pythonsetdaemon

1. python避免死锁方法实例分析

python避免死锁方法实例分析
本文实例讲述了python避免死锁方法。分享给大家供大家参考。具体分析如下：
当两个或者更多的线程在等待资源的时候就会产生死锁，两个线程相互等待。
在本文实例中 thread1 等待thread2释放block , thread2等待thtead1释放ablock，
避免死锁的原则：
1. 一定要以一个固定的顺序来取得锁，这个列子中，意味着首先要取得alock, 然后再去block
2. 一定要按照与取得锁相反的顺序释放锁，这里，应该先释放block,然后是alock
import threading ,time
a = 5
alock = threading.Lock()
b = 5
block = threading.Lock()
def thread1calc():
print "thread1 acquiring lock a"
alock.acquire()
time.sleep(5)
print "thread1 acquiring lock b"
block.acquire()
a+=5
b+=5
print "thread1 releasing both locks"
block.release()
alock.release()
def thread2calc():
print "thread2 acquiring lock b"
block.acquire()
time.sleep(5)
print "thread2 acquiring lock a"
alock.acquire()
time.sleep(5)
a+=10
b+=10
print "thread2 releasing both locks"
block.release()
alock.release()
t = threading.Thread(target = thread1calc)
t.setDaemon(1)
t.start()
t = threading.Thread(target = thread2calc)
t.setDaemon(2)
t.start()
while 1:
time.sleep(300)

输出：
thread1 acquiring lock a
thread2 acquiring lock b
thread1 acquiring lock b
thread2 acquiring lock a
希望本文所述对大家的Python程序设计有所帮助。

2. python的多线程使用setDaemon有什么意义

使用setDaemon()和守护线程这方面知识有关， 比如在启动线程前设置thread.setDaemon(True)，就是设置该线程为守护线程，
表示该线程是不重要的,进程退出时不需要等待这个线程执行完成。
这样做的意义在于：避免子线程无限死循环，导致退不出程序，也就是避免楼上说的孤儿进程。

thread.setDaemon（）设置为True, 则设为true的话 则主线程执行完毕后会将子线程回收掉,
设置为false,主进程执行结束时不会回收子线程

3. python的多线程使用setDaemon有什么意义

setDaemon()方法。主线程A中，创建了子线程B，并且在主线程A中调用了B.setDaemon(True),把主线程A设置为守护线程，这时候，要是主线程A执行结束了，就不管子线程B是否完成,一并和主线程A退出.这就是setDaemon方法的含义，这基本和join是相反的。此外，还有个要特别注意的：必须在start() 方法调用之前设置，如果不设置为守护线程，程序会被无限挂起。

4. Python多线程的一些问题

python提供了两个模块来实现多线程thread 和threading ，thread 有一些缺点，在threading 得到了弥补，为了不浪费你和时间，所以我们直接学习threading 就可以了。
继续对上面的例子进行改造，引入threadring来同时播放音乐和视频：
#coding=utf-8import threadingfrom time import ctime,sleepdef music(func): for i in range(2): print "I was listening to %s. %s" %(func,ctime())
sleep(1)def move(func): for i in range(2): print "I was at the %s! %s" %(func,ctime())
sleep(5)

threads = []
t1 = threading.Thread(target=music,args=(u'爱情买卖',))
threads.append(t1)
t2 = threading.Thread(target=move,args=(u'阿凡达',))
threads.append(t2)if __name__ == '__main__': for t in threads:
t.setDaemon(True)
t.start() print "all over %s" %ctime()

import threading
首先导入threading 模块，这是使用多线程的前提。

threads = []
t1 = threading.Thread(target=music,args=(u'爱情买卖',))
threads.append(t1)
创建了threads数组，创建线程t1,使用threading.Thread()方法，在这个方法中调用music方法target=music，args方法对music进行传参。 把创建好的线程t1装到threads数组中。
接着以同样的方式创建线程t2，并把t2也装到threads数组。

for t in threads:
t.setDaemon(True)
t.start()
最后通过for循环遍历数组。（数组被装载了t1和t2两个线程）

setDaemon()
setDaemon(True)将线程声明为守护线程，必须在start() 方法调用之前设置，如果不设置为守护线程程序会被无限挂起。子线程启动后，父线程也继续执行下去，当父线程执行完最后一条语句print "all over %s" %ctime()后，没有等待子线程，直接就退出了，同时子线程也一同结束。

start()
开始线程活动。

运行结果：
>>> ========================= RESTART ================================
>>> I was listening to 爱情买卖. Thu Apr 17 12:51:45 2014 I was at the 阿凡达! Thu Apr 17 12:51:45 2014 all over Thu Apr 17 12:51:45 2014

从执行结果来看，子线程（muisc 、move ）和主线程（print "all over %s" %ctime()）都是同一时间启动，但由于主线程执行完结束，所以导致子线程也终止。

继续调整程序：
...if __name__ == '__main__': for t in threads:
t.setDaemon(True)
t.start()

t.join() print "all over %s" %ctime()

我们只对上面的程序加了个join()方法，用于等待线程终止。join（）的作用是，在子线程完成运行之前，这个子线程的父线程将一直被阻塞。
注意: join()方法的位置是在for循环外的，也就是说必须等待for循环里的两个进程都结束后，才去执行主进程。
运行结果：
>>> ========================= RESTART ================================
>>> I was listening to 爱情买卖. Thu Apr 17 13:04:11 2014 I was at the 阿凡达! Thu Apr 17 13:04:11 2014I was listening to 爱情买卖. Thu Apr 17 13:04:12 2014I was at the 阿凡达! Thu Apr 17 13:04:16 2014all over Thu Apr 17 13:04:21 2014

从执行结果可看到，music 和move 是同时启动的。
开始时间4分11秒，直到调用主进程为4分22秒，总耗时为10秒。从单线程时减少了2秒，我们可以把music的sleep()的时间调整为4秒。
...def music(func): for i in range(2): print "I was listening to %s. %s" %(func,ctime())
sleep(4)
...

子线程启动11分27秒，主线程运行11分37秒。
虽然music每首歌曲从1秒延长到了4 ，但通多程线的方式运行脚本，总的时间没变化。

5. Python中threading的join和setDaemon的区别及用法

python中得thread的一些机制和C/C++不同：在C/C++中，主线程结束后，其子线程会默认被主线程kill掉。而在python中，主线程结束后，会默认等待子线程结束后，主线程才退出。
python对于thread的管理中有两个函数：join和setDaemon
join：如在一个线程B中调用threada.join()，则threada结束后，线程B才会接着threada.join()往后运行。
setDaemon：主线程A启动了子线程B，调用b.setDaemaon(True)，则主线程结束时，会把子线程B也杀死，与C/C++中得默认效果是一样的。
#! /usr/bin/env python
import threading
import time
class myThread(threading.Thread):
def __init__(self, threadname):
threading.Thread.__init__(self, name=threadname)
self.st = 2
def run(self):
time.sleep(self.st)
print self.getName()
def setSt(self, t):
self.st = t
def fun1():
t1.start()
print "fun1 done"
def fun2():
t2.start()
print "fun2 done"
t1=myThread("t1")
t2=myThread("t2")
t2.setSt(10);
# t2.setDaemon(True)
fun1()
fun2()
print "now u will see me"

6. python的多线程使用setDaemon有什么意义

因为python的全局解释器锁的机制， 导致python的多线程并不是真正的多线程， 效率上不仅不会比单线程快，反而可能更慢， 所以说是鸡肋，要求速度好话，可以用多进程来实现

7. python如何实现线程池

#这个类是线程类，用来在主程序中调用生成一个线程。其实线程池就是线程的集合地，
#能够解决有效统一的管理线程，基本就达到了线程池的目的；
#这一段代码是我的爬虫程序中的一部分，希望对你有用。
classSpider(Thread):
def__init__(self,todo_list):
super().__init__()
self.setDaemon(True)
self.todo_list=todo_list
self.stat=IDLE

defis_idle(self):
returnself.stat==IDLE

defrun(self):
whileTrue:
url=self.todo_list.get()

#开始线程工作


#这个函数就是主函数了，
defmain(max_threads):
########这里和上一个函数就是核心代码了。
#创建N个线程，并启动
print('Spawnspiders')
spiders=[Spider(todo_list)foriinrange(max_threads)]
forspdinspiders:
spd.start()


#python主运行代码：
if__name__=='__main__':
main(max_threads)

只能给你这么多解释了，如果想弄懂，还是要去看看基础知识的。

另外可以查一下有没有封装好的三方库。

8. python的多线程使用setDaemon有什么意义

使用setDaemon()和守护线程这方面知识有关， 比如在启动线程前设置thread.setDaemon(True)，就是设置该线程为守护线程，
表示该线程是不重要的,进程退出时不需要等待这个线程执行完成。
这样做的意义在于：避免子线程无限死循环，导致退不出程序，也就是避免楼上说的孤儿进程。

thread.setDaemon（）设置为True, 则设为true的话 则主线程执行完毕后会将子线程回收掉,
设置为false,主进程执行结束时不会回收子线程

9. python的多线程使用setDaemon有什么意义

setDaemon 是把主线程变成守护线程。
类似linux中的守护进程。一般是用来当做某种服务的。
如果这服务现在要停止了，那么是不应该等待其子线程的。
举个例子：
比如你做了一个http server，往往可以利用父线程分配线程池启动一个线程给client响应其请求。
如果你这个时候你用的join起动一个线程，那么在它结束以前会一直阻塞住父线程，下面来的request就无法得到响应了，这个时候就需要让这个线程父线程变成他的守护线程，也就是setDaemon，这样它的执行就不会阻止父线程了。
另外，当你要停止这个server的时候，肯定是希望其他线程跟着一起销毁的，意义就在这里。

10. 用python ,怎么实现无限循环(非死循环)

用多线程并行处理while，需要 print x的话，用列队获取。

考虑多线程，开一个线程来无限累加。

import threading##多线程
def a:
while True:
print("hello")
def b:
print("xxxx")

threads=[]

扩展资料：

Python 是一门有条理的和强大的面向对象的程序设计语言，类似于Perl, Ruby, Scheme, Java。自从20世纪90年代初Python语言诞生至今，它已被逐渐广泛应用于系统管理任务的处理和Web编程。Python在设计上坚持了清晰划一的风格，这使得Python成为一门易读、易维护，并且被大量用户所欢迎的、用途广泛的语言。