2. threading模块入门：创建线程的两种方式、线程的启动与等待、线程的daemon属性

好，咱们正式开始玩线程了。Python里搞多线程，最核心的就是threading模块。说实话，我当年刚接触它的时候，觉得挺简单的——不就是开个线程跑任务嘛。但用着用着才发现，里面有不少门道。今天咱们就把最基础的东西捋清楚。

2.1 创建线程的两种方式

Python里创建线程，说白了就两条路：直接传函数，或者继承Thread类。两种我都用过，各有各的适用场景。

方式一：直接传入目标函数

这是最常用的方式。你定义一个普通函数，然后把它丢给Thread对象就行。我个人习惯用这种方式，因为代码简洁，逻辑清晰。

import threading
import time

def worker(name):
    print(f"线程 {name} 开始工作")
    time.sleep(2)
    print(f"线程 {name} 工作结束")

# 创建线程
t1 = threading.Thread(target=worker, args=("A",))
t2 = threading.Thread(target=worker, args=("B",))

# 启动线程
t1.start()
t2.start()

你看，代码就这么几行。我在项目中处理大量IO任务时，经常用这种模式。比如批量下载文件，每个文件开一个线程，传不同的URL进去，跑起来特别顺畅。

方式二：继承Thread类

这种方式适合你需要在线程里维护一些状态，或者想封装更复杂的逻辑。说白了，就是把线程本身当做一个对象来用。

import threading
import time

class MyWorker(threading.Thread):
    def __init__(self, name):
        super().__init__()
        self.name = name
        self.result = None
    
    def run(self):
        print(f"线程 {self.name} 开始工作")
        time.sleep(2)
        self.result = f"来自 {self.name} 的结果"
        print(f"线程 {self.name} 工作结束")

# 创建并启动
t = MyWorker("C")
t.start()
t.join()
print(t.result)  # 获取线程执行结果

嗯，这里要注意：必须重写run方法，而不是start方法。start是父类的方法，它会自动调用run。我曾经见过有人直接重写了start，结果线程根本没跑起来——因为start里本该做的初始化工作全被覆盖了。

2.2 线程的启动与等待

创建完线程，下一步就是让它跑起来。这里有两个关键操作：start()和join()。

start()：让线程真正跑起来

你想想看，创建Thread对象只是准备好了任务，但线程还没开始执行。只有调用了start()，操作系统才会真正分配资源，让线程跑起来。

t = threading.Thread(target=worker, args=("D",))
# 此时线程还没开始
t.start()  # 现在才开始

这里有个坑：一个线程只能start一次。如果你调了两次，Python会直接抛RuntimeError。我在早期项目里踩过这个坑，当时写了个循环，不小心重复启动了同一个线程，排查了半天才发现。

join()：等待线程结束

有时候，主线程需要等子线程干完活，才能继续往下走。这时候就用join()。说白了，就是让主线程「等一下」。

import threading
import time

def slow_worker():
    time.sleep(3)
    print("子线程完成")

t = threading.Thread(target=slow_worker)
t.start()
print("主线程等待中...")
t.join()  # 主线程停在这里，等t结束
print("主线程继续执行")

运行结果会是这样：

主线程等待中...
子线程完成
主线程继续执行

你注意到没有？「主线程等待中」先打印出来，然后等了3秒，子线程打印完，主线程才继续。这就是join的效果。

join()还可以传超时参数：

t.join(timeout=2)  # 最多等2秒

如果2秒内线程没结束，主线程就不等了，继续往下走。这个在需要控制总执行时间时特别有用。

2.3 线程的daemon属性

这个属性，说实话，很多人一开始会忽略。但它其实挺重要的。

daemon线程，也叫守护线程。它的特点是：当主线程结束时，所有daemon线程会被强制终止。而非daemon线程（默认情况）会继续运行，直到自己结束。

为什么会这样？你想想看，有些线程是「辅助性」的，比如后台日志收集、心跳检测。主线程都退出了，这些线程留着也没意义。这时候就应该设为daemon。

import threading
import time

def daemon_worker():
    while True:
        print("守护线程工作中...")
        time.sleep(1)

t = threading.Thread(target=daemon_worker)
t.daemon = True  # 设为守护线程
t.start()

time.sleep(3)
print("主线程结束")
# 主线程一结束，daemon线程立刻被终止

运行结果：

守护线程工作中...
守护线程工作中...
守护线程工作中...
主线程结束

看到没？主线程睡了3秒，daemon线程打印了3次。主线程一结束，daemon线程就停了，不会继续打印第4次。

那什么时候用daemon？我总结了几种场景：

• 后台监控任务：比如定期检查某个资源是否可用
• 日志收集：主程序退出时，日志线程没必要继续
• 心跳检测：网络连接的心跳包发送
• 缓存刷新：定期刷新本地缓存

反过来，什么时候不要用daemon？

• 你需要线程执行完某些关键操作，比如写文件、提交数据库事务
• 线程里有资源需要手动释放
• 你希望线程无论如何都要跑完

我曾经在做一个实时数据处理系统时，把数据写入线程设成了daemon。结果主程序异常退出时，写入线程被强制终止，最后一批数据没来得及落盘。嗯，从那以后，凡是涉及数据持久化的线程，我都不敢设daemon了。

2.4 本章知识体系

为了让你更直观地理解本章内容，我画了一张图：

好了，这一章的内容就到这。记住三个核心操作：start()让线程跑起来，join()让主线程等一等，daemon属性控制线程是不是「随主而终」。把这些基础打牢，后面学锁、学队列、学线程池，都会轻松很多。