提高了我们的运行效率。