本文實例講述了Python多線程Threading、子線程與守護線程。分享給大家供大家參考，具體如下：

線程與進程： 線程對于進程來說，就好似工廠里的工人，分配資源是分配到工廠，工人再去處理。 線程是被系統獨立調度和分派的基本單位，線程自己不擁有系統資源，只擁有一點兒在運行中必不可少的資源，但它可與同屬一個進程的其它線程共享進程所擁有的全部資源。 在單個程序中同時運行多個線程完成不同的工作，稱為多線程 對于IO密集型的程序來說，多線程可以利用讀IO的時間去做其他事【IO并不占用CPU,這就好像A買個一份外賣，他只需要等著送過來然后敲A家的門就行了】； 而對于CPU密集型的程序來說，多線程的效率就不是很高了【CPU由于要計算，切換之間要恢復之前的現場消耗相對較大，比如我同時做幾份作業，一份作業做十分鐘，假如十分鐘做不完一份作業，那么我后面再回頭做的時候，我就要好好想想剛才做到哪，剛才想到哪】

補充：IO需要CPU嗎？知乎：https://www.zhihu.com/question/27734728

線程Threading：

python中多線程需要使用threading模塊

線程的創建與運行：

1.直接調用threading的Thread類：

線程的創建：線程對象=thread.Thread(target=函數名,args=(參數)）【補充，由于args是一個元組，單個參數時要加“,”】

線程的啟動：線程對象.start()，調用start(),那么線程對象會自動去調用thread.Thread中的run()

讓主線程等待其余線程結束:線程對象.join()，加了join之后，相當于阻塞了主線程，主線程只有當join的線程結束后才會向下執行

import threading,timedef run(n): time.sleep(1) print('task ',n)t1=threading.Thread(target=run,args=('t1',))t2 = threading.Thread(target=run,args=('t2',))start_time=time.time()#開始時間t1.start()t2.start()##因為是獨立線程，如果想要主線程等待其他線程運行完畢，需要使用joint1.join()t2.join()spend_time=time.time()-start_timeprint(spend_time)##1.0多，說明是并行的結果

附加說明--join是阻塞等待：

import threading,timeclass MyTread(threading.Thread): def __init__(self,name): super(MyTread,self).__init__()#調用父類的__init__() self.name=name def run(self):#重寫方法，按自己的要求去寫 time.sleep(1) print('run in task',self.name,threading.current_thread(),threading.active_count())t1=MyTread('t1')t2=MyTread('t2')start_time=time.time()t1.start()t2.start()t1.join()t2.join()time.sleep(1)###主線程等待其余線程結束print(time.time()-start_time)#結果是2.0多，證明是join是相當于阻塞了主線程的執行，只有當線程結束后才會向下執行

2.繼承threading的Thread類：

繼承threading的Thread類的類要主要做兩件事：

1.如果不做自定義變量的初始化，那么可以直接使用繼承的父類的__init__()，如果需要做自定義變量的初始化，則需要先調用父類的__init__()【否則需要自己填寫線程初始化相關的參數】

2.重寫run，雖然繼承了父類的run，但實際上如果不重寫，那么我們繼承threading的Thread類又有什么意義呢？為什么不直接調用threading的Thread類

import threading,timeclass MyTread(threading.Thread): def __init__(self,name): super(MyTread,self).__init__()#調用父類的__init__() self.name=name def run(self):#重寫方法，按自己的要求去寫 time.sleep(1) print('run in task',self.name,threading.current_thread(),threading.active_count())t1=MyTread('t1')t2=MyTread('t2')start_time=time.time()t1.start()t2.start()###主線程等待其余線程結束t1.join()t2.join()print(time.time()-start_time)#結果是1.0多，證明是并行的 子線程： 由一個線程啟動的線程可以成為它的子線程，A啟動B，B是A的子線程，A是B的父線程 線程的幾個常用函數： threading.current_thread()：

返回當前正在運行的線程對象

threading.active_count()：

返回當前進程中的存活的線程對象數

線程對象.isAlive（）方法判斷線程是否存活

getName(): 返回線程名。 setName(): 設置線程名。

get_ident():獲取當前線程ID。

守護線程： 守護線程是起到輔助功能的，就好像魔法師放禁咒總要騎士保護一樣【魔法師只需要關系自己的任務，保護他的任務交給守護者】 而守護線程與主線程的關系呢，就好像備胎跟女神，去買東西的話，備胎要一直在外面等女神【守護線程運行結束就狗帶，但不影響主進程結束，由主線程決定運行時間】，女神不需要等待備胎【主線程結束，守護線程也要結束，不管自身任務是否完成】 與join的區別：join是阻塞等待，守護線程是并行的等待 設置守護線程：線程對象.setDaemon(True)【注意！！！！！設置守護線程必須要在start()前面，不然會報錯】

下面的代碼顯示了主線程并不會等待其守護線程結束：

import threading,timeclass MyTread(threading.Thread): def __init__(self,name): super(MyTread,self).__init__() self.name=name def run(self): print('守護線程已經啟動',self.name) time.sleep(1) print('run in task',self.name,threading.current_thread(),threading.active_count())t1=MyTread('t1')t1.setDaemon(True)t2=MyTread('t2')t2.setDaemon(True)start_time=time.time()#開始時間t1.start()t2.start()spend_time=time.time()-start_timeprint(spend_time)##0.0多,而且三個線程都執行完畢了，說明這個是并行的等待

讓主線程sleep一下，顯示一下如果主線程要等待守護線程，那么是并行的等待：

import threading,timeclass MyTread(threading.Thread): def __init__(self,name): super(MyTread,self).__init__() self.name=name def run(self): print('守護線程已經啟動',self.name) time.sleep(1) print('run in task',self.name,threading.current_thread(),threading.active_count())t1=MyTread('t1')t1.setDaemon(True)t2=MyTread('t2')t2.setDaemon(True)start_time=time.time()#開始時間t1.start()t2.start()time.sleep(2)spend_time=time.time()-start_timeprint(spend_time)##2.0多,而且三個線程都執行完畢了，說明這個是并行的等待

更多關于Python相關內容感興趣的讀者可查看本站專題：《Python進程與線程操作技巧總結》、《Python數據結構與算法教程》、《Python函數使用技巧總結》、《Python字符串操作技巧匯總》、《Python入門與進階經典教程》、《Python+MySQL數據庫程序設計入門教程》及《Python常見數據庫操作技巧匯總》

希望本文所述對大家Python程序設計有所幫助。