#!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- import threading import time class MyThread(threading.Thread): def __init__(self, id): threading.Thread.__init__(self) self.id = id def run(self): x = 0 time.sleep(10) print(self.id) print('线程结束：' + str(time.time())) if __name__ == "__main__": t1 = MyThread(999) print('线程开始：' + str(time.time())) t1.start() t1.join()# 加上 这个就会单线执行 执行完了子线程 在执行主线程 不加子线程 和主线程同事执行 print('主线程打印开始：' + str(time.time())) for i in range(5): print(i) time.sleep(2) print('主线程打印结束：' + str(time.time()))
运行结果： （have join（)）
线程开始：1555399104.58
999
线程结束：1555399114.58
主线程打印开始：1555399114.58
0
1
2
3
4
主线程打印结束：1555399116.58
运行结果:(no join())
线程开始：1555399270.59
主线程打印开始：1555399270.59
0
1
2
3
4
主线程打印结束：1555399272.59
999
线程结束：1555399280.59
'''
setDaemon()方法。主线程A中，创建了子线程B，并且在主线程A中调用了B.setDaemon()，
这个的意思是，把主线程A设置为守护线程，这时候，要是主线程A执行结束了，
就不管子线程B是否完成，一并和主线程A退出.这就是setDaemon方法的含义，
这基本和join是相反的。此外，还有个要特别注意的：必须在start() 方法调用之前设置。
'''
#!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- import threading import time class MyThread(threading.Thread): def __init__(self, id): threading.Thread.__init__(self) self.id = id def run(self): x = 0 time.sleep(10) print(self.id) print("This is：" + self.getName()) # 获取线程名称 print('线程结束：' + str(time.time())) if __name__ == "__main__": t1 = MyThread(999) print('线程开始：' + str(time.time())) t1.setDaemon(True) t1.start() print('主线程打印开始：' + str(time.time())) for i in range(5): print(i) time.sleep(2) print('主线程打印结束：' + str(time.time()))
运行结果：
线程开始：1555401428.69
主线程打印开始：1555401428.69
0
1
2
3
4
主线程打印结束：1555401430.69
*****************线程池的使用***********************
#!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # 需要安装 pip install futures from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor import time # 参数times用来模拟网络请求的时间 def get_html(times): time.sleep(times) print("get page {}s finished".format(times)) return times executor = ThreadPoolExecutor(max_workers=2) # 通过submit函数提交执行的函数到线程池中，submit函数立即返回，不阻塞 task1 = executor.submit(get_html, (3)) task2 = executor.submit(get_html, (2)) # done方法用于判定某个任务是否完成 print(task1.done()) # cancel方法用于取消某个任务,该任务没有放入线程池中才能取消成功 print(task2.cancel()) time.sleep(4) print(task1.done()) # result方法可以获取task的执行结果 print(task1.result())
运行结果：
False
False
get page 2s finished
get page 3s finished
True
3
******************线程池的另一种实现方法*************************
#!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # # ''' map 除了as_completed方法，还可以使用executor.map方法，但是有一点不同。 使用map方法，无需提前使用submit方法，map方法与python标准库中的map含义相同， 都是将序列中的每个元素都执行同一个函数。上面的代码就是对urls的每个元素都执行get_html函数， 并分配各线程池。可以看到执行结果与上面的as_completed方法的结果不同， 输出顺序和urls列表的顺序相同，就算2s的任务先执行完成，也会先打印出3s的任务先完成， 再打印2s的任务完成。 ''' from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor import time # 参数times用来模拟网络请求的时间 def get_html(times): time.sleep(times) print("get page {}s finished".format(times)) return times executor = ThreadPoolExecutor(max_workers=2) urls = [3, 2, 4] # 并不是真的url for data in executor.map(get_html, urls): print("in main: get page {}s success".format(data))
'''
运行结果：
get page 2s finished
get page 3s finished
in main: get page 3s success
in main: get page 2s success
get page 4s finished
in main: get page 4s success
'''
*************** 线程 wait 方法*******************
''' wait wait方法可以让主线程阻塞，直到满足设定的要求。 wait方法接收3个参数，等待的任务序列、超时时间以及等待条件。 等待条件return_when默认为ALL_COMPLETED，表明要等待所有的任务都结束。 可以看到运行结果中，确实是所有任务都完成了，主线程才打印出main。 等待条件还可以设置为FIRST_COMPLETED，表示第一个任务完成就停止等待。 ''' #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, wait, ALL_COMPLETED, FIRST_COMPLETED import time # 参数times用来模拟网络请求的时间 def get_html(times): time.sleep(times) print("get page {}s finished".format(times)) return times executor = ThreadPoolExecutor(max_workers=2) urls = [3, 2, 4] # 并不是真的url all_task = [executor.submit(get_html, (url)) for url in urls] wait(all_task, return_when=ALL_COMPLETED) print("main")
运行结果：
get page 2s finished
get page 3s finished
get page 4s finished
main
*************************线程通信例程*******************************
''' 通过threading.Event()可以创建一个事件管理标志，该标志（event）默认为False，event对象主要有四种方法可以调用： event.wait(timeout=None)：调用该方法的线程会被阻塞，如果设置了timeout参数，超时后，线程会停止阻塞继续执行； event.set()：将event的标志设置为True，调用wait方法的所有线程将被唤醒； event.clear()：将event的标志设置为False，调用wait方法的所有线程将被阻塞； event.isSet()：判断event的标志是否为True。 ''' #!/usr/bin/python # -*- coding: UTF-8 -*- import threading from time import sleep def test(n, event): while not event.isSet(): print 'Thread %s is ready' % n sleep(1) event.wait() while event.isSet(): print 'Thread %s is running' % n sleep(1) if __name__ == '__main__': event = threading.Event() for i in xrange(0, 2): print "i:",i th = threading.Thread(target=test, args=(i, event)) th.start() sleep(3) print '----- event is set -----' event.set() sleep(3) print '----- event is clear -----' event.clear()
运行结果：
i: 0
Thread 0 is ready
i: 1
Thread 1 is ready
Thread 1 is readyThread 0 is ready
Thread 1 is ready
Thread 0 is ready
----- event is set -----Thread 0 is ready
Thread 1 is ready
Thread 1 is runningThread 0 is running
Thread 0 is running
Thread 1 is running
Thread 0 is running----- event is clear -----Thread 1 is running
