簡介
Python 通過 _thread 和 threading 模塊提供了對多線程的支持，threading 模塊兼具了 _thread 模塊的現有功能，又擴展了一些新的功能，具有十分豐富的線程操作功能
創建線程
使用 threading 模塊創建線程通常有兩種方式：
1）使用 threading 模塊中 Thread 類的構造器創建線程，即直接對類 threading.Thread 進行實例化，并調用實例化對象的 start 方法創建線程；
2）繼承 threading 模塊中的 Thread 類創建線程類，即用 threading.Thread 派生出一個新的子類，將新建類實例化，并調用其 start 方法創建線程。
構造器方式
調用 threading.Thread 類的如下構造器創建線程：
threading.Thread(group=None, target=None, name=None, args=(), kwargs={}, *, daemon=None)
group：指定該線程所屬的線程組，目前該參數還未實現，為了日后擴展 ThreadGroup 類實現而保留。
target：用于 run() 方法調用的可調用對象，默認是 None，表示不需要調用任何方法。
args：是用于調用目標函數的參數元組，默認是 ()。
kwargs：是用于調用目標函數的關鍵字參數字典，默認是 {}。
daemon：如果 daemon 不是 None，線程將被顯式的設置為守護模式，不管該線程是否是守護模式，如果是 None (默認值)，線程將繼承當前線程的守護模式屬性。
import time
import threading
def work(num):
print('線程名稱：',threading.current_thread().getName(),'參數：',num,'開始時間：',time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S'))
if __name__ == '__main__':
print('主線程開始時間：',time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S'))
t1 = threading.Thread(target=work,args=(3,))
t2 = threading.Thread(target=work,args=(2,))
t3 = threading.Thread(target=work,args=(1,))
t1.start()
t2.start()
t3.start()
t1.join()
t2.join()
t3.join()
print('主線程結束時間：', time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S'))
上述示例中實例化了三個 Thread 類的實例，并向任務函數傳遞不同的參數，start 方法開啟線程，join 方法阻塞主線程，等待當前線程運行結束。
繼承方式
通過繼承的方式創建線程包括如下步驟：1）定義 Thread 類的子類，并重寫該類的 run 方法；2）創建 Thread 子類的實例，即創建線程對象；3）調用線程對象的 start 方法來啟動線程。示例如下：
import time
import threading
class MyThread(threading.Thread):
def __init__(self,num):
super().__init__()
self.num = num
def run(self):
print('線程名稱：', threading.current_thread().getName(), '參數：', self.num, '開始時間：', time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S'))
if __name__ == '__main__':
print('主線程開始時間：',time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S'))
t1 = MyThread(3)
t2 = MyThread(2)
t3 = MyThread(1)
t1.start()
t2.start()
t3.start()
t1.join()
t2.join()
t3.join()
print('主線程結束時間：', time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S'))
上述示例中自定義了線程類 MyThread，繼承了 threading.Thread，并重寫了 __init__ 方法和 run 方法。
守護線程
守護線程（也稱后臺線程）是在后臺運行的，它的任務是為其他線程提供服務，如 Python 解釋器的垃圾回收線程就是守護線程。如果所有的前臺線程都死亡了，守護線程也會自動死亡。來看個例子：
# 不設置守護線程
import threading
def work(num):
for i in range(num):
print(threading.current_thread().name + " " + str(i))
t = threading.Thread(target=work, args=(10,), name='守護線程')
t.start()
for i in range(10):
pass
# 設置守護線程
import threading
def work(num):
for i in range(num):
print(threading.current_thread().name + " " + str(i))
t = threading.Thread(target=work, args=(10,), name='守護線程')
t.daemon = True
t.start()
for i in range(10):
pass
上述示例直觀的說明了當前臺線程結束，守護線程也會自動結束。
如果你設置一個線程為守護線程，就表示這個線程是不重要的，在進程退出的時候，不用等待這個線程退出；如果你的主線程在退出的時候，不用等待哪些子線程完成，那就設置這些線程為守護線程；如果你想等待子線程完成后再退出，那就什么都不用做，或者顯示地將 daemon 屬性設置為 false。
線程本地數據
Python 的 threading 模塊提供了 local 方法，該方法返回得到一個全局對象，不同線程使用這個對象存儲的數據，其它線程是不可見的(本質上就是不同的線程使用這個對象時為其創建一個獨立的字典)。來看個示例：
# 不使用 threading.local
import threading
import time
num = 0
def work():
global num
for i in range(10):
num += 1
print(threading.current_thread().getName(), num)
time.sleep(0.0001)
for i in range(5):
threading.Thread(target=work).start()
上面示例中 num 是全局變量，變成了公共資源，通過輸出結果，我們發現子線程之間的計算結果出現了互相干擾的情況。
# 使用 threading.local
num = threading.local()
def work():
num.x = 0
for i in range(10):
num.x += 1
print(threading.current_thread().getName(), num.x)
time.sleep(0.0001)
for i in range(5):
threading.Thread(target=work).start()
使用 threading.local 的示例中，num 是全局變量，但每個線程定義的屬性 num.x 是各自線程獨有的，其它線程是不可見的，因此每個線程的計算結果未出現相互干擾的情況。
定時器
threading 模塊提供了 Timer 類實現定時器功能，來看個例子：
# 單次執行
from threading import Timer
def work():
print("Hello Python")
# 5 秒后執行 work 方法
t = Timer(5, work)
t.start()
Timer 只能控制函數在指定的時間內執行一次，如果我們需要多次重復執行，需要再進行一次調度，想要取消調度時可以使用 Timer 的 cancel 方法。來看個例子：
# 重復執行
count = 0
def work():
print('當前時間：', time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S'))
global t, count
count += 1
# 如果 count 小于 5，開始下一次調度
if count 5:
t = Timer(1, work)
t.start()
# 指定 2 秒后執行 work 方法
t = Timer(2, work)
t.start()
以上就是Python 多線程之threading 模塊的使用的詳細內容，更多關于python threading的使用的資料請關注腳本之家其它相關文章！
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