python 在threading中如何處理主程序和子執行緒的關係

阿新 • • 發佈：2020-04-26

之前用python的多執行緒，總是處理不好程序和執行緒之間的關係。後來發現了join和setDaemon函式，才終於弄明白。下面總結一下。

1.使用join函式後，主程序會在呼叫join的地方等待子執行緒結束，然後才接著往下執行。

join使用例項如下：

import time
import random
import threading
 
class worker(threading.Thread):
  def __init__(self): 
    threading.Thread.__init__(self) 
  def run(self):
    t = random.randint(1,10)
    time.sleep(t)
    print "This is " + self.getName() + ";I sleep %d second."%(t)
    
tsk = []
for i in xrange(0,5):
  time.sleep(0.1)
  thread = worker()
  thread.start()
  tsk.append(thread)
for tt in tsk:
  tt.join()
print "This is the end of main thread."

執行結果如下：

# python testjoin.py 
This is Thread-3;I sleep 2 second.
This is Thread-1;I sleep 4 second.
This is Thread-2;I sleep 7 second.
This is Thread-4;I sleep 7 second.
This is Thread-5;I sleep 7 second.
This is the end of main thread.

這裡建立了5個子執行緒，每個執行緒隨機等待1-10秒後列印退出；主執行緒分別等待5個子執行緒結束。最後結果是先顯示各個子執行緒，再顯示主程序的結果。

2. 如果使用的setDaemon函式，則與join相反，主程序結束的時候不會等待子執行緒。

setDaemon函式使用例項：

import time
import random
import threading
 
class worker(threading.Thread):
  def __init__(self): 
    threading.Thread.__init__(self) 
  def run(self):
    t = random.randint(1,5):
  time.sleep(0.1)
  thread = worker()
  thread.setDaemon(True)
  thread.start()
  tsk.append(thread)
print "This is the end of main thread."

這裡設定主程序為守護程序，當主程序結束的時候，子執行緒被中止

執行結果如下：

#python testsetDaemon.py
This is the end of main thread.

3、如果沒有使用join和setDaemon函式，則主程序在建立子執行緒後，直接執行後面的程式碼，主程式一直掛起，直到子執行緒結束才能結束。

import time
import random
import threading
 
class worker(threading.Thread):
  def __init__(self): 
    threading.Thread.__init__(self) 
  def run(self):
    t = random.randint(1,5):
  time.sleep(0.1)
  thread = worker()
  thread.start()
  tsk.append(thread)
print "This is the end of main thread."

執行結果如下：

# python testthread.py 
This is the end of main thread.
This is Thread-4;I sleep 1 second.
This is Thread-3;I sleep 7 second.
This is Thread-5;I sleep 7 second.
This is Thread-1;I sleep 10 second.
This is Thread-2;I sleep 10 second.

補充知識：Python Thread和Process對比

原因：程序和執行緒的差距（方向不同，之針對這個例項）

# coding=utf-8
import logging
import multiprocessing
import os
import time
from threading import Thread

logging.basicConfig(
  level=logging.INFO,format="%(asctime)s 【 %(process)d 】 %(processName)s %(message)s"
)


def func (i):
  # logging.info(f'子：{os.getpid()},\t{i}')
  return f'子：{os.getpid()},\t{i}'


def main (ctx):
  start01 = time.time()
  ts = [Thread(target=func,args=(i,)) for i in range(100)]
  [t.start() for t in ts]
  [t.join() for t in ts]
  end01 = time.time() - start01
  logging.info(f"執行緒花費的時間：{end01}秒")
  
  start02 = time.time()
  ps = [ctx.Process(target=func,)) for i in range(100)]
  [p.start() for p in ps]
  [p.join() for p in ps]
  end02 = time.time() - start02
  logging.info(f"程序花費的時間：{end02}秒")


if __name__ == '__main__':
  # windows 啟動方式
  multiprocessing.set_start_method('spawn')
  # 獲取上下文
  ctx = multiprocessing.get_context('spawn')
  # 檢查這是否是凍結的可執行檔案中的偽分支程序。
  ctx.freeze_support()
  main(ctx)

輸出：