在进行Python多线程编程时, join() 和 setDaemon() 是最常用的方法,下面说说两者的用法和区别。

1、join ()

例子:主线程A中,创建了子线程B,并且在主线程A中调用了B.join(),

那么,主线程A会在调用的地方阻塞,直到子线程B完成操作后,才可以接着往下执行。

2、setDaemon()

例子: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(),

即: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。

注意:必须在start() 方法调用之前设置,如果不设置为守护线程,程序会被无限挂起。

3、区别

两者基本是相反的(join主线程等子线程完事【横刀立马】,setDaemon主线程管好自己就可以了,不等子线程完事【义无反顾】)。

4、代码层面理解

# coding:utf-8
import threading
import time def get_list_page():
print("列表页抓取开始\n")
time.sleep(3)
print("列表页抓取结束\n") def get_detail_page():
print("详情页抓取开始\n")
time.sleep(2)
print("详情页抓取结束\n") # 创建两个子线程
thread1 = threading.Thread(target=get_list_page)
thread2 = threading.Thread(target=get_detail_page) start_time = time.time() # # 设置线程守护
# thread1.setDaemon(True)
# thread2.setDaemon(True) # 启动两个线程
thread1.start()
thread2.start() # # 设置线程阻塞
# thread1.join()
# thread2.join() print("Run time is {}".format(time.time() - start_time)) 

运行结果:

解释:

三个线程基本属于并发,主线程、子线程1、子线程2会同时运行,各干各的,

并且,主线程会等到两个子线程结束后,才会结束。

设置线程守护(setDaemon()) 即反注释24-26行:

解释:

有了守护线程之后,主线程就会在自身结束后,(不管守护线程还是不是在运行)kill掉守护线程。

设置线程阻塞(join()) 即反注释32-34行:

解释:

有了线程阻塞后,主线程就会停在join那里,等待阻塞的子线程运行结束,然后再继续执行。

彻底理解Python多线程中的setDaemon与join【配有GIF示意】的更多相关文章

  1. python 多线程中的同步锁 Lock Rlock Semaphore Event Conditio

    摘要:在使用多线程的应用下,如何保证线程安全,以及线程之间的同步,或者访问共享变量等问题是十分棘手的问题,也是使用多线程下面临的问题,如果处理不好,会带来较严重的后果,使用python多线程中提供Lo ...

  2. python多线程中join()的理解

    在 Python 的多线程编程中,经常碰到 thread.join()这样的代码.那么今天咱们用实际代码来解释一下 join 函数的作用. 第一,当一个进程启动之后,会默认产生一个主线程,因为线程是程 ...

  3. python多线程中join()方法和setDaemon()方法的区别

    """ join()方法:主线程A中,创建了子线程B,并且在主线程中调用了B.join()方法,那么主线程A会在调用的地方等待,直到子线程B完成操作后,才可以接着往下执行 ...

  4. 用C语言解决python多线程中的GIL问题

    在使用python多线程的时候为了解决GIL问题,有些代码得用C语言写,那么就得生成动态链接库. 当创建动态链接库时,独立位置信息(position independent)代码也需要生成.这可以帮助 ...

  5. 说说Python多线程中的daemon属性方法

    大家看多线程部分的时候肯定看到过daemon这个属性,当我在百度了一圈后也没发现有比较好的解释(或者大家对这个解释都非常清楚),于是自己通过代码和官方介绍了解它,进行了一些总结 给大家一些参考. 首先 ...

  6. python 多线程中同步的小样例

    #!/usr/bin/python # -*- coding: UTF-8 -*- # 在一个资源池中.获取资源 # Author: zhang # Date: 2015-7-27 import ti ...

  7. 练习生产者与消费者-PYTHON多线程中的条件变量同步-Queue

    以前练习过,但好久不用,手生,概念也生了, 重温一下.. URL: http://www.cnblogs.com/holbrook/tag/%E5%A4%9A%E7%BA%BF%E7%A8%8B/ ~ ...

  8. python多线程中锁的概念

    1 2 3 4 5 6 7 8 mutex = threading.Lock() #锁的使用 #创建锁 mutex = threading.Lock() #锁定 mutex.acquire([time ...

  9. 理解 Python 语言中的 defaultdict

    众所周知,在Python中如果访问字典中不存在的键,会引发KeyError异常(JavaScript中如果对象中不存在某个属性,则返回undefined).但是有时候,字典中的每个键都存在默认值是非常 ...

随机推荐

  1. SQL数据库各种查询建表插入集合-待续持续更新

    创建表 drop table student; DROP table Course; DROP table sc; CREATE TABLE student ( sid integer PRIMARY ...

  2. <反向传播(backprop)>梯度下降法gradient descent的发展历史与各版本

    梯度下降法作为一种反向传播算法最早在上世纪由geoffrey hinton等人提出并被广泛接受.最早GD由很多研究团队各自发表,可他们大多无人问津,而hinton做的研究完整表述了GD方法,同时hin ...

  3. Spring Boot 2.X(三):使用 Spring MVC + MyBatis + Thymeleaf 开发 web 应用

    前言 Spring MVC 是构建在 Servlet API 上的原生框架,并从一开始就包含在 Spring 框架中.本文主要通过简述 Spring MVC 的架构及分析,并用 Spring Boot ...

  4. Java9以后的垃圾回收

    1: finalize() 方法 finallize() 方法是Object类的方法, 用于在类被GC回收时 做一些处理操作, 但是JVM并不能保证finalize(0 ) 方法一定被执行, 由于fi ...

  5. spring5 源码深度解析----- 事务增强器(100%理解事务)

    上一篇文章我们讲解了事务的Advisor是如何注册进Spring容器的,也讲解了Spring是如何将有配置事务的类配置上事务的,实际上也就是用了AOP那一套,也讲解了Advisor,pointcut验 ...

  6. React+后端实现导出Excle表格的功能

    最近在做一个基于React+antd前端框架的Excel导出功能,我主要在后端做了处理,根据以下步骤,可以很容易就实现导出Excel表格数据的功能. 在做这类导出文件的功能,其实,在后端进行处理,会更 ...

  7. Chrome 和 Chromedriver 的安装和配置

    1.Chrome 下载安装地址:https://www.google.com/intl/zh-CN_ALL/chrome/ 2.Chromedriver的安装 方法一: (1) brew cask i ...

  8. 云计算之走进LINUX(二)

    引言 * 第二部分  云计算应用管理 [Shell脚本基础] [使用变量] [条件测试及选择] [列表式循环] [系统安全保护] [配置用户环境] [防火墙策略管理] [ISCSI共享存储] [数据库 ...

  9. 从零基础到拿到网易Java实习offer,我做对了哪些事

    作为一个非科班小白,我在读研期间基本是自学Java,从一开始几乎零基础,只有一点点数据结构和Java方面的基础,到最终获得网易游戏的Java实习offer,我大概用了半年左右的时间.本文将会讲到我在这 ...

  10. Mycat读写分离(一主一从)

    Mycat读写分离(一主一从) 我们一共使用2个虚拟机,每个机器的作用如下: 主机名 IP地址 任务角色 数据库 node1 192.168.1.121 Mycat, master MySQL nod ...