本文实例讲述了Python多线程Threading、子线程与守护线程。分享给大家供大家参考，具体如下：
线程与进程：
线程对于进程来说，就好似工厂里的工人，分配资源是分配到工厂，工人再去处理。
线程是被系统独立调度和分派的基本单位，线程自己不拥有系统资源，只拥有一点儿在运行中必不可少的资源，但它可与同属一个进程的其它线程共享进程所拥有的全部资源。
在单个程序中同时运行多个线程完成不同的工作，称为多线程
对于IO密集型的程序来说，多线程可以利用读IO的时间去做其他事【IO并不占用CPU,这就好像A买个一份外卖，他只需要等着送过来然后敲A家的门就行了】；
而对于CPU密集型的程序来说，多线程的效率就不是很高了【CPU由于要计算，切换之间要恢复之前的现场消耗相对较大，比如我同时做几份作业，一份作业做十分钟，假如十分钟做不完一份作业，那么我后面再回头做的时候，我就要好好想想刚才做到哪，刚才想到哪】
补充：IO需要CPU吗？知乎：https://www.zhihu.com/question/27734728
线程Threading：
python中多线程需要使用threading模块
线程的创建与运行：
1.直接调用threading的Thread类：
线程的创建：线程对象=thread.Thread(target=函数名,args=(参数))【补充，由于args是一个元组，单个参数时要加“,”】
线程的启动：线程对象.start()，调用start(),那么线程对象会自动去调用thread.Thread中的run()
让主线程等待其余线程结束:线程对象.join()，加了join之后，相当于阻塞了主线程，主线程只有当join的线程结束后才会向下执行
import threading,time
def run(n):
time.sleep(1)
print("task ",n)
t1=threading.Thread(target=run,args=("t1",))
t2 = threading.Thread(target=run,args=("t2",))
start_time=time.time()#开始时间
t1.start()
t2.start()
##因为是独立线程，如果想要主线程等待其他线程运行完毕，需要使用join
t1.join()
t2.join()
spend_time=time.time()-start_time
print(spend_time)##1.0多，说明是并行的结果
附加说明--join是阻塞等待：
import threading,time
class MyTread(threading.Thread):
def __init__(self,name):
super(MyTread,self).__init__()#调用父类的__init__()
self.name=name
def run(self):#重写方法，按自己的要求去写
time.sleep(1)
print("run in task",self.name,threading.current_thread(),threading.active_count())
t1=MyTread("t1")
t2=MyTread("t2")
start_time=time.time()
t1.start()
t2.start()
t1.join()
t2.join()
time.sleep(1)###主线程等待其余线程结束
print(time.time()-start_time)
#结果是2.0多，证明是join是相当于阻塞了主线程的执行，只有当线程结束后才会向下执行
2.继承threading的Thread类：
继承threading的Thread类的类要主要做两件事：
1.如果不做自定义变量的初始化，那么可以直接使用继承的父类的__init__()，如果需要做自定义变量的初始化，则需要先调用父类的__init__()【否则需要自己填写线程初始化相关的参数】
2.重写run，虽然继承了父类的run，但实际上如果不重写，那么我们继承threading的Thread类又有什么意义呢？为什么不直接调用threading的Thread类
import threading,time
class MyTread(threading.Thread):
def __init__(self,name):
super(MyTread,self).__init__()#调用父类的__init__()
self.name=name
def run(self):#重写方法，按自己的要求去写
time.sleep(1)
print("run in task",self.name,threading.current_thread(),threading.active_count())
t1=MyTread("t1")
t2=MyTread("t2")
start_time=time.time()
t1.start()
t2.start()
###主线程等待其余线程结束
t1.join()
t2.join()
print(time.time()-start_time)#结果是1.0多，证明是并行的
子线程：
由一个线程启动的线程可以成为它的子线程，A启动B，B是A的子线程，A是B的父线程
线程的几个常用函数：
threading.current_thread()：
返回当前正在运行的线程对象
threading.active_count()：
返回当前进程中的存活的线程对象数
线程对象.isAlive()方法判断线程是否存活
getName(): 返回线程名。
setName(): 设置线程名。
get_ident():获取当前线程ID。
守护线程：
守护线程是起到辅助功能的，就好像魔法师放禁咒总要骑士保护一样【魔法师只需要关系自己的任务，保护他的任务交给守护者】
而守护线程与主线程的关系呢，就好像备胎跟女神，去买东西的话，备胎要一直在外面等女神【守护线程运行结束就狗带，但不影响主进程结束，由主线程决定运行时间】，女神不需要等待备胎【主线程结束，守护线程也要结束，不管自身任务是否完成】
与join的区别：join是阻塞等待，守护线程是并行的等待
设置守护线程：线程对象.setDaemon(True)【注意！！！！！设置守护线程必须要在start()前面，不然会报错】
下面的代码显示了主线程并不会等待其守护线程结束：
import threading,time
class MyTread(threading.Thread):
def __init__(self,name):
super(MyTread,self).__init__()
self.name=name
def run(self):
print("守护线程已经启动",self.name)
time.sleep(1)
print("run in task",self.name,threading.current_thread(),threading.active_count())
t1=MyTread("t1")
t1.setDaemon(True)
t2=MyTread("t2")
t2.setDaemon(True)
start_time=time.time()#开始时间
t1.start()
t2.start()
spend_time=time.time()-start_time
print(spend_time)##0.0多,而且三个线程都执行完毕了，说明这个是并行的等待
让主线程sleep一下，显示一下如果主线程要等待守护线程，那么是并行的等待：
import threading,time
class MyTread(threading.Thread):
def __init__(self,name):
super(MyTread,self).__init__()
self.name=name
def run(self):
print("守护线程已经启动",self.name)
time.sleep(1)
print("run in task",self.name,threading.current_thread(),threading.active_count())
t1=MyTread("t1")
t1.setDaemon(True)
t2=MyTread("t2")
t2.setDaemon(True)
start_time=time.time()#开始时间
t1.start()
t2.start()
time.sleep(2)
spend_time=time.time()-start_time
print(spend_time)##2.0多,而且三个线程都执行完毕了，说明这个是并行的等待更多关于Python相关内容感兴趣的读者可查看本站专题：《Python进程与线程操作技巧总结》、《Python数据结构与算法教程》、《Python函数使用技巧总结》、《Python字符串操作技巧汇总》、《Python入门与进阶经典教程》、《Python+MySQL数据库程序设计入门教程》及《Python常见数据库操作技巧汇总》
