在 Python 中,使用进程(通过 multiprocessing
模块)和线程(通过 threading
模块)的行为确实有所不同,尤其是在资源管理和终止时。下面解释了这两种情况:
multiprocessing
模块)multiprocessing
创建进程时,通常需要调用 join
方法来等待进程结束。这是因为每个进程都有自己的内存空间,系统资源。使用 join
可以确保进程完全结束,避免产生僵尸进程,同时可以让父进程等待子进程完成,这对于收集子进程的输出或清理资源尤其重要。join
,父进程可能会在子进程完成之前结束,这可能导致资源泄露或其他问题。threading
模块)threading
创建线程时,通常不需要显式调用 join
,除非你需要在主线程中等待一个或多个线程完成特定任务。daemon=False
)。这意味着,主线程会等待所有非守护线程完成后才结束。因此,如果不需要同步或等待特定线程,可以不用调用 join
。daemon=True
),主线程结束时不会等待这些守护线程。守护线程适用于后台任务,不需要明确的同步或完成。join
以确保资源得到释放和管理。join
的使用取决于你是否需要在特定时刻同步线程。如果线程是非守护线程(默认情况),主线程会自动等待它们完成,不需要显式调用 join
。如果线程是守护线程,它们在主线程结束时会自动终止,也不需要 join
。在 Python 的 threading
模块中,当一个线程的任务(即其目标函数)执行完毕后,该线程会自动退出。这里有几个关键点需要注意:
线程的生命周期:一个线程(使用 threading.Thread
创建)在其目标函数开始执行时启动,并在该函数执行完毕后自动结束。不需要显式调用任何方法来结束线程。
非守护线程 vs 守护线程:
daemon=True
),那么这些线程不会阻止主线程的退出。当主线程结束时,守护线程会被强制结束,无论它们是否还在执行任务。使用join
方法:尽管线程会在其任务完成后自动退出,但有时您可能需要在主线程中等待一个或多个子线程完成。在这种情况下,您可以在主线程中对子线程调用 join
方法。这会阻塞主线程,直到被 join
的线程结束。如果不调用 join
,主线程会继续执行其他任务,不会等待这些子线程完成。
资源释放:线程相对于进程来说是轻量级的,并且它们共享相同的内存空间。因此,线程结束时,其占用的资源(如内存)通常由操作系统自动回收。
总的来说,线程在完成其任务后会自动结束,而是否需要使用 join
取决于是否需要在主线程中同步等待这些线程的完成。