python - threading 多线程 setDaemon 和 join 的区别

原创
2016/05/18 13:13
阅读数 3.9K
#! /usr/bin/env python
"""
python 多线程的管理机制
"""
__author__ = 'sallency'

import threading
import time

#封装一个线程包的类
class MyThread(threading.Thread):

    def __init__(self, name, count, interval):
        threading.Thread.__init__(self)
        self.name = name
        self.count = count
        self.interval = interval
        self.stop = False

    def run(self):
        while not self.stop:
            print "thread: %s count %d time %s" % (self.name, self.count, time.ctime())
            time.sleep(self.interval)
            self.count += 1

    def stop(self):
        self.stop = True
#任务
def task():
    thr_1 = MyThread('thread_1', 10, 3)
    thr_2 = MyThread('thread_2', 5, 3)
    #如果这里设为true的话 则主线程执行完毕后会将子线程回收掉
    #默认是 false 则主进程执行结束时不会回收子线程
    thr_1.setDaemon(True)
    thr_2.setDaemon(True)
    thr_1.start()
    thr_2.start()
    #join则是阻塞主线程 让其在子线程执行完毕后方可继续执行
    #这就保证了当主线程执行完毕前,所有的子线程一定执行完毕了
    #thr_1.join()
    #thr_2.join()
    return True

if __name__ == "__main__":
    print "main threading start: %s" % (time.ctime())
    task()
    print "main threading end: %s" % (time.ctime())

python 可以方便的使用 threading 包来实现多线程

线程对象有两个用来管理线程机制的方法: setDaemon 和 join

     主线程启动若干个子线程后,可以继续执行主线程的代码,也可以等待所有的子线程执行完毕后继续执行主线程,这里需要用到的就是 join 方法,子线程通过调用 join 可以告诉主线程,你必须等着我,我完事了你才可以再往下执行。

     这里要理解,比如 子线程1 花费 10秒,子线程2 花费 5秒,如果子线程 2 调用了 join,那么 主线程只会等待用时 5秒 的子线程2 执行完毕,会继续向下执行,而不会等待还需要5秒才能执行完毕的子线程1

    所以如果需要所有的子线程都能在主线程结束前被执行完毕,则必须为每一个子线程都注册 join

    如果没有为子线程注册 join,则可能会出现在主线程执行完毕之前,还有很多子线程没有执行完毕,这时如果你为子线程注册了 setDaemon(True) 的话,主线程会回收此子线程;否则,主线程就不管他了,自己结束了,子线程依旧在那执行。默认是 False,也就说主线程不会回收子线程

setDaemon

    setDaemon() : 设置此线程是否被主线程守护回收。默认False不回收,需要在 start 方法前调用;设为True相当于像主线程中注册守护,主线程结束时会将其一并回收

join

    join(): 设置主线程是否同步阻塞自己来待此线程执行完毕。如果不设置的话则主进程会继续执行自己的,在结束时根据 setDaemon 有无注册为守护模式的子进程,有的话将其回收,没有的话就结束自己,某些子线程可以仍在执行

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可以的,说的很明白
2017/06/30 12:55
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