Python THREADING模块中的JOIN()方法
程序员文章站
2022-04-09 10:18:05
...
这篇文章主要介绍了Python THREADING模块中的JOIN()方法深入理解,本文用简洁易懂的语言总结了对JOIN()方法的理解,不同于其它文章,有需要的朋友可以参考下
看了oschina上的两个代码,受益匪浅。其中对join()方法不理解,看python官网文档的介绍:
join([timeout]):等待直到进程结束。这将阻塞正在调用的线程,直到被调用join()方法的线程结束。(好难翻译,应该是这个意思)
哈哈,这个易懂。
join方法,如果一个线程或者一个函数在执行过程中要调用另外一个线程,并且待到其完成以后才能接着执行,那么在调用这个线程时可以使用被调用线程的join方法。
复制代码 代码如下:
#-*- encoding: gb2312 -*- import string, threading, time def thread_main(a): global count, mutex # 获得线程名 threadname = threading.currentThread().getName() for x in xrange(0, int(a)): # 取得锁 mutex.acquire() count = count + 1 # 释放锁 mutex.release() print threadname, x, count time.sleep(1) def main(num): global count, mutex threads = [] count = 1 # 创建一个锁 mutex = threading.Lock() # 先创建线程对象 for x in xrange(0, num): threads.append(threading.Thread(target=thread_main, args=(10,))) # 启动所有线程 for t in threads: t.start() # 主线程中等待所有子线程退出 for t in threads: t.join() if __name__ == '__main__': num = 4 # 创建4个线程 main(4) ################################################################### #-*- encoding: gb2312 -*- import threading import time class Test(threading.Thread): def __init__(self, num): threading.Thread.__init__(self) self._run_num = num def run(self): global count, mutex threadname = threading.currentThread().getName() for x in xrange(0, int(self._run_num)): mutex.acquire() count = count + 1 mutex.release() print threadname, x, count time.sleep(1) if __name__ == '__main__': global count, mutex threads = [] num = 4 count = 1 # 创建锁 mutex = threading.Lock() # 创建线程对象 for x in xrange(0, num): threads.append(Test(10)) # 启动线程 for t in threads: t.start() # 等待子线程结束 for t in threads: t.join()
在程序中,最后join()方法的调用就明白了,是主进程挨个调用子线程的join()方法。当四个线程都执行完毕后,主线程才会执行下面的代码,在这里也就是退出了。
相对应的在网上一起找到的另一个方法:
3.守护进程
setDaemon()
这个方法基本和join是相反的。当我们在程序运行中,执行一个主线程,如果主线程又创建一个子线程,主线程和子线程就分兵两路,分别运行,那么当主线程完成想退出时,会检验子线程是否完成。如果子线程未完成,则主线程会等待子线程完成后再退出。但是有时候我们需要的是,只要主线程完成了,不管子线程是否完成,都要和主线程一起退出,这时就可以用setDaemon方法啦
以上就是Python THREADING模块中的JOIN()方法的详细内容,更多请关注其它相关文章!
上一篇: ThinkPHP框架 继续求解答。
下一篇: 如何准确的对于安全组使用新的限制