在Python 中,每个线程都有一个唯一的线程 ID。我们可以通过threading模块中的current_thread()方法获取当前线程的 ID。 importthreading thread_id=threading.get_ident()print(f"当前线程的 ID:{thread_id}") 1. 2. 3. 4. 获取线程信息 我们可以通过threading模块中的enumerate()方法获取所有线程的列表,然后通过...
我们可以遍历步骤1中获取到的活动线程列表,使用线程对象的ident属性来获取线程id,并将其与目标线程id进行比较。 deffind_thread_by_id(thread_id):forthreadinactive_threads:ifthread.ident==thread_id:returnthreadreturnNone# 例子:查找线程id为123的线程target_thread_id=123target_thread=find_thread_by_id(targe...
demo import threading import time def print_thread_info(thread_name): """线程函数,打印线程名称和ID以及一些文本""" for i in range(3): time
#启动一个线程 t=threading.Thread(target=cpu_app,args=()) t.daemon=True t.start() #打印出当前线程的名称和idprint(threading.currentThread().name)print(threading.currentThread().ident) 杀进程的话,使用 handle=os.getpid() subprocess.Popen("taskkill /F /T /PID"+ str(handle) , shell=True)...
在Python中,线程可以通过threading模块创建。要获取线程的父ID或名称,可以使用_ident属性和getName()方法。以下是一个示例: 代码语言:python 代码运行次数:0 复制 importthreadingdefworker():# 获取当前线程的名称current_thread_name=threading.current_thread().getName()print(f"当前线程名称:{current_thread_name...
1.获取线程id importthreading# 1 获取线程ID,NAMEt=threading.currentThread()#线程IDprint('Thread id : %d'%t.ident)#线程NAMEprint('Thread name : %s'%t.getName()) 输出: Thread id:7080Thread name:MainThread 2.获取进程id importpsutilimportosimportdatetime pid=os.getpid()p=psutil.Process(pid)...
在多线程编程中,了解当前线程的名字对于调试和跟踪程序的执行流程非常重要。Python提供了简单而有效的方法来获取当前线程的名字,下面将介绍这些方法以及它们的应用场景。 方法一:使用threading模块 ```python import threading def get_current_thread_name(): return th
非守护线程:一般创建的线程默认就是非守护线程,包括主线程也是,即在Python程序退出时,如果还有非守护线程在运行,程序会等待直到所有非守护线程都结束后才会退出。 注:守护线程会在程序关闭时突然关闭(如果守护线程在程序关闭时还在运行),它们占用的资源可能没有被正确释放,比如正在修改文档内容等,需要谨慎使用。
lock1=threading.Lock()lock2=threading.Lock()defdeadlock_thread(id):ifid==1:lock1.acquire()print("线程1获得第一个锁")try:lock2.acquire(True,2)# 设置超时避免无限等待exceptthreading.LockTimeout:print("线程1获取第二个锁超时,避免了死锁")else:print("线程1获得了两个锁,正常执行")elifid==2...
多核cpu,进程中的多线程并行执行;单核cpu,多线程在单核cpu中并发执行,根据时间片切换线程。同一个线程同一时间段只能在一个cpu内核中运行,如果线程数小于cpu内核数,那么将有多余的内核空闲 场景: 多核CPU——计算密集型任务:尽量使用并行计算,可以提高任务执行效率。计算密集型任务会持续地将CPU占满,此时有越多CP...