1.start()后立即join()操作 很多刚使用python的人可能在start()后就立即join(),这里会有问题,具体怎样呢,我们看看示例: importtime, datetime importthreading importsys deffoo(sleep=2): print("当前thread: [{}]".format(threading.current_thread().name)) time.sleep(sleep) print("thread: [{}] end....
1.start()后立即join()操作 很多刚使用python的人可能在start()后就立即join(),这里会有问题,具体怎样呢,我们看看示例: import time, datetime import threading import sys def foo(sleep=2): print("当前thread: [{}]".format(threading.current_thread().name)) time.sleep(sleep) print("thread: [{}]...
用start方法来启动线程,真正实现了多线程运行,这时无需等待run方法体代码执行完毕而直接继续执行下面的代码。通过调用Thread类的start()方法来启动一个线程,这时此线程处于就绪(可运行)状态,并没有运行,一旦得到cpu时间片,就开始执行run()方法,这里方法 run()称为线程体,它包含了要执行的这个线程的内容,run方法运行...
1、线程的start方法执行线程。 2、join方法阻塞主线程,需要等待对应的子线程结束后再继续执行主线程。"""importthreadingimporttime"""1、定义函数foo1,打印循环是第几环个线程。2、我们在函数foo1中增加不同的sleep时间来证明是多线程并发执行的(如果是并行会按照执行完成的先后顺序打印, 如果是串行会按照123的顺序...
确实,这种情况下,每个线程使用 join是合理的: thread_list = [] for _ in range(10): thread = threading.Thread(target=xxx, args=(xxx, xxx)) 换行thread.start() thread_list.append(thread) for thread in thread_list: thread.join() 后记...
threading 是 python 中用来进行多线程的一个模块。 基本使用 import threading import time def func1(): for i in range(3): print('func1') time.sleep(1) def func2(): for i in range(3): print('func2') time.sleep(1) if __name__ == '__main__': ...
1. 创建线程：使用 threading.Thread 类实例化一个线程，可以传入一个函数作为 target。import threadingdefrun(): print("Running thread")# 创建线程thread = threading.Thread(target=run)2. 启动线程：使用线程的 start() 方法启动线程。thread.start()3. 等待线程结束：使用线程的 join() 方法等待线程结束...
t2.start() t2.join() 方式二: t1 = threading.Thread(target=myfunc, args=[1]) t1.start() t2 = threading.Thread(target=myfunc, args=[2]) t2.start() t1.join() t2.join() 方式一理解简单,虽然是多子线程,但由于t1.join()时主线程阻塞等待,导致两子线程按顺序先后执行。
t2.start() t2.join() 方式二: t1 = threading.Thread(target=myfunc, args=[1]) t1.start() t2 = threading.Thread(target=myfunc, args=[2]) t2.start() t1.join() t2.join() 方式一理解简单,虽然是多子线程,但由于t1.join()时主线程阻塞等待,导致两子线程按顺序先后执行。
threading.Thread.join() 方法用于阻塞当前线程,直到调用它的线程对象执行完成或者超时。这在需要等待子线程执行完毕后再继续执行主线程时非常有用。基于他这种特性,我讲用我的方法帮你选择你合适的解决方案。 …