python中的多线程,多线程编程python
理解多线程是多个任务同时运行的一种方式。例如，在一个循环中，每个循环都被视为一个任务。我们希望第二个周期可以在第一个周期结束之前开始，这样可以节省时间。
python中这种同时运行的目的是最大化CPU的计算能力，利用大量的等待时间。这也说明，如果程序花时间不是因为等待时间，而是因为任务多，也就是计算要花那么长时间，那么多线程是无法提高运行时间的。
有关多线程的更多信息，请参考以下资料。
廖雪峰教程知乎回答百度有很多解释，这里就不赘述了。
简单易用，先看下面这个函数。
导入时间
def myfun():
时间.睡眠(1)
a=1 1
打印(a)如果我们要运行这个函数10次，它的运行时间主要在于每次睡眠的秒，1 ^ 1的计算不会花太多时间。在这种情况下，可以使用多线程来提高效率。
我们来看看不使用多线程的耗时和使用多线程的耗时。
不要使用多线程
t=time.time()
for _ in范围(5):
myfun()
Print(time.time()-t)给出的结果是5.500000000001
下面我们用多线程。
从线程导入线程
for _ in范围(5):
th=线程(target=myfun)
Th.start()这样用多线程其实是可以的。你会发现大概需要1秒，5个2会同时出来，也就是说5个周期实际上几乎同时运行，5个1秒的等待时间同时进行，最后只等了1秒。
多线程只有两个步骤。
用Thread添加一个线程。这里，每个循环被视为一个新线程，一个线程执行一次myfun函数。用Start()启动这个线程，每个线程都需要显式打开才能运行。这样启动一个线程后，就可以继续运行后面的程序，也就是下一个循环，不用等它运行完(然后创建第二个线程，第三个线程在运行前启动……)。这里需要注意的是，多线程是放在循环中的，循环无法定义后，可以从外部变成多线程。
读者可能会注意到，不使用多线程时，时间是通过程序计算的，而使用多线程时则不是。这是因为计算时间，需要添加一些代码，不能展示多线程最简单的用法，所以先不要计算时间。接下来我们来说说join()的使用方法，计算时间。
Join使用线程的join()方法来表示程序将在线程完成运行后停止运行。让我们看看下面的例子。
从线程导入线程
t=time.time()
for _ in范围(5):
th=线程(target=myfun)
th.start()
th.join()
print(time.time() - t)
#结果是5.0047078132629395秒。这里，start()之后紧接着join()，意味着每一个线程都要在下一次循环之前运行到末尾，所以和不使用多线程没什么区别。但是，如果要计算多线程的运行时间，就需要使用这个join()
我们来看看没有加入的情况()
从线程导入线程
t=time.time()
for _ in范围(5):
th=线程(target=myfun)
th.start()
print(time.time() - t)
#结果是0.000980201721191406秒。它甚至没有等待1秒钟，所以它输出结果。而且，打印完这个才输出了5个2。这是因为print(time.time()-t)是与那五个循环不同的第六个线程，它不会等五个线程结束后才开始运行。所以不可能得到以上五个线程的运行时间。我们需要使用join()来等待所有五个线程完成运行。
代码如下所示
从线程导入线程
t=time.time()
ths=[]
for _ in范围(5):
th=线程(target=myfun)
th.start()
th .追加(th)
对于本中的第：
th.join()
print(time.time() - t)
#结果是1.0038363933563232。上面定义的ths列表存储了这些线程。最后，循环用于确保每个线程在计算时间差之前已经完成运行。
Join()不仅用于这种情况。当一步代码执行依赖于代码执行的完成时，应该添加join()命令。
现在我们已经了解了多线程的一般用法，我们可以在大多数情况下使用它。以下是一些细节。
其他(1)线程名称我们直接看下面的代码。
导入线程
print(threading.current_thread()。getName())
def myfun():
时间.睡眠(1)
print(threading.current_thread()。姓名)
a=1 1
对于范围(5)中的I:
th=线程。Thread(target=myfun，name=thread {} 。格式(一))
th.start()
#输出结果
主线程
线程0
线程1
线程4
线程3
线程2，解释
Threading.current_thread()表示当前线程。您可以调用name或getName()来获取线程名称。默认情况下，任何进程都会启动一个线程。默认名为MainThread，即主程序占用一个线程。这个线程独立于thread新添加的线程，主线程会继续运行，而不会等待其余线程运行完。之前没有join()就无法计算运行时间，因为主线程是先完成的。线程意味着运行这个函数来启动一个新的线程。给它添加一个name参数来指定这个函数的线程名，在这个函数中打印线程名会显示在循环中有两种类型打印name参数的对应值。第一次打印(threading.current _ thread()。name)是mainthread第二种类型的打印(th.name)是线程1和其他(2)线程函数。上面我们用了thread函数的target name参数，下面再说它的其他参数。
Args指定target对应的函数的参数，由tuple传入。例如，args=(3，)daemon main thread默认为False，如果没有指定，它将继承父线程的值。如果主线程的运行结束，该线程也将停止运行；不管主线程如何，线程都将继续运行，直到结束。(要看这个参数的效果，你应该在py文件中写代码，在cmd中运行，而不是在jupyter notebook中，因为这里会有更多的线程干扰。)group是保留参数，以后用来扩展ThreadGroup类。现在无用的(3)线程。Thread和thread对象上面的threading.current_thread()创建了一个thread对象，它有以下属性和方法
GetName()。name获取线程名setName()设置线程名start() join()。这两位前面说过join()有一个超时参数，意思是在等待这个线程结束的时候，如果等待时间超过了这个时间，就不再等待了。继续下面的代码，但是，这个线程不会被中断。run()也运行这个线程，但是在继续执行下面的代码之前，您必须等到这个线程完成运行。(如果把上面的start都改成run，就相当于不运行多线程了。)is_alive()如果这个线程还没有运行完，True或false，daemon返回线程的daemon set daemon(True)，将线程的daemon (4)线程设置为一些直接调用的变量。
Threading.currentThread():返回当前线程变量threading.enumerate():返回包含正在运行的线程的列表threading.activeCount():返回正在运行的线程数，结果与len(threading.enumerate())相同。
涉及
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