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  • Python3标准库：threading进程中管理并发操作(2)

'Exiting')
  •  
  • def non_daemon():
  • logging.debug('Starting')
  • logging.debug('Exiting')
  •  
  • logging.basicConfig(
  • level=logging.DEBUG,
  • format='(%(threadName)-10s) %(message)s',
  • )
  •  
  • d = threading.Thread(name='daemon', target=daemon, daemon=True)
  •  
  • t = threading.Thread(name='non-daemon', target=non_daemon)
  •  
  • d.start()
  • t.start()

    • 这个代码的输出中不包含守护线程的“Exiting“消息，因为在从sleep()调用唤醒 守护线程之前，所有非守护线程（包括主线程）已经退出。

    要等待一个守护线程完成工作，需要使用join()方法。

    
	
      
		
    1. 
			import threading
      2. 
		
    2. 
			import time
      3. 
		
    3. 
			import logging
      4. 
		
    4. 
			 
      5. 
		
    5. 
			def daemon():
      6. 
		
    6. 
			logging.debug('Starting')
      7. 
		
    7. 
			time.sleep(0.2)
      8. 
		
    8. 
			logging.debug('Exiting')
      9. 
		
    9. 
			 
      10. 
		
    10. 
			def non_daemon():
      11. 
		
    11. 
			logging.debug('Starting')
      12. 
		
    12. 
			logging.debug('Exiting')
      13. 
		
    13. 
			 
      14. 
		
    14. 
			logging.basicConfig(
      15. 
		
    15. 
			level=logging.DEBUG,
      16. 
		
    16. 
			format='(%(threadName)-10s) %(message)s',
      17. 
		
    17. 
			)
      18. 
		
    18. 
			 
      19. 
		
    19. 
			d = threading.Thread(name='daemon', target=daemon, daemon=True)
      20. 
		
    20. 
			 
      21. 
		
    21. 
			t = threading.Thread(name='non-daemon', target=non_daemon)
      22. 
		
    22. 
			 
      23. 
		
    23. 
			d.start()
      24. 
		
    24. 
			t.start()
      25. 
		
    25. 
			 
      26. 
		
    26. 
			d.join()
      27. 
		
    27. 
			t.join()
      28. 
	
    

    

    
	使用join()等待守护线程退出意味着它有机会生成它的"Exiting"消息。
    

    
	
    

    
	默认地，join()会无限阻塞。或者，还可以传入一个浮点值，表示等待线程在多长 时间（秒数）后变为不活动。即使线程在这个时间段内未完成，join()也会返回。
    

    
	
    
	
      
		
    1. 
			import threading
      2. 
		
    2. 
			import time
      3. 
		
    3. 
			import logging
      4. 
		
    4. 
			 
      5. 
		
    5. 
			def daemon():
      6. 
		
    6. 
			logging.debug('Starting')
      7. 
		
    7. 
			time.sleep(0.2)
      8. 
		
    8. 
			logging.debug('Exiting')
      9. 
		
    9. 
			 
      10. 
		
    10. 
			def non_daemon():
      11. 
		
    11. 
			logging.debug('Starting')
      12. 
		
    12. 
			logging.debug('Exiting')
      13. 
		
    13. 
			 
      14. 
		
    14. 
			logging.basicConfig(
      15. 
		
    15. 
			level=logging.DEBUG,
      16. 
		
    16. 
			format='(%(threadName)-10s) %(message)s',
      17. 
		
    17. 
			)
      18. 
		
    18. 
			 
      19. 
		
    19. 
			d = threading.Thread(name='daemon', target=daemon, daemon=True)
      20. 
		
    20. 
			 
      21. 
		
    21. 
			t = threading.Thread(name='non-daemon', target=non_daemon)
      22. 
		
    22. 
			 
      23. 
		
    23. 
			d.start()
      24. 
		
    24. 
			t.start()
      25. 
		
    25. 
			 
      26. 
		
    26. 
			d.join(0.1)
      27. 
		
    27. 
			print('d.isAlive()', d.isAlive())
      28. 
		
    28. 
			t.join()
      29. 
	
    

    

    
	由于传人的超时时间小于守护线程睡眠的时间，所以join()返回之后这个线程仍是"活着"。
    

    
	
    

    
	
    

    
	1.4 枚举所有线程
    

    
	没有必要为所有守护线程维护一个显示句柄来确保它们在退出主进程之前已经完成。
    

    
	enumerate()会返回活动 Thread实例的一个列表。这个列表也包括当前线程，由于等 待当前线程终止（join)会引入一种死锁情况，所以必须跳过。
    

    
	
    
	
      
		
    1. 
			import random
      2. 
		
    2. 
			import threading
      3. 
		
    3. 
			import time
      4. 
		
    4. 
			import logging
      5. 
		
    5. 
			 
      6. 
		
    6. 
			def worker():
      7. 
		
    7. 
			"""thread worker function"""
      8. 
		
    8. 
			pause = random.randint(1, 5) / 10
      9. 
		
    9. 
			logging.debug('sleeping %0.2f', pause)
      10. 
		
    10. 
			time.sleep(pause)
      11. 
		
    11. 
			logging.debug('ending')
      12. 
		
    12. 
			 
      13. 
		
    13. 
			logging.basicConfig(
      14. 
		
    14. 
			level=logging.DEBUG,
      15. 
		
    15. 
			format='(%(threadName)-10s) %(message)s
      



  
    
  
  
    
   
  
    
  
 
 
    
 
 
  
 
 
 
 

    




 



    


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