本篇内容介绍了“python中threading模块如何使用”的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！

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一、Thread的使用

目标函数可以实例化一个Thread对象，每个Thread对象代表着一个线程，可以通过start()方法，开始运行。

这里对使用多线程并发，和不适用多线程并发做了一个比较：

首先是不使用多线程的操作：

代码如下：

#!/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()

执行结果如下：

下面是使用多线程并发的操作：

代码如下：

#!/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()

可以明显看出使用了多线程并发的操作，花费时间要短的很多。

二、threading.activeCount()的使用

此方法返回当前进程中线程的个数。返回的个数中包含主线程。

代码如下：

#!/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)

三、threading.enumerate()的使用。

此方法返回当前运行中的Thread对象列表。

代码如下：

#!/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

四、threading.setDaemon()的使用。

设置后台进程。

代码如下：

#!/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"

可以看出worker()方法中的打印操作并没有显示出来，说明已经成为后台进程。

“python中threading模块如何使用”的内容就介绍到这里了，感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识可以关注创新互联网站，小编将为大家输出更多高质量的实用文章！

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