浅析Python多线程（下）
2020-08-06 06:25:49
Python多线程中threading模块的使用是更高级且功能全面的线程管理方式，它支持守护线程，通过setDaemon(True)设置守护线程后，主线程会等待所有非守护线程结束后才退出，同时可使用join()方法实现线程同步等待。
一、threading模块的优势- 功能全面性：thread模块功能较为基础，而threading模块提供了更高级的线程管理功能，例如支持守护线程。
- 守护线程支持：在thread模块中，当主线程退出时所有子线程会被强制终止，无法实现主线程等待子线程完成特定任务后再退出的需求。而threading模块通过守护线程的概念解决了这一问题。当设置thread.setDaemon = True（在代码中通过t.setDaemon(True)实现）后，该线程成为守护线程，主线程会在所有非守护线程结束后才退出。
以下是使用threading模块中的Thread类实现多线程的代码示例及详细解析：
#!/usr/bin/env python# coding:utf-8import threadingfrom time import ctime,sleepdef f1(): for i in range(4): print u'看书...',ctime() sleep(1)def f2(): for i in range(2): print u'听音乐...',ctime() sleep(1)threads = []t1=threading.Thread(target=f1)threads.append(t1)t2=threading.Thread(target=f2)threads.append(t2)if __name__=='__main__': print u'开始时间',ctime() for t in threads: t.setDaemon(True) t.start() for t in threads: t.join() print u'结束',ctime()- 线程函数定义：
f1()函数：循环4次，每次打印“看书...”以及当前时间，然后休眠1秒。
f2()函数：循环2次，每次打印“听音乐...”以及当前时间，然后休眠1秒。
- 线程创建与存储：
创建两个线程对象t1和t2，分别将f1和f2作为目标函数传递给Thread类的构造函数。
将创建的线程对象存储在threads列表中，方便后续统一管理。
- 主线程逻辑：
打印开始时间。
遍历threads列表，将每个线程设置为守护线程（t.setDaemon(True)），并启动线程（t.start()）。
再次遍历threads列表，调用每个线程的join()方法。join()方法的作用是阻塞主线程，直到调用该方法的线程执行完毕。通过这种方式，主线程会等待所有子线程执行完成后才继续执行后续代码。
打印结束时间。
- 主线程在打印开始时间后启动了两个子线程t1和t2。
- 子线程t1执行了4次循环，每次打印信息并休眠1秒；子线程t2执行了2次循环，同样每次打印信息并休眠1秒。
- 由于使用了join()方法，主线程会等待两个子线程都执行完毕后才打印结束时间。这体现了join()方法在多线程同步中的重要作用，确保了主线程和子线程之间的执行顺序和协调性。
在多线程编程中，锁管理是一种常见的同步机制，用于保护共享资源，防止多个线程同时访问导致数据不一致的问题。然而，锁管理需要手动分配、获取、释放和检查锁状态，操作较为复杂且容易出错。相比之下，使用threading模块的join()方法进行线程同步更为简单和直观。
- 锁管理：
需要创建锁对象，例如lock = threading.Lock()。
在访问共享资源前，需要调用lock.acquire()获取锁，访问完成后调用lock.release()释放锁。
需要处理锁获取失败等异常情况，代码复杂度较高。
- join()方法：
只需在主线程中调用子线程的join()方法，即可实现主线程等待子线程结束的功能。
代码简洁明了，易于理解和维护。
Python的threading模块提供了强大且易用的多线程编程功能，通过Thread类可以方便地创建和管理线程，支持守护线程的设置，并且使用join()方法可以轻松实现线程同步。相比于传统的锁管理方式，join()方法在多线程同步中更加简洁高效，能够满足大多数多线程编程的需求。在实际开发中，可以根据具体场景选择合适的线程同步机制，以提高程序的性能和稳定性。
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