Python多线程threading join和守护线程setDeamon原理详解

简介

Python多线程是Python独特的功能之一，可以使程序在同一时间内执行多个并行任务。Python的线程模块提供了两个方法join()和setDaemon()，用于控制线程的行为。本文将详细介绍这两个方法的原理及使用方法。

join()方法

join()方法用于等待一个线程的结束。如果线程不能在指定的时间内完成执行，那么join()方法会使主线程等待直到子线程完成后再继续执行。例如:

import threading
import time

def worker():
    print('子线程开始执行')
    time.sleep(2)
    print('子线程执行完毕')

t = threading.Thread(target=worker)
t.start()
t.join()
print('主线程继续执行')

上面的例子中，主线程会等待子线程执行完毕后才会继续执行。如果注释掉t.join()，那么主线程会立即执行，子线程会在后台执行。

setDaemon()方法

setDaemon()方法的作用是将一个线程设置为守护线程。守护线程是一种特殊的线程，当主线程完成后，守护线程自动退出，不需要等待其他线程执行完毕。例如：

import threading
import time

def worker():
    print('子线程开始执行')
    time.sleep(5)
    print('子线程执行完毕')

t = threading.Thread(target=worker)
t.setDaemon(True)
t.start()
print('主线程结束')

上面的例子中，主线程不用等待子线程执行完毕，而是直接结束，守护线程也会随之结束。

需要注意的是设置守护线程必须在start()方法之前，否则会抛出RuntimeException异常。

示例说明

示例一：计时器

下面的示例演示了如何使用多线程创建一个简单的计时器，计时器在后台计时，用户可以同时执行其他任务：

import threading
import time

def timer():
    n = 0
    while True:
        print('计时器已经运行了 {} 秒'.format(n))
        time.sleep(1)
        n += 1

t = threading.Thread(target=timer, daemon=True)
t.start()

input('按下任意键停止计时器\n')

print('计时器已经停止')

在这个示例中，主线程等待用户输入任意键后结束，这时守护线程也随之结束，计时器也就停止了。

示例二：下载器

下面的示例演示了如何使用多线程下载网址内容：

import requests
import threading
import time

class Downloader:
    def __init__(self,url):
        self.url = url
    def download(self):
        response = requests.get(self.url)
        print(response.content.decode('utf-8'))

urls = ['http://www.baidu.com',
        'http://www.163.com',
        'http://www.taobao.com',
        'http://www.sina.com.cn',
        'http://www.jd.com'
        ]

threads = []

start_time = time.time()
for url in urls:
    t = threading.Thread(target=Downloader(url).download)
    threads.append(t)
    t.start()

for t in threads:
    t.join()
print('所有网址耗时： {:.3f}'.format(time.time() - start_time))

在这个示例中，创建了一个名为Downlader的类，它可以下载一个网址的内容。创建了五个线程，每个线程下载一个指定的网址。这样在五个线程同时下载的情况下，大大缩短了下载时间。

总结

join()和setDaemon()方法是Python多线程中的两个重要方法，了解它们的机制有助于更好的理解多线程编程的本质，加速代码执行，提高程序性能的同时，也避免了一些线程安全问题的发生。