python3爬虫中使用join的好处

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python3爬虫中使用join的好处

当我们想要去学习一个函数时,是因为这个函数的作用在以后中可以为我们所用。在今天小编不直接将join函数的好处,我们需要在多线程中,测试不使用join和使用join进行一个区别比较,相信这样对比例子更能让小伙伴们记忆深刻。接下来就join函数在多线程环境下的使用进行一个分析比较,感兴趣的小伙伴请往下看:

 

没有join的时候,同时出现多个线程的情况

import time
 
def thread_job():
    """工作内容:先打印出“T1 start”,然后每走一步休息0.1秒,最后print做完了"""
    print("T1 start\n")
    for i in range(10):
        time.sleep(0.1)
    print("T1 finishes\n")
        
 
def main2():
    # 添加的线程,同时给他定义一个工作,通过target传进去工作内容,同时给他命名是T1。
    added_thread = threading.Thread(target=thread_job, name='T1')
    # 同时加上执行的语句 .start() 运行
    added_thread.start()
    # 看看是不是等线程都运行完了、才回print all done
    print("All done \n")
 
if __name__ == '__main__':
main2()

 

运行结果是

T1 start
 
All done
 
T1 finishes

可以看到,没有等到T1全部结束、就提前运行了all done,最后才是T1 finish。其实多线程是同时在进行的线程任务;如果某些时候想等到所有线程都完成之后、再进行其他的语句,那么需要用到join。

 

通过join强制所有的子线程结束后、再运行主线程

def thread_job():
    """工作内容:先打印出“T1 start”,然后每走一步休息0.1秒,最后print做完了"""
    print("T1 start\n")
    for i in range(10):
        time.sleep(0.1)
    print("T1 finishes\n")
        
 
def main3():
    # 添加的线程,同时给他定义一个工作,通过target传进去工作内容,同时给他命名是T1。
    added_thread = threading.Thread(target=thread_job, name='T1')
    # 同时加上执行的语句 .start() 运行
    added_thread.start()
    # 等到所有线程都结束,再运行print("All done \n"),需要通过join进行拦截
    added_thread.join()
    # 看看是不是等线程都运行完了、才回print all done
    print("All done \n")
 
if __name__ == '__main__':
main3()
运行结果
T1 start
 
T1 finishes
 
All done

 

通过以上的对比我们可以看出,使用join后我们可以控制子线程结束后,再使主线程最后结束,这就是使用join函数在多线程环境中所带来的好处。

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