python-thread

对CPU密集型代码(比如循环计算) - 多进程效率更高
对IO密集型代码(比如文件操作，网络爬虫) - 多线程效率更高。

th.setDaemon(True)守护线程

python中得thread的一些机制和C/C++不同：在C/C++中，主线程结束后，其子线程会默认被主线程kill掉。而在python中，主线程结束后，会默认等待子线程结束后，主线程才退出。

那么尴尬的问题就出现了，有一种情况，比如说在linux系统中存在脱离于终端的线程，即父进程在创建子进程之后先于子进程退出，会造成这个子进程变为“孤儿进程”

如果你忘记杀死子线程，那么好了，你杀主线程的时候其就会挂起等待直至子线程结束，所以为了避免这样的情况，python有两个函数管理线程：join和setDaemon

join：如在一个线程B中调用threada.join()，则threada结束后，线程B才会接着threada.join()往后运行。
setDaemon：主线程A启动了子线程B，调用b.setDaemaon(True)，则主线程结束时，会把子线程B也杀死，与C/C++中得默认效果是一样的。

tkinter

tkinter 可以传入 控件对象到线程中，用于更新界面

self.frameOutput.pack(side=tk.TOP, fill=tk.BOTH, expand=1, pady=4)
self.frameReport.pack_forget()
thrd = threading.Thread(target=dbService.check_data,args=(self.textOutput,))
thrd.setDaemon(True)  # 守护线程
thrd.start()

线程间通讯

Queue 对象已经包含了必要的锁，所以你可以通过它在多个线程间多安全地共享数据。

from queue import Queue
from threading import Thread

# A thread that produces data
def producer(out_q):
    while True:
        # Produce some data
        ...
        out_q.put(data)

# A thread that consumes data
def consumer(in_q):
    while True:
# Get some data
        try:
            it = in_q.get_nowait()
        except queue.Empty as e1:
            continue
        if it is None:
            break
        # Process the data
        ...

# Create the shared queue and launch both threads
q = Queue()
t1 = Thread(target=consumer, args=(q,))
t2 = Thread(target=producer, args=(q,))
t1.setDaemon(True)
t1.start()
t2.setDaemon(True)
t2.start()

停止

使用类来实现

class CountdownTask:
    def __init__(self):
        self._running = True

    def terminate(self):
        self._running = False

    def run(self, n):
        while self._running and n > 0:
            print('T-minus', n)
            n -= 1
            time.sleep(5)

c = CountdownTask()
t = Thread(target=c.run, args=(10,))
t.start()
c.terminate() # Signal termination
t.join()      # Wait for actual termination (if needed)