本篇文章給大家?guī)砹岁P于python的相關知識，其中主要介紹了關于線程的創(chuàng)建與常用的方法，還有一些線程演示案例，下面一起來看一下，希望對大家有幫助。

推薦學習：python視頻教程

線程的創(chuàng)建與使用

在Python中有很多的多線程模塊，其中 threading 模塊就是比較常用的。下面就來看一下如何利用 threading 創(chuàng)建線程以及它的常用方法。

線程的創(chuàng)建 -threading

函數(shù)名	介紹	舉例
Thread	創(chuàng)建線程	Thread(target, args)

Thread 的動能介紹：通過調(diào)用 threading 模塊的 Thread 類來實例化一個線程對象；它有兩個參數(shù)： target 與 args (與創(chuàng)建進程時，參數(shù)相同)。target 為創(chuàng)建線程時要執(zhí)行的函數(shù)，而 args 為是要執(zhí)行這個函數(shù)時需要傳入的參數(shù)。

線程對象的常用方法

接下里看一下線程對象中都有哪些常用的方法：

函數(shù)名	介紹	用法
start	啟動線程	start()
join	阻塞線程直到線程執(zhí)行結束	join(timeout=None)
getName	獲取線程的名字	getName()
setName	設置線程的名字	setName(name)
is_alive	判斷線程是否存活	is_alive()
setDaemon	守護線程	setDaemon(True)

• start 函數(shù)：啟動一個線程；沒有任何返回值和參數(shù)。
• join 函數(shù)：和進程中的 join 函數(shù)一樣；阻塞當前的程序，主線程的任務需要等待當前子線程的任務結束后才可以繼續(xù)執(zhí)行；參數(shù)為 timeout：代表阻塞的超時時間。
• getName 函數(shù)：獲取當前線程的名字。
• setName 函數(shù)：給當前的線程設置名字；參數(shù)為 name：是一個字符串類型
• is_alive 函數(shù)：判斷當前線程的狀態(tài)是否存貨
• setDaemon 函數(shù)：它是一個守護線程；如果腳本任務執(zhí)行完成之后，即便進程池還沒有執(zhí)行完成業(yè)務也會被強行終止。子線程也是如此，如果希望主進程或者是主線程先執(zhí)行完自己的業(yè)務之后，依然允許子線程繼續(xù)工作而不是強行關閉它們，只需要設置 setDaemon() 為 True 就可以了。

PS：通過上面的介紹，會發(fā)現(xiàn)其實線程對象里面的函數(shù)幾乎和進程對象中的函數(shù)非常相似，它們的使用方法和使用場景幾乎是相同的。

線程演示案例

單線程初始案例

演示 多線程之前 先看一下下面這個案例，運行結束后看看共計耗時多久

1、定義一個列表，里面寫一些內(nèi)容。

2、再定義一個新列表，將上一個列表的內(nèi)容隨機寫入到新列表中；并且刪除上一個列表中隨機獲取到的內(nèi)容。

3、這里需要使用到 r andom 內(nèi)置模塊

代碼示例如下：

# coding:utf-8import timeimport random   old_lists = ['羅馬假日', '怦然心動', '時空戀旅人', '天使愛美麗', '天使之城', '倒霉愛神', '愛樂之城']new_lists = []def work():     if len(old_lists) == 0:     # 判斷 old_list 的長度，如果為0 ，則表示 該列表的內(nèi)容已經(jīng)被刪光了         return ''old_list' 列表內(nèi)容已經(jīng)全部刪除'     old_choice_data = random.choice(old_lists)      # random 模塊的 choice函數(shù)可以隨機獲取傳入的 old_list 的元素     old_lists.remove(old_choice_data)               # 當獲取到這個隨機元素之后，將該元素從 old_lists 中刪除     new_choice_data = '%s_new' % old_choice_data    # 將隨機獲取到的隨機元素通過格式化方式重新賦值，區(qū)別于之前的元素     new_lists.append(new_choice_data)               # 將格式化的新的隨機元素添加至 new_lists 列表      time.sleep(1)if __name__ == '__main__':     strat_time = time.time()      for i in range(len(old_lists)):         work()      if len(old_lists) ==0:         print(''old_lists' 當前為：{}'.format(None))     else:         print((''old_lists' 當前為：{}'.format(old_lists)))      if not len(new_lists) == 0:         print((''new_lists' 當前為：{}'.format(new_lists)))     else:         print(''new_lists' 當前為：{}'.format(None))      end_time = time.time()     print('運行結束，累計耗時：{} 秒'.format(end_time - strat_time))

運行結果如下：

從運行輸出結果我們可以看到整個腳本運行共計耗時7秒，而且 new_lists 列表內(nèi)的元素都經(jīng)過格式化處理后加上了 _new ；不僅如此， 因為 random模塊的choice函數(shù) 原因，new_lists 的內(nèi)容順序與 old_lists 也是不一樣；每次運行順序都會不一樣，所以 old_lists 的順序是無法得到保障的。

多線程演示案例

代碼示例如下：

# coding:utf-8import timeimport randomimport threading   old_lists = ['羅馬假日', '怦然心動', '時空戀旅人', '天使愛美麗', '天使之城', '倒霉愛神', '愛樂之城']new_lists = []def work():     if len(old_lists) == 0:     # 判斷 old_list 的長度，如果為0 ，則表示 該列表的內(nèi)容已經(jīng)被刪光了         return ''old_list' 列表內(nèi)容已經(jīng)全部刪除'     old_choice_data = random.choice(old_lists)      # random 模塊的 choice函數(shù)可以隨機獲取傳入的 old_list 的元素     old_lists.remove(old_choice_data)               # 當獲取到這個隨機元素之后，將該元素從 old_lists 中刪除     new_choice_data = '%s_new' % old_choice_data    # 將隨機獲取到的隨機元素通過格式化方式重新賦值，區(qū)別于之前的元素     new_lists.append(new_choice_data)               # 將格式化的新的隨機元素添加至 new_lists 列表      time.sleep(1)if __name__ == '__main__':     strat_time = time.time()      print(''old_lists'初始長度為：{}'.format(len(old_lists)))	# 獲取 old_lists 與 new_lists 最初始的長度     print(''new_lists'初始長度為：{}'.format(len(new_lists)))     thread_list = []        # 定義一個空的 thread_list 對象，用以下方添加每個線程      for i in range(len(old_lists)):         thread_work = threading.Thread(target=work)     # 定義一個線程實例化對象執(zhí)行 work 函數(shù)，因為 work 函數(shù)沒有參數(shù)所以不用傳 args         thread_list.append(thread_work)                 # 將 thread_work 添加進 thread_list         thread_work.start()                             # 啟動每一個線程      for t in thread_list:   # 通過for循環(huán)將每一個線程進行阻塞         t.join()      if len(old_lists) ==0:         print(''old_lists' 當前為：{}'.format(None), '當前長度為：{}'.format(len(old_lists)))     else:         print((''old_lists' 當前為：{}'.format(old_lists)))      if not len(new_lists) == 0:         print(''new_lists' 當前長度為：{}'.format(len(new_lists)))         print(''new_lists' 當前的值為：{}'.format(new_lists))     else:         print(''new_lists' 當前為：{}'.format(None))      end_time = time.time()     print('運行結束，累計耗時：{} 秒'.format(end_time - strat_time))

運行結果如下：

從運行的結果來看，我們初始的單線程任務耗時為 7秒，在使用多線程之后，僅耗時 1秒就完成了，大大的提高了我們的運行效率。

線程的問題

通過上面的練習，我們發(fā)現(xiàn)線程的使用方法幾乎與進程是一模一樣的。它們都可以互不干擾的執(zhí)行程序，也可以使得主線程的程序不需要等待子線程的任務完成之后再去執(zhí)行。只不過剛剛的演示案例中我們使用了 join() 函數(shù)進行了阻塞，這里可以吧 join() 去掉，看看執(zhí)行效果。

與進程一樣，線程也存在著一定的問題。

• 線程執(zhí)行的函數(shù)，也同樣是無法獲取返回值的。
• 當多個線程同時修改文件一樣會造成被修改文件的數(shù)據(jù)錯亂的錯誤（因為都是并發(fā)去操作一個文件，特別是在處理交易場景的時候，需要尤為注意）。

關于這些線程中存在的問題同樣是可以解決的，在下一章節(jié)的 線程池與全局鎖 我們會有詳細的介紹。

推薦學習：python視頻教程