Thread.join([timeout]) 2、Thread.join 【类Thread的方法】 调用Thread.join将会使主调线程堵塞,直到被调用线程运行结束或超时。参数timeout是一个数值类型,表示超时时间,如果未提供该参数,那么主调线程将一直堵塞到被调线程结束。下面举个例子说明join()的使用: import threading, time def doWaiting(): print ...
defincrement():global valprint("Inside increment")forxinrange(100):val+=1print("val is now {} ".format(val)) thread1=threading.Thread(target=increment,args=())thread2=threading.Thread(target=increment,args=())thread1.start()# thread1.join()thread2.start()# thread2.join() 这里有...
在我们的例子中,thread1.join() 和 thread2.join() 的作用是让主线程等待 thread1 和 thread2 两个线程终止。如果不注释掉这两个方法,那么主线程就会等待这两个线程终止后才继续执行。而如果注释掉这两个方法,那么主线程就不会等待这两个线程终止,而是直接继续执行。 代码示例: 为了更清楚地了解 join() 方法...
在Python 中,想要充分利用多线程的优势,就需要对 threading 模块中的 Thread 类有一定的了解。这里有一个非常简单的多线程程序,用于帮助我们理解 threading.Thread.join 方法。 importthreadingval=0defincrement():globalvalprint("Inside increment")forxinrange(100):val+=1print("val is now {} ".for...
thread.join() #主线程执行如下语句 for i in range(5): print(threading.current_thread().getName()) 程序执行结果为: Thread-1 http://c.biancheng.net/python/ Thread-1 http://c.biancheng.net/shell/ Thread-1 http://c.biancheng.net/java/ ...
通过multiprocessing.Process类,我们可以创建并启动新的进程。与多线程类似,join()方法用于等待进程完成。 3.2 进程间通信 使用multiprocessing.Queue可以在进程之间传递数据,实现进程间通信。 python 复制代码 from multiprocessing import Process, Queue def worker(q): ...
Python Thread join()用法详解 1importthreading2#定义线程要调用的方法,*add可接收多个以非关键字方式传入的参数3defaction(*add):4forarcinadd:5#调用 getName() 方法获取当前执行该程序的线程名6print(threading.current_thread().getName() +""+arc)7#定义为线程方法传入的参数8my_tuple = ("http://c...
Python自带多线程库threading,用它可以轻松创建多线程程序。 方法如下: 创建函数 创建线程 启动线程 等待线程结束 举例如下: import threading #1.write a function def my_func(a,b): print(a,"*",b,'==',a*b) pass #2.create a thread which use the functon ...
python中thread模块中join函数 http://www.cnblogs.com/vingi/articles/2657790.html foriinrange(10): t=ThreadTest(i) thread_arr.append(t)foriinrange(10): thread_arr[i].start()foriinrange(10): thread_arr[i].join() 简单说,阻塞进程指导线程执行完毕。通用的做法是我们启动一批线程,最后join这些...
并使用join()方法等待线程执行完成。结论 threading模块提供了丰富的方法来创建和管理线程，使多线程编程变得更加容易。通过合理使用线程方法，可以实现并发执行的任务，提高程序的效率。但请注意，在多线程编程中，要特别注意线程之间的同步和资源共享，以避免潜在的问题。希望本文对你理解Python中线程的方法有所帮助。