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 的 threading 模块，说白了就是帮你把单线程的程序变成多线程的。我刚开始接触它的时候，觉得这东西挺神奇的——明明代码是顺序写的，怎么就能同时跑起来了？

嗯，别急，咱们一步步来。这一节我会带你搞定三个核心问题：怎么创建线程、怎么控制它的生命周期、以及daemon 属性到底是个什么鬼。

2.1 创建线程的两种方式

Python 里创建线程，主流就两种路子。我个人习惯用第二种，但第一种在某些场景下也挺顺手。咱们都看看。

方式一：直接传入函数

这是最直观的方式。你把一个函数丢给 Thread 对象，它就跑起来了。我在项目中经常用它来处理一些简单的后台任务，比如日志写入、心跳检测之类的。

import threading
import time

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

# 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()

# 等待线程结束
t1.join()
t2.join()

print("所有线程执行完毕")

你看，代码很简洁。target 指定要执行的函数，args 传参数。启动用 start()，等待用 join()。这里有个坑——千万别直接调用 worker()，那是在主线程里同步执行，不是多线程。我曾经见过新手把 start() 写成 run()，结果线程根本没跑起来，代码顺序执行了。嗯，注意一下。

方式二：继承 Thread 类

这种方式更适合需要封装复杂逻辑的场景。你想想看，如果你的线程需要维护状态、需要多个方法协作，那继承一个类就比传函数优雅多了。

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} 结束工作")

# 创建并启动
t1 = MyWorker("A")
t2 = MyWorker("B")
t1.start()
t2.start()
t1.join()
t2.join()

print(t1.result)
print(t2.result)

这里的关键是重写 run() 方法。启动线程时依然调用 start()，它会自动调用 run()。我建议你在 __init__ 里初始化一些状态变量，比如 self.result，这样线程结束后还能拿到返回值。

  两种方式怎么选？
  任务简单、逻辑单一 → 用函数方式，代码少
任务复杂、需要状态管理 → 用继承方式，结构清晰

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。这里有两个核心方法：start() 和 join()。

start()：让线程真正跑起来

start() 会告诉操作系统：嘿，给我开个新线程，跑这个函数。注意，一个线程对象只能调用一次 start()。如果你调两次，Python 会直接抛 RuntimeError。我踩过这个坑，当时调试了半天才发现是重复启动了。

join()：等线程干完活

join() 的意思是：主线程在这里等着，直到子线程执行完毕。如果不加 join()，主线程可能直接跑完退出，子线程还没干完活呢。你想想看，如果主线程退出了，子线程可能被强制终止，数据都没写完。

小技巧：你可以给 join() 传一个超时参数，比如 t.join(5)，表示最多等 5 秒。如果 5 秒后线程还没结束，主线程就不等了。这在处理可能卡死的线程时特别有用。

2.3 线程的 daemon 属性

这个属性，说实话，刚接触时容易搞混。我简单解释一下：daemon 线程是“守护”线程，主线程退出时，它会自动被干掉。而非 daemon 线程，主线程会等它执行完才退出。

为什么会这样？因为 Python 解释器退出时，会检查是否还有非 daemon 线程在运行。如果有，它就等着。如果全是 daemon 线程，它直接走人，不管它们死活。

import threading
import time

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

def normal_worker():
    print("普通线程开始工作")
    time.sleep(3)
    print("普通线程结束工作")

# 创建守护线程
d = threading.Thread(target=daemon_worker, daemon=True)
# 创建普通线程
n = threading.Thread(target=normal_worker)

d.start()
n.start()

# 主线程只等普通线程
n.join()
print("主线程结束")

运行这段代码，你会发现：普通线程结束后，主线程打印完就退出了，守护线程被强制终止，连“结束工作”都没机会说。嗯，这就是 daemon 的特性。

避坑指南：我曾经在写一个数据采集程序时，把写日志的线程设成了 daemon。结果程序异常退出时，日志没来得及写，排查问题全靠猜。后来我改成非 daemon，并加了优雅退出机制，才搞定。所以，daemon 线程只适合那些“丢了也无所谓”的任务，比如心跳检测、缓存清理。千万别把重要的数据写入线程设成 daemon。

2.4 知识体系一览

为了让你更直观地理解这一节的内容，我画了一张图。它把创建线程的两种方式、启动等待流程、以及 daemon 属性的影响都串起来了。

这张图把咱们这一节的内容都串起来了。你从上往下看：先选创建方式，然后启动等待，最后根据任务性质决定 daemon 属性。嗯，逻辑很清晰。

我的建议：刚开始学的时候，先用函数方式写几个小例子，感受一下多线程的“同时执行”效果。等熟悉了，再尝试继承方式做复杂任务。daemon 属性先别乱用，默认非 daemon 最安全。

好了，这一节就到这里。你掌握了创建线程的两种方式、启动等待的流程、以及 daemon 属性的使用场景。下一节咱们会深入线程同步问题，到时候你会遇到锁、条件变量这些更有趣的东西。嗯，先消化一下今天的内容吧。

📚 课程目录

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

2.1 创建线程的两种方式

方式一：直接传入函数

方式二：继承 Thread 类

2.2 线程的启动与等待

start()：让线程真正跑起来

join()：等线程干完活

2.3 线程的 daemon 属性

2.4 知识体系一览