Python项目-Day18-多线程

多线程基础
- 多线程:类似于同时执行多个不同的程序
  - 多线程的优点
    1. 多线程可以使占据长时间的程序放到后台去处理
    2. 程序的运行速度可能更快,但是如果是一个简单的操作,就没必要使用多线程
    3. 在一些等待的任务实现上如用户输入、文件读写和网络收发数据等，线程就比较有用。在这种情况下我们可以释放一些珍贵的资源，如内存占用。
  - 多线程的创建:
  导入threading包
  
  import threading
  
  创建一个线程对象,target执行的方法
  
  t = threading.Thread(target=action, args=(i,))
  args是将元组里面的值传到action函数中作为形参
```
import time
def action(n):
    time.sleep(1)
    print('i am action {}'.format(threading.current_thread))
    print('my name is',n)

if __name__=='__main__':
    print("当前线程是:{}".format(threading.current_thread()))
    for i in range(10)
        tt=threading.Thread(target=action,args=(i,))
        tt.start()
    print("我是老板,开始干活")
```
  - 用类来封装线程对象
    
    import threading
    import time
    
    class MyThread(threading.Thread):
    def init(self,arg):
    super(MyThread,self).init()
    #注意:一定要显示的调用父类Thread的初始化函数
    self.arg=arg
    def run(self):
    #每个线程执行的函数
    time.sleep(1)
    print(‘the arg is :%s\r’ self.arg)
    for i in range(10)
    t=MyThread(i)
    t.start()
    #调用线程对象的start方法,start方法会去调用对象的run方法
  Thread类的构造方法的参数:
  - target: 线程要执行的方法
  - name:线程名
  - args/kwargs:要传入方法的参数
  Thread类对象的实例方法
  - isAlive()返回线程是否正在运行。
  - get/setName(name):获取/设置线程名
  - start():线程准备就绪,等待cpu调度
  - join([timeout]):阻塞当前上下文环境的线程,直到调用此方法的线程终止或到达指定的timeout
  threading模块常用的方法
  - threading.currentThread():返回当前正在运行的线程
  - threading.enumerate():返回一个包含所有正在运行进程的list,查看当前当前有多少线程正在运行,只需要求这个list的长度
  - threading.activeCount(): 等于len(threading.enumerate)
  后台线程和前台线程
  
  is/setDaemon(bool)
  
  False(默认):获取/设置是前天线程,True:获取/设置后台线程
  
  即: 设置为False线程是在前台运行的,主线程需要等待子线程运行完才结束,
  设置为True,线程是在后台运行的,主线程一旦运行完,会直接关闭程序,而这些后台线程也会被相应的关闭.
  
  join方法:
  - join方法阻塞上下文环境的线程,知道调用此方法的线程终止或到达指定的timeout,即使设置了setDeamon(True)主线程依然要等待子线程结束。简单点说就是先让子线程全部执行完，在让主线程去执行
  - 与setDeamon方法不同的调用步骤
  - setDeamon（）=>start()
  - start()=>join 执行步骤不能错误
多线程应用(未完待续)

Python项目-Day18-多线程

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