在编程语言中，多线程的应用是一个比较重要的应用技术。那么，Python编程语中的多线程应用同样也是非常重要的。我们今天就会为大家详细介绍一下有关Python多线程的相关应用技巧。
线程相对进程来说是“轻量级”的，操作系统用较少的资源创建和管理线程。程序中的线程在相同的内存空间中执行，并共享许多相同的资源。
在Python多线程中如何创建一个线程对象
如果你要创建一个线程对象，很简单，只要你的类继承threading.Thread，然后在__init__里首先调用threading.Thread的__init__方法即可
import threading
class mythread(threading.Thread):
def __init__(self, threadname):
threading.Thread.__init__(self, name = threadname)
…
这才仅仅是个空线程，我可不是要他拉空车的，他可得给我干点实在活。很简单，重写类的run()方法即可，把你要在线程执行时做的事情都放到里面
import threading
import time
class mythread(threading.Thread):
def __init__(…):
….
def run(self):
for i in range(10):
print self.getName, i
time.sleep(1)
以上代码我们让这个线程在执行之后每隔1秒输出一次信息到屏幕，10次后结束
getName()是threading.Thread类的一个方法，用来获得这个线程对象的name。还有一个方法setName()当然就是来设置这个线程对象的name的了。
如果要创建一个线程，首先就要先创建一个线程对象
mythreadmythread1 = mythread(’mythread 1′)
一个线程对象被创建后，他就处于“born”（诞生状态）
如何让这个Python多线程对象开始运行呢?只要调用线程对象的start()方法即可
mythread1.start()
现在线程就处于“ready”状态或者也称为“runnable”状态。
奇怪吗？不是已经start了吗？为什么不称为“running”状态呢？其实是有原因的。因为我们的计算机一般是不具有真正并行处理能力的。我们所谓的Python多线程只是把时间分成片段，然后隔一个时间段就让一个线程执行一下，然后进入“sleeping ”状态，然后唤醒另一个在“sleeping”的线程，如此循环runnable->sleeping->runnable… ，只是因为计算机执行速度很快，而时间片段间隔很小，我们感受不到，以为是同时进行的。所以说一个线程在start了之后只是处在了可以运行的状态，他什么时候运行还是由系统来进行调度的。
那一个线程什么时候会“dead”呢？一般来说当线程对象的run方法执行结束或者在执行中抛出异常的话，那么这个线程就会结束了。系统会自动对“dead”状态线程进行清理。
如果一个线程t1在执行的过程中需要等待另一个线程t2执行结束后才能运行的话那就可以在t1在调用t2的join()方法
….
def t1(…):
…
t2.join()
…
这样t1在执行到t2.join()语句后就会等待t2结束后才会继续运行。
但是假如t1是个死循环的话那么等待就没有意义了，那怎么办呢？可以在调用t2的join()方法的时候给一个浮点数做超时参数，这样这个线程就不会等到花儿也谢了了。我等你10s，你不回来我还不允许我改嫁啊？
def t1(…):
…
t2.join(10)
…
如果一个进程的主线程运行完毕而子线程还在执行的话，那么进程就不会退出，直到所有子线程结束为止，如何让主线程结束的时候其他子线程也乖乖的跟老大撤退呢？那就要把那些不听话的人设置为听话的小弟，使用线程对象的setDaemon()方法，参数为bool型。True的话就代表你要听话，我老大（主线程）扯呼，你也要跟着撤，不能拖后腿。如果是False的话就不用那么听话了，老大允许你们将在外军命有所不受的。需要注意的是setDaemon()方法必须在线程对象没有调用start()方法之前调用，否则没效果。
t1 = mythread(’t1′)
print t1.getName(),t1.isDaemon()
t1.setDaemon(True)
print t1.getName(),t1.isDaemon()
t1.start()
print ‘main thread exit’
当执行到 print ‘main thread exit’ 后，主线程就退出了，当然t1这个线程也跟着结束了。但是如果不使用t1线程对象的setDaemon()方法的话，即便主线程结束了，还要等待t1线程自己结束才能退出进程。isDaemon()是用来获得一个线程对象的Daemonflag状态的。
如何来获得与Python多线程有关的信息呢？
获得当前正在运行的线程的引用
running = threading.currentThread()
获得当前所有活动对象（即run方法开始但是未终止的任何线程）的一个列表
threadlist = threading.enumerate()
获得这个列表的长度
threadcount = threading.activeCount()
查看一个线程对象的状态调用这个线程对象的isAlive()方法，返回1代表处于“runnable”状态且没有“dead”
threadflag = threading.isAlive()
以上就是我们为大家详细介绍的有关Python多线程的相关内容。