python线程等待

㈠ python多线程是什么意思

简单地说就是作为可能是仅有的支持多线程的解释型语言（perl的多线程是残疾，PHP没有多线程），Python的多线程是有compromise的，在任意时间只有一个Python解释器在解释Python bytecode。
UPDATE：如评论指出，Ruby也是有thread支持的，而且至少Ruby MRI是有GIL的。
如果你的代码是CPU密集型，多个线程的代码很有可能是线性执行的。所以这种情况下多线程是鸡肋，效率可能还不如单线程因为有context switch
但是：如果你的代码是IO密集型，多线程可以明显提高效率。例如制作爬虫（我就不明白为什么Python总和爬虫联系在一起…不过也只想起来这个例子…），绝大多数时间爬虫是在等待socket返回数据。这个时候C代码里是有release GIL的，最终结果是某个线程等待IO的时候其他线程可以继续执行。
反过来讲：你就不应该用Python写CPU密集型的代码…效率摆在那里…
如果确实需要在CPU密集型的代码里用concurrent，就去用multiprocessing库。这个库是基于multi process实现了类multi thread的API接口，并且用pickle部分地实现了变量共享。
再加一条，如果你不知道你的代码到底算CPU密集型还是IO密集型，教你个方法：
multiprocessing这个mole有一个mmy的sub mole，它是基于multithread实现了multiprocessing的API。
假设你使用的是multiprocessing的Pool，是使用多进程实现了concurrency
from multiprocessing import Pool
如果把这个代码改成下面这样，就变成多线程实现concurrency
from multiprocessing.mmy import Pool
两种方式都跑一下，哪个速度快用哪个就行了。
UPDATE:
刚刚才发现concurrent.futures这个东西，包含ThreadPoolExecutor和ProcessPoolExecutor，可能比multiprocessing更简单

㈡ 为什么python多线程这么慢

差不多是这样子。多线程目前仅用于网络多线程采集， 以及性能测试。

其它的语言也有类似的情况，线程本身的特点导致线程的适用范围是受限的。只有CPU过剩，而其它的任务很慢，此时用线程才是有益的，可以很好平衡等待时间，提高并发性能。

线程的问题主要是线程的安全稳定性。线程无法强制中止，同时线程与主进程共享内存，可能会影响主进程的内存管理。

在python里线程出问题，可能会导致主进程崩溃。 虽然python里的线程是操作系统的真实线程。

那么怎么解决呢？通过我们用进程方式。子进程崩溃后，会完全的释放所有的内存和错误状态。所以进程更安全。 另外通过进程，python可以很好的绕过GIL，这个全局锁问题。

但是进程也是有局限的。不要建立超过CPU总核数的进程，否则效率也不高。

简单的总结一下。
当我们想实现多任务处理时，首先要想到使用multiprocessing， 但是如果觉着进程太笨重，那么就要考虑使用线程。 如果多任务处理中需要处理的太多了，可以考虑多进程，每个进程再采用多线程。如果还处理不要，就要使用轮询模式，比如使用poll event, twisted等方式。如果是GUI方式，则要通过事件机制，或者是消息机制处理，GUI使用单线程。

所以在python里线程不要盲目用， 也不要滥用。 但是线程不安全是事实。如果仅仅是做几个后台任务，则可以考虑使用守护线程做。如果需要做一些危险操作，可能会崩溃的，就用子进程去做。 如果需要高度稳定性，同时并发数又不高的服务。则强烈建议用多进程的multiprocessing模块实现。

在linux或者是unix里，进程的使用代价没有windows高。还是可以接受的。

㈢ 如何控制和关闭python 线程

一般来说，多线程模式下，建议主线程只处理线程本身的调度，不去处理具体业务。通常在创建线程后，join等待所有线程退出。 就题主的问题，可以创建线程一、二之后，主线程等待线程一退出，之后用sys.exit退出。

㈣ python线程 问题请教，怎么保证子线程执行完毕

首先子线程必须由主线程启动，所以严格意义上的“子线程结束后再执行主线程”是不可能实现，你的意思应该是：主线程创建完子线程后，等待子线程退出，在继续执行。 你的代码基本没有多大问题，只是 Join 方法位置放置不对。 thread1.Start(); // 先启动所有子线程 thread2.Start(); thread3.Start(); thread4.Start(); thread5.Start(); thread1.Join(); // 然后在等待子线程退出 thread2.Join(); thread3.Join(); thread4.Join(); thread5.Join(); 你先前的代码： thread1.Start(); // 线程1 启动 thread1.Join(); // 等待 线程1 退出，线程1 未退出前，后面代码无法执行 thread2.Start(); // 以下代码，均同上所述。 thread2.Join(); thread3.Start(); thread3.Join(); thread4.Start(); thread4.Join();

㈤ python 多线程为什么要 sleep

sleep 的作用是推迟线程的运行。
时间的延迟目的：1. 等待其它的运算。 2.出让CPU时间给别的线程。3.本线程空等。

㈥ python多线程运行过程中出现奇怪的等待行为

你这个程序问题在new = Thread( self.subfunc(i) ) 传进去的时候就已经调用了self.subfunc
改成 new = Thread( target=self.subfunc, args=(i,) )

另外i 数字太小也看不出来，因为工作量太小，在线程的一个时间片内函数就执行完了，看不到切换的过程，设成if i>10000就明显了

㈦ python 怎样让程序等待本次循环中开启的所有线程停止工作后再进行下一次循环

可以设置加锁的全局变量等于你的线程数，在线程运行的最后这个变量减一，然后起线程的程序判断这个变量值为0了就可以下次循环

㈧ Python多线程的一些问题

python提供了两个模块来实现多线程thread 和threading ，thread 有一些缺点，在threading 得到了弥补，为了不浪费你和时间，所以我们直接学习threading 就可以了。
继续对上面的例子进行改造，引入threadring来同时播放音乐和视频：
#coding=utf-8import threadingfrom time import ctime,sleepdef music(func): for i in range(2): print "I was listening to %s. %s" %(func,ctime())
sleep(1)def move(func): for i in range(2): print "I was at the %s! %s" %(func,ctime())
sleep(5)

threads = []
t1 = threading.Thread(target=music,args=(u'爱情买卖',))
threads.append(t1)
t2 = threading.Thread(target=move,args=(u'阿凡达',))
threads.append(t2)if __name__ == '__main__': for t in threads:
t.setDaemon(True)
t.start() print "all over %s" %ctime()

import threading
首先导入threading 模块，这是使用多线程的前提。

threads = []
t1 = threading.Thread(target=music,args=(u'爱情买卖',))
threads.append(t1)
创建了threads数组，创建线程t1,使用threading.Thread()方法，在这个方法中调用music方法target=music，args方法对music进行传参。 把创建好的线程t1装到threads数组中。
接着以同样的方式创建线程t2，并把t2也装到threads数组。

for t in threads:
t.setDaemon(True)
t.start()
最后通过for循环遍历数组。（数组被装载了t1和t2两个线程）

setDaemon()
setDaemon(True)将线程声明为守护线程，必须在start() 方法调用之前设置，如果不设置为守护线程程序会被无限挂起。子线程启动后，父线程也继续执行下去，当父线程执行完最后一条语句print "all over %s" %ctime()后，没有等待子线程，直接就退出了，同时子线程也一同结束。

start()
开始线程活动。

运行结果：
>>> ========================= RESTART ================================
>>> I was listening to 爱情买卖. Thu Apr 17 12:51:45 2014 I was at the 阿凡达! Thu Apr 17 12:51:45 2014 all over Thu Apr 17 12:51:45 2014

从执行结果来看，子线程（muisc 、move ）和主线程（print "all over %s" %ctime()）都是同一时间启动，但由于主线程执行完结束，所以导致子线程也终止。

继续调整程序：
...if __name__ == '__main__': for t in threads:
t.setDaemon(True)
t.start()

t.join() print "all over %s" %ctime()

我们只对上面的程序加了个join()方法，用于等待线程终止。join（）的作用是，在子线程完成运行之前，这个子线程的父线程将一直被阻塞。
注意: join()方法的位置是在for循环外的，也就是说必须等待for循环里的两个进程都结束后，才去执行主进程。
运行结果：
>>> ========================= RESTART ================================
>>> I was listening to 爱情买卖. Thu Apr 17 13:04:11 2014 I was at the 阿凡达! Thu Apr 17 13:04:11 2014I was listening to 爱情买卖. Thu Apr 17 13:04:12 2014I was at the 阿凡达! Thu Apr 17 13:04:16 2014all over Thu Apr 17 13:04:21 2014

从执行结果可看到，music 和move 是同时启动的。
开始时间4分11秒，直到调用主进程为4分22秒，总耗时为10秒。从单线程时减少了2秒，我们可以把music的sleep()的时间调整为4秒。
...def music(func): for i in range(2): print "I was listening to %s. %s" %(func,ctime())
sleep(4)
...

子线程启动11分27秒，主线程运行11分37秒。
虽然music每首歌曲从1秒延长到了4 ，但通多程线的方式运行脚本，总的时间没变化。

㈨ Python面试题，线程与进程的区别，Python中如何创建多线程

进程和线程

这两个概念属于操作系统，我们经常听说，但是可能很少有人会细究它们的含义。对于工程师而言，两者的定义和区别还是很有必要了解清楚的。

首先说进程，进程可以看成是 CPU执行的具体的任务 。在操作系统当中，由于CPU的运行速度非常快，要比计算机当中的其他设备要快得多。比如内存、磁盘等等，所以如果CPU一次只执行一个任务，那么会导致CPU大量时间在等待这些设备，这样操作效率很低。为了提升计算机的运行效率，把机器的技能尽可能压榨出来，CPU是轮询工作的。也就是说 它一次只执行一个任务，执行一小段碎片时间之后立即切换 ，去执行其他任务。

所以在早期的单核机器的时候，看起来电脑也是并发工作的。我们可以一边听歌一边上网，也不会觉得卡顿。但实际上，这是CPU轮询的结果。在这个例子当中，听歌的软件和上网的软件对于CPU而言都是 独立的进程 。我们可以把进程简单地理解成运行的应用，比如在安卓手机里面，一个app启动的时候就会对应系统中的一个进程。当然这种说法不完全准确， 一个应用也是可以启动多个进程的 。

进程是对应CPU而言的，线程则更多针对的是程序。即使是CPU在执行当前进程的时候，程序运行的任务其实也是有分工的。举个例子，比如听歌软件当中，我们需要显示歌词的字幕，需要播放声音，需要监听用户的行为，比如是否发生了切歌、调节音量等等。所以，我们需要 进一步拆分CPU的工作 ，让它在执行当前进程的时候，继续通过轮询的方式来同时做多件事情。

进程中的任务就是线程，所以从这点上来说， 进程和线程是包含关系 。一个进程当中可以包含多个线程，对于CPU而言，不能直接执行线程，一个线程一定属于一个进程。所以我们知道，CPU进程切换切换的是执行的应用程序或者是软件，而进程内部的线程切换，切换的是软件当中具体的执行任务。

关于进程和线程有一个经典的模型可以说明它们之间的关系，假设CPU是一家工厂，工厂当中有多个车间。不同的车间对应不同的生产任务，有的车间生产汽车轮胎，有的车间生产汽车骨架。但是工厂的电力是有限的，同时只能满足一个厂房的使用。

为了让大家的进度协调，所以工厂需要轮流提供各个车间的供电。 这里的车间对应的就是进程 。

一个车间虽然只生产一种产品，但是其中的工序却不止一个。一个车间可能会有好几条流水线，具体的生产任务其实是流水线完成的，每一条流水线对应一个具体执行的任务。但是同样的， 车间同一时刻也只能执行一条流水线 ，所以我们需要车间在这些流水线之间切换供电，让各个流水线生产进度统一。

这里车间里的 流水线自然对应的就是线程的概念 ，这个模型很好地诠释了CPU、进程和线程之间的关系。实际的原理也的确如此，不过CPU中的情况要比现实中的车间复杂得多。因为对于进程和CPU来说，它们面临的局面都是实时变化的。车间当中的流水线是x个，下一刻可能就成了y个。

了解完了线程和进程的概念之后，对于理解电脑的配置也有帮助。比如我们买电脑，经常会碰到一个术语，就是这个电脑的CPU是某某核某某线程的。比如我当年买的第一台笔记本是4核8线程的，这其实是在说这台电脑的CPU有 4个计算核心 ，但是使用了超线程技术，使得可以把一个物理核心模拟成两个逻辑核心。相当于我们可以用4个核心同时执行8个线程，相当于8个核心同时执行，但其实有4个核心是模拟出来的虚拟核心。

有一个问题是 为什么是4核8线程而不是4核8进程呢 ？因为CPU并不会直接执行进程，而是执行的是进程当中的某一个线程。就好像车间并不能直接生产零件，只有流水线才能生产零件。车间负责的更多是资源的调配，所以教科书里有一句非常经典的话来诠释： 进程是资源分配的最小单元，线程是CPU调度的最小单元 。

启动线程

Python当中为我们提供了完善的threading库，通过它，我们可以非常方便地创建线程来执行多线程。

首先，我们引入threading中的Thread，这是一个线程的类，我们可以通过创建一个线程的实例来执行多线程。

from threading import Thread t = Thread(target=func, name='therad', args=(x, y)) t.start()

简单解释一下它的用法，我们传入了三个参数，分别是 target，name和args ，从名字上我们就可以猜测出它们的含义。首先是target，它传入的是一个方法，也就是我们希望多线程执行的方法。name是我们为这个新创建的线程起的名字，这个参数可以省略，如果省略的话，系统会为它起一个系统名。当我们执行Python的时候启动的线程名叫MainThread，通过线程的名字我们可以做区分。args是会传递给target这个函数的参数。

我们来举个经典的例子：

import time, threading # 新线程执行的代码: def loop(n): print('thread %s is running...' % threading.current_thread().name) for i in range(n): print('thread %s >>> %s' % (threading.current_thread().name, i)) time.sleep(5) print('thread %s ended.' % threading.current_thread().name) print('thread %s is running...' % threading.current_thread().name) t = threading.Thread(target=loop, name='LoopThread', args=(10, )) t.start() print('thread %s ended.' % threading.current_thread().name)

我们创建了一个非常简单的loop函数，用来执行一个循环来打印数字，我们每次打印一个数字之后这个线程会睡眠5秒钟，所以我们看到的结果应该是每过5秒钟屏幕上多出一行数字。

我们在Jupyter里执行一下：

表面上看这个结果没毛病，但是其实有一个问题，什么问题呢？ 输出的顺序不太对 ，为什么我们在打印了第一个数字0之后，主线程就结束了呢？另外一个问题是，既然主线程已经结束了， 为什么Python进程没有结束 ， 还在向外打印结果呢？

因为线程之间是独立的，对于主线程而言，它在执行了t.start()之后，并 不会停留，而是会一直往下执行一直到结束 。如果我们不希望主线程在这个时候结束，而是阻塞等待子线程运行结束之后再继续运行，我们可以在代码当中加上t.join()这一行来实现这点。

t.start() t.join() print('thread %s ended.' % threading.current_thread().name)

join操作可以让主线程在join处挂起等待，直到子线程执行结束之后，再继续往下执行。我们加上了join之后的运行结果是这样的：

这个就是我们预期的样子了，等待子线程执行结束之后再继续。

我们再来看第二个问题，为什么主线程结束的时候，子线程还在继续运行，Python进程没有退出呢？这是因为默认情况下我们创建的都是用户级线程，对于进程而言， 会等待所有用户级线程执行结束之后才退出 。这里就有了一个问题，那假如我们创建了一个线程尝试从一个接口当中获取数据，由于接口一直没有返回，当前进程岂不是会永远等待下去？

这显然是不合理的，所以为了解决这个问题，我们可以把创建出来的线程设置成 守护线程 。

守护线程

守护线程即daemon线程，它的英文直译其实是后台驻留程序，所以我们也可以理解成 后台线程 ，这样更方便理解。daemon线程和用户线程级别不同，进程不会主动等待daemon线程的执行， 当所有用户级线程执行结束之后即会退出。进程退出时会kill掉所有守护线程 。

我们传入daemon=True参数来将创建出来的线程设置成后台线程：

t = threading.Thread(target=loop, name='LoopThread', args=(10, ), daemon=True)

这样我们再执行看到的结果就是这样了：

这里有一点需要注意，如果你 在jupyter当中运行是看不到这样的结果的 。因为jupyter自身是一个进程，对于jupyter当中的cell而言，它一直是有用户级线程存活的，所以进程不会退出。所以想要看到这样的效果，只能通过命令行执行Python文件。

如果我们想要等待这个子线程结束，就必须通过join方法。另外，为了预防子线程锁死一直无法退出的情况， 我们还可以 在joih当中设置timeout ，即最长等待时间，当等待时间到达之后，将不再等待。

比如我在join当中设置的timeout等于5时，屏幕上就只会输出5个数字。

另外，如果没有设置成后台线程的话，设置timeout虽然也有用，但是 进程仍然会等待所有子线程结束 。所以屏幕上的输出结果会是这样的：

虽然主线程继续往下执行并且结束了，但是子线程仍然一直运行，直到子线程也运行结束。

关于join设置timeout这里有一个坑，如果我们只有一个线程要等待还好，如果有多个线程，我们用一个循环将它们设置等待的话。那么 主线程一共会等待N * timeout的时间 ，这里的N是线程的数量。因为每个线程计算是否超时的开始时间是上一个线程超时结束的时间，它会等待所有线程都超时，才会一起终止它们。

比如我这样创建3个线程：

ths = [] for i in range(3): t = threading.Thread(target=loop, name='LoopThread' + str(i), args=(10, ), daemon=True) ths.append(t) for t in ths: t.start() for t in ths: t.join(2)

最后屏幕上输出的结果是这样的：

所有线程都存活了6秒。

总结

在今天的文章当中，我们一起简单了解了 操作系统当中线程和进程的概念 ，以及Python当中如何创建一个线程，以及关于创建线程之后的相关使用。

多线程在许多语言当中都是至关重要的，许多场景下必定会使用到多线程。比如 web后端，比如爬虫，再比如游戏开发 以及其他所有需要涉及开发ui界面的领域。因为凡是涉及到ui，必然会需要一个线程单独渲染页面，另外的线程负责准备数据和执行逻辑。因此，多线程是专业程序员绕不开的一个话题，也是一定要掌握的内容之一。

㈩ 如何控制python多线程的退出

一般来说，多线程模式下，建议主线程只处理线程本身的调度，不去处理具体业务。通常在创建线程后，join等待所有线程退出。

就题主的问题，可以创建线程一、二之后，主线程等待线程一退出，之后用sys.exit退出。

但是，线程二死循环的做法不是好习惯，用系统退出的方式，很可能造成循环内部的事务中断，建议改成条件循环，检查某个对象的数据，满足后退出循环。

这样，可以在主线程等待线程一、线程二退出，保证事务完整性。