Python 多线程Threading初学教程

1.1 什么是多线程 Threading

多线程可简单理解为同时执行多个任务。

多进程和多线程都可以执行多个任务，线程是进程的一部分。线程的特点是线程之间可以共享内存和变量，资源消耗少（不过在Unix环境中，多进程和多线程资源调度消耗差距不明显，Unix调度较快），缺点是线程之间的同步和加锁比较麻烦。

1.2 添加线程 Thread

导入模块

import threading

获取已激活的线程数

threading.active_count()

查看所有线程信息

threading.enumerate()

查看现在正在运行的线程

threading.current_thread()

添加线程，threading.Thread()接收参数target代表这个线程要完成的任务，需自行定义

def thread_job():  print('This is a thread of %s' % threading.current_thread())def main():  thread = threading.Thread(target=thread_job,)  # 定义线程   thread.start() # 让线程开始工作  if __name__ == '__main__':  main()

1.3 join 功能

因为线程是同时进行的，使用join功能可让线程完成后再进行下一步操作，即阻塞调用线程，直到队列中的所有任务被处理掉。

import threadingimport timedef thread_job():  print('T1 start/n')  for i in range(10):    time.sleep(0.1)  print('T1 finish/n')def T2_job():  print('T2 start/n')  print('T2 finish/n')def main():  added_thread=threading.Thread(target=thread_job,name='T1')  thread2=threading.Thread(target=T2_job,name='T2')  added_thread.start()  #added_thread.join()  thread2.start()  #thread2.join()  print('all done/n')if __name__=='__main__':   main()

例子如上所示，当不使用join功能的时候，结果如下图所示：

当执行了join功能之后，T1运行完之后才运行T2，之后再运行print（‘all done'）

1.4 储存进程结果 queue

 queue是python标准库中的线程安全的队列（FIFO）实现,提供了一个适用于多线程编程的先进先出的数据结构，即队列，用来在生产者和消费者线程之间的信息传递