Python多线程（threading模块）

CPU越来越快我们不能满足Python同一时间只做一件事，需要三心二意，多任务处理（mutiltasking）这就需要使用多线程，让程序在同一时间做很多事。

下面简单介绍threading模块。

Thread 是threading模块中最重要的类之一，可以使用它来创建线程。有两种方式来创建线程：一种是通过继承Thread类，重写它的run方法；另一种是创建一个threading.Thread对象，在它的初始化函数（__init__）中将可调用对象作为参数传入。

下面的代码是创建threading.Thread对象，对于初学使用者已经够了。

看结果时间相同。

threading.Thread类的初始化函数原型：

def __init__(self, group=None, target=None, name=None, args=(), kwargs={})

• 　　参数group是预留的，用于将来扩展；
• 　　参数target是一个可调用对象（也称为活动[activity]），在线程启动后执行；
• 　　参数name是线程的名字。默认值为“Thread-N“，N是一个数字。
• 　　参数args和kwargs分别表示调用target时的参数列表和关键字参数。

Thread类还定义了以下常用方法与属性：

Thread.getName()

Thread.setName()

Thread.name

用于获取和设置线程的名称。

Thread.ident

获取线程的标识符。线程标识符是一个非零整数，只有在调用了start()方法之后该属性才有效，否则它只返回None。

Thread.is_alive()

Thread.isAlive()

判断线程是否是激活的（alive）。从调用start()方法启动线程，到run()方法执行完毕或遇到未处理异常而中断 这段时间内，线程是激活的。

Thread.join([timeout])

调用Thread.join将会使主调线程堵塞，直到被调用线程运行结束或超时。参数timeout是一个数值类型，表示超时时间，如果未提供该参数，那么主调线程将一直堵塞到被调线程结束。

threading.Timer

threading.Timer是threading.Thread的子类，可以在指定时间间隔后执行某个操作。

threading.Event

Event实现与Condition类似的功能，不过比Condition简单一点。它通过维护内部的标识符来实现线程间的同步问题。（threading.Event和.NET中的System.Threading.ManualResetEvent类实现同样的功能。）

Event.wait([timeout])

堵塞线程，直到Event对象内部标识位被设为True或超时（如果提供了参数timeout）。

Event.set()

将标识位设为Ture

Event.clear()

将标识伴设为False。

Event.isSet()

判断标识位是否为Ture。

threading.active_count()
threading.activeCount()

获取当前活动的(alive)线程的个数。

threading.current_thread()
threading.currentThread()

获取当前的线程对象（Thread object）。

threading.enumerate()

获取当前所有活动线程的列表。

threading.settrace(func)

设置一个跟踪函数，用于在run()执行之前被调用。

threading.setprofile(func)

设置一个跟踪函数，用于在run()执行完毕之后调用。

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