Question

Python中的threading和thread模块之间有什么区别？

Answer 1

在Python 3中，thread已重命名为_thread。它是用于实现threading的基础结构代码，普通的Python代码不应该靠近它。

_thread公开了底层操作系统级别进程的原始视图。这几乎不是你想要的，因此在Py3k中重命名表明它实际上只是一个实现细节。

threading增加了一些额外的自动记帐功能，以及一些便利实用程序，所有这些都使其成为标准Python代码的首选选项。

Answer 2

threading只是一个与thread接口的更高级别的模块。

请参阅此处查看threading文档：

http://docs.python.org/library/threading.html

Answer 3

如果我没弄错的话，thread允许你将函数作为一个单独的线程运行，而使用threading你必须创建类，但获得更多功能。

编辑：这不完全正确。 threading模块提供了创建线程的不同方法：

threading.Thread(target=function_name).start()
使用您自己的threading.Thread方法创建run()的子类，并启动它

Answer 4

Python中还有一个库可以用于线程化，并且运行良好。

名为concurrent.futures的库。这使我们的工作更加轻松。

它具有thread pooling和Process pooling的名称。

以下内容提供了一个见解：

ThreadPoolExecutor示例

import concurrent.futures
import urllib.request

URLS = ['http://www.foxnews.com/',
        'http://www.cnn.com/',
        'http://europe.wsj.com/',
        'http://www.bbc.co.uk/',
        'http://some-made-up-domain.com/']

# Retrieve a single page and report the URL and contents
def load_url(url, timeout):
    with urllib.request.urlopen(url, timeout=timeout) as conn:
        return conn.read()

# We can use a with statement to ensure threads are cleaned up promptly
with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=5) as executor:
    # Start the load operations and mark each future with its URL
    future_to_url = {executor.submit(load_url, url, 60): url for url in URLS}
    for future in concurrent.futures.as_completed(future_to_url):
        url = future_to_url[future]
        try:
            data = future.result()
        except Exception as exc:
            print('%r generated an exception: %s' % (url, exc))
        else:
            print('%r page is %d bytes' % (url, len(data)))

另一个示例

import concurrent.futures
import math

PRIMES = [
    112272535095293,
    112582705942171,
    112272535095293,
    115280095190773,
    115797848077099,
    1099726899285419]

def is_prime(n):
    if n % 2 == 0:
        return False

    sqrt_n = int(math.floor(math.sqrt(n)))
    for i in range(3, sqrt_n + 1, 2):
        if n % i == 0:
            return False
    return True

def main():
    with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor() as executor:
        for number, prime in zip(PRIMES, executor.map(is_prime, PRIMES)):
            print('%d is prime: %s' % (number, prime))

if __name__ == '__main__':
    main()

Answer 5

模块＆＃34;线程＆＃34;将线程视为一个函数，而模块＆＃34; threading＆＃34;以面向对象的方式实现，即每个线程对应一个对象。

线程与线程

5 个答案: