python中threading模块详解（一）

吴贺华

　　threading提供了一个比thread模块更高层的API来提供线程的并发性。这些线程并发运行并共享内存。
　　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：

　　
#!/usr/bin/python
#compare for multi threads
import time

def worker():
print "worker"
time.sleep(1)
return

if __name__ == "__main__":
for i in xrange(5):
worker()

　　执行结果如下：

　　下面是使用多线程并发的操作：
　　代码如下：
　　
#!/usr/bin/python
import threading
import time

def worker():
print "worker"
time.sleep(1)
return

for i in xrange(5):
t = threading.Thread(target=worker)
t.start()


　　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：
　　
#!/usr/bin/python
#current's number of threads
import threading
import time

def worker():
print "test"
time.sleep(1)

for i in xrange(5):
t = threading.Thread(target=worker)
t.start()

print "current has %d threads" % (threading.activeCount() - 1)


　　

　　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：
　　
#!/usr/bin/python
#test the variable threading.enumerate()
import threading
import time

def worker():
print "test"
time.sleep(2)

threads = []
for i in xrange(5):
t = threading.Thread(target=worker)
threads.append(t)
t.start()

for item in threading.enumerate():
print item

print

for item in threads:
print item


　　

　　四、threading.setDaemon()的使用。设置后台进程。
　　代码如下：
　　
#!/usr/bin/python
#create a daemon
import threading
import time

def worker():
time.sleep(3)
print "worker"

t=threading.Thread(target=worker)
t.setDaemon(True)
t.start()
print "haha"


　　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。