Python多线程编程之线程结束

线程管理包括创建线程、启动线程、挂起线程、等待线程结束、停止线程。
线程的创建、线程的启动、线程的挂起前面已经提到过，这里不再赘述。

1等待线程结束

等待线程结束使用join()方法当前线程调用线程t1的join()方法时，会阻塞当前进程，等待线程t1结束。
如果线程t1终止或等待到期，则当前线程返回活动状态并继续执行。
join()方法的语法如下：

join(timeout=None)

timeout参数用于设置超时时间，单位为s。
如果不设置超时，则可以永远等待

当一个线程依赖于另一个线程的执行结果时，可以调用另一个线程的join()方法并等待其完成

示例：

importthreadingimporttimeshared_value=0defthread_body():globalshared_valueprint('ThreadA开始...')for_inrange(5):print('ThreadA正在运行...')share_value+=1time.sleep(1)print('ThreadA结束....')defmain():print("主线程开始...")t1=threading.Thread(target=thread_body,name='ThreadA')t1.start()print('主线程被阻塞...')t1.join()print(f'value={shared_value}')print('主线程继续运行...')

结果：

主线程启动...ThreadA启动...主线程被阻塞Stop...ThreadA正在运行...ThreadAis正在运行...ThreadA正在运行...ThreadA正在运行...ThreadA正在运行.....ThreadA终止...value=5主线程继续运行...

这里设置了一个共享变量shared_value，并在body中更改了该变量的线程。
在main函数中调用t1的join()方法会导致主线程阻塞，等待线程t1执行完毕后，主线程才会继续执行。
从结果来看，主线程丢失并阻塞，打印的shared_value从0变成了5

2个线程停止

​​对于一些复杂的任务，需要设置一个线程停止变量来确定线程停止。
例如，有一个系统捕获数据，每半小时运行一次数据捕获任务。
数据扫描任务通常在辅助线程中执行，并在执行前休眠一段时间。
这个子线程在中国会无限循环。
要停止子线程，需要设置一个线程kill变量

示例：

importthreadingimporttimeis_running=Truedefthread_body():thinkis_running:print('ThreadAopens...')#数据捕获任务print('ThreadA正在执行...')time.sleep(1)print('ThreadA正在终止...')print('整个程序执行完毕')defmain():print('主线程开始...')t1=threading.Thread(destination=thread_body)t1.start()command=input('输入停止命令：')ifcommand=='退出':globalis_runningis_running=Falseif__name__=='__main__':main()

结果：

主线程启动.......ThreadA启动...ThreadA正在运行...输入停止命令：exitThreadA退出...整个程序执行完成

这里设置了一个线程变量stopis_running，默认值为True当用户通过键盘在控制台输入exit时，其值变为False，程序结束。
需要注意的是，在控制台输入exit后，仍然需要按回车键。

「多线程大杀器」Python并发编程利器：ThreadPoolExecutor，让你一次性轻松开启多个线程，秒杀大量任务！

随着程序复杂度和数据量的不断增长，同步编程模型的性能瓶颈越来越显着，异步编程作为提高竞争性能和资源使用效率的解决方案应运而生。
Python的concurrent.futures模块作为异步编程的强大工具，简化了并发编程的实现，并提供了一组易于使用的接口来帮助开发人员轻松地进行并发编程。
面对Python爬虫等需要控制并发执行线程数量的场景，单纯创建大量线程并不能有效解决问题。
创建和销毁大量线程会消耗系统资源，并且并发运行的线程数量受到系统并发度的限制。
使用线程池可以有效解决这个问题。
通过限制线程池中的线程数量，线程可以共享任务队列，实现高效的任务调度和执行。
编写线程池需要考虑复杂的线程同步问题，而Python3.2中引入的concurrent.futures模块通过提供两个类：ThreadPoolExecutor和ProcessPoolExecutor，简化了异步编程的实现。
这些类不仅可以自动调度线程，还可以解决上述问题，为开发人员提供更高效、更易用的并发编程解决方案。
ThreadPoolExecutor和ProcessPoolExecutor两个类分别用于管理线程池和进程池。
线程池（ThreadPoolExecutor）适合运行大量轻量级任务，而进程池（ProcessPoolExecutor）适合计算密集型任务，可以充分利用多核处理器的资源。
使用这两个工具，开发人员可以更轻松地实现异步任务执行，提高程序响应速度和并发处理能力。
使用ThreadPoolExecutor和ProcessPoolExecutor，开发者只需专注于提交任务和获取结果。
通过“submit”方法提交作业，通过“map”方法运行批处理作业，并通过“shutdown”方法控制线程池生命周期。
Future对象作为任务的返回容器，用于管理任务的状态和结果，使得执行任务和获取结果的过程更加顺畅和高效。
在实际开发中，选择合适的并发执行方式至关重要。
concurrent.futures模块为Python提供了丰富的并发编程工具。
无论是线程池还是进程池，都可以根据具体的应用场景灵活选择，以达到性能和资源利用率的最优。
对于日常开发来说，比较常见的是使用线程池（ThreadPoolExecutor），它可以有效提高程序的并发处理能力，减少资源消耗，提高程序执行效率。
总而言之，concurrent.futures模块是一个重要的工具Python异步编程。
它简化了并发编程的实现，提供了丰富的API用于管理线程和进程，显着提高了程序的并发处理能力。
面对复杂的应用场景，合理使用该模块可以极大地提高程序性能和开发效率，为开发者提供强有力的技术支持。

python开多少线程合适的简单介绍

这篇文章会讲一下Python适合多少主题以及相应的知识点，希望对你有用，别忘了收藏本站。

本文目录：

1.Python创建多少个线程才能实现最佳执行效率？2、多线程Python爬虫可以使用多少个线程？3.Python可以支持多少个线程？4、多线程编程的线程数多少合适？Python创建多少个线程才能获得最佳执行效率？

由于python语言有GIL全局编译器锁，所以python中的多线程无法发挥多核的优势，不过，如果是IO密集型项目，多线程的效率也是非常好的爬虫。

多线程Python爬虫可以使用多少个线程

没有固定值，取决于达到你的爬行目标的速度。
设置服务器的速度（内存、CPU）。

如果您的问题已解决，请采纳！

如果问题没有解决，请继续追问！

Python支持多少个线程？

嗯，Python线程很慢，如果你想并发运行，使用Greenlet，它又快又容易写。

如果锁是synchronized的话，线程太多的话可能会变慢。

ulimit-s返回默认线程堆栈大小8192。
将其除以内存大小即可得到理论线程数。

多线程编程的线程数多少合适？

一般取决于CPU核心数。
并不是说开放得越多越好。
例如，在双核CPU中，如果两个线程（主线程和新创建的线程）就足够了，那么最好只打开两到四个线程。
如果开多了，速度可能会下降，因为切换线程的成本对于CPU来说太高了（自然切换操作就更贵了）。
一般来说，进程中的线程数是CPU核心数的1到2倍比较理想。

这就是提供要在Python中打开的适当数量的主题的全部内容。
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