python 补充学习线程&装饰器

python补充学习

thread

_thread

调用 _thread 模块中的start_new_thread()函数来产生新线程。

_thread.start_new_thread ( function, args[, kwargs] )

参数说明:

function - 线程函数。
args - 传递给线程函数的参数,他必须是个tuple类型。
kwargs - 可选参数。

#!/usr/bin/python3

import _thread
import time

# 为线程定义一个函数
def print_time( threadName, delay):
   count = 0
   while count < 5:
      time.sleep(delay)
      count += 1
      print ("%s: %s" % ( threadName, time.ctime(time.time()) ))

# 创建两个线程
try:
   _thread.start_new_thread( print_time, ("Thread-1", 2, ) )
   _thread.start_new_thread( print_time, ("Thread-2", 4, ) )
except:
   print ("Error: 无法启动线程")

while 1:
   pass

threading

threading 模块除了包含 _thread 模块中的所有方法外，还提供的其他方法：

threading.currentThread(): 返回当前的线程变量。
threading.enumerate(): 返回一个包含正在运行的线程的list。正在运行指线程启动后、结束前，不包括启动前和终止后的线程。
threading.activeCount(): 返回正在运行的线程数量，与len(threading.enumerate())有相同的结果。

除了使用方法外，线程模块同样提供了Thread类来处理线程，Thread类提供了以下方法:

run(): 用以表示线程活动的方法。
start():启动线程活动。
join([time]): 等待至线程中止。这阻塞调用线程直至线程的join() 方法被调用中止-正常退出或者抛出未处理的异常-或者是可选的超时发生。
isAlive(): 返回线程是否活动的。
getName(): 返回线程名。
setName(): 设置线程名。

https://blog.csdn.net/hzp666/article/details/78948998

1 python 默认参数创建线程后，不管主线程是否执行完毕，都会等待子线程执行完毕才一起退出，有无join结果一样

2 如果创建线程，并且设置了daemon为true，即thread.setDaemon(True), 则主线程执行完毕后自动退出，不会等待子线程的执行结果。而且随着主线程退出，子线程也消亡。

setDaemon(True),——正是这个方法防止子线程无限执行下去，保证主线程终止，子线程也终止。加了join方法后，主线程会等待子线程timeout时间后再终止，

3 join方法的作用是阻塞，等待子线程结束，join方法有一个参数是timeout，即如果主线程等待timeout，子线程还没有结束，则主线程强制结束子线程。

4 如果线程daemon属性为False，则join里的timeout参数无效。主线程会一直等待子线程结束。

5 如果线程daemon属性为True，则join里的timeout参数是有效的，主线程会等待timeout时间后，结束子线程。此处有一个坑，即如果同时有N个子线程join(timeout），那么实际上主线程会等待的超时时间最长为 N ＊ timeout，因为每个子线程的超时开始时刻是上一个子线程超时结束的时刻。

【是子线程】
使用示例：
https://blog.csdn.net/zzzzjh/article/details/80614897

一般：先循环新建，加入thread列表里
再循环start-》启动
再循环join-》等待运行结束
再循环得到运行结果 getresult

@的使用

#funA 作为装饰器函数
def funA(fn):
    #...
    fn() # 执行传入的fn参数
    #...
    return '...'
@funA
def funB():
    #...

等价于：

def funA(fn):
    #...
    fn() # 执行传入的fn参数
    #...
    return '...'
def funB():
    #...
funB = funA(funB)

上面示例中，都是使用一个装饰器的情况，但实际上，Python 也支持多个装饰器，比如：

@funA
@funB
@funC
def fun():
    #...

上面程序的执行顺序是里到外，所以它等效于下面这行代码：

fun = funA( funB ( funC (fun) ) )

python 装饰器

装饰器本身是一个python函数，它可以让其他函数在不需要做任何代码变动的前提下增加额外功能，装饰器的返回值也是一个函数对象。

装饰器的作用是为已经存在的对象添加额外的功能。

如何理解Python装饰器？ - NET.Dzreal的回答 - 知乎 https://www.zhihu.com/question/26930016/answer/1047233982

装饰器神奇！

global

https://blog.csdn.net/weixin_40894921/article/details/88528159

Python中定义函数时，若想在函数内部对函数外的变量进行操作，就需要在函数内部声明其为global。

https://www.cnblogs.com/walxt/p/11484699.html

有时候我们需要在我们的函数中调用全局变量的值，此时我们需要对该变量用global重新声明

global语句的使用方法很简单，基本格式是：

关键字global，后跟一个或多个变量名

https://www.jianshu.com/p/eac98fd2c54b

变量作用域
先要明确作用域的概念，定义在函数内部的变量拥有一个局部作用域，而定义在函数外的拥有全局作用域。

a = 5  # 这是一个全局变量

def hello():
    a = 1  # a在这里是局部变量.
    print("函数内是局部变量 : ", a)
    return a

hello()
print("函数外是全局变量 : ", a)

运行结果
函数内是局部变量 : 1
函数外是全局变量 : 5

global关键字
如果想要在函数内部用模块定义的变量的话，就需要用到global关键字

a = 5

def hello():
    global a
    # 声明告诉执行引擎用的是全局变量a
    a = 1
    print('In test func: a = %d' % a)

hello()
print('Global a = %d' % a)

In test func: a = 1
Global a = 1
可以看到函数里成功修改了全局变量a

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