ホームページ >バックエンド開発 >Python チュートリアル >Pythonでスレッドモジュールを使用する方法
Python のスレッド モジュールの詳細な説明. スレッドは、スレッドの同時実行性を提供するために、スレッド モジュールよりも高レベルの API を提供します。これらのスレッドは同時に実行され、メモリを共有します。
スレッド モジュールの具体的な使用法を見てみましょう:
ターゲット関数は Thread オブジェクトをインスタンス化でき、各 Thread オブジェクトはスレッドを表しますstart() メソッドを通じて実行を開始できます。
ここでは、マルチスレッド同時実行を使用する場合とマルチスレッド同時実行を使用しない場合の比較を示します:
最初は、マルチスレッドを使用しない操作です:
コードは次のとおりです。
#!/usr/bin/python #compare for multi threads import time def worker(): print"worker" time.sleep(1) return if__name__ =="__main__": for i in xrange(5): worker()
実行結果は次のとおりです:
マルチスレッド同時実行を使用した操作は次のとおりです:
コードは次のとおりです。
#!/usr/bin/python import threading import time defworker(): print"worker" time.sleep(1) return fori in xrange(5): t=threading.Thread(target=worker) t.start()
マルチスレッドの同時操作にかかる時間がはるかに短いことが明らかにわかります。
このメソッドは、現在のプロセスのスレッド数を返します。返される数値にはメインスレッドが含まれます。
コードは次のとおりです:
#!/usr/bin/python #current's number of threads import threading import time defworker(): print"test" time.sleep(1) for i in xrange(5): t=threading.Thread(target=worker) t.start() print"current has %d threads" % (threading.activeCount() -1)
このメソッドは、現在実行中の Thread オブジェクトのリストを返します。
コードは次のとおりです:
#!/usr/bin/python #test the variable threading.enumerate() import threading import time defworker(): print"test" time.sleep(2) threads=[] for i in xrange(5): t=threading.Thread(target=worker) threads.append(t) t.start() for item in threading.enumerate(): print item print for item in threads: print item
バックグラウンドプロセスを設定します。
コードは次のとおりです。
#!/usr/bin/python #create a daemon import threading import time def worker(): time.sleep(3) print"worker" t=threading.Thread(target=worker) t.setDaemon(True) t.start() print"haha"
worker() メソッドの印刷操作が表示されていないことがわかります。バックグラウンドプロセスになります。
以上がPythonでスレッドモジュールを使用する方法の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。