Python：线程为什么搞个setDaemon
前言
使用 Python 都不会错过线程这个知识，但是每次谈到线程，大家都下意识说 GIL 全局锁，
但其实除了这个老生常谈的话题，还有很多有价值的东西可以探索的，譬如：setDaemon()。
线程的使用 与 存在的问题
我们会写这样的代码来启动多线程:
import time
import threading
def test():
while True:
print threading.currentThread()
time.sleep(1)
if __name__ == '__main__':
t1 = threading.Thread(target=test)
t2 = threading.Thread(target=test)
t1.start()
t2.start()输出：
^C<Thread(Thread-2, started 123145414086656)>
<Thread(Thread-1, started 123145409880064)>
^C^C^C^C^C^C<Thread(Thread-2, started 123145414086656)> # ctrl-c 多次都无法中断
<Thread(Thread-1, started 123145409880064)>
^C<Thread(Thread-1, started 123145409880064)>
<Thread(Thread-2, started 123145414086656)>
<Thread(Thread-1, started 123145409880064)>
<Thread(Thread-2, started 123145414086656)>
<Thread(Thread-2, started 123145414086656)><Thread(Thread-1, started 123145409880064)>
...（两个线程竞相打印）通过 Threading 我们可以很简单的实现并发的需求，但是同时也给我们带来了一个大难题: 怎么退出呢？
在上面的程序运行中，我已经尝试按了多次的 ctrl-c，都无法中断这程序工作的热情！最后是迫不得已用 kill 才结束。
那么怎样才能可以避免这种问题呢？或者说，怎样才能在主线程退出的时候，子线程也自动退出呢？
守护线程
有过相似经验的老司机肯定就知道，setDaemon() 将线程搞成 守护线程 不就得了呗:
import time
import threading
def test():
while True:
print threading.currentThread()
time.sleep(1)
if __name__ == '__main__':
t1 = threading.Thread(target=test)
t1.setDaemon(True)
t1.start()
t2 = threading.Thread(target=test)
t2.setDaemon(True)
t2.start()输出：
python2.7 1.py
<Thread(Thread-1, started daemon 123145439883264)>
<Thread(Thread-2, started daemon 123145444089856)>
（直接退出了）直接退出？理所当然，因为主线程已经执行完了，确实是已经结束了，正因为设置了守护线程，所以这时候子线程也一并退出了。
突如其来的 daemon
那么问题来了，我们以前学 C 语言的时候，好像不用 Daemon 也可以啊，比如这个：
#include <stdio.h>
#include <sys/syscall.h>
#include <pthread.h>
void *test(void *args)
{
while (1)
{
printf("ThreadID: %d\n", syscall(SYS_gettid));
sleep(1);
}
}
int main()
{
pthread_t t1 ;
int ret = pthread_create(&t1, NULL, test, NULL);
if (ret != 0)
{
printf("Thread create failed\n");
}
// 避免直接退出
sleep(2);
printf("Main run..\n");
}输出：
# gcc -lpthread test_pytha.out & ./a
ThreadID: 31233
ThreadID: 31233
Main run.. （毫不犹豫退出了）既然 Python 也是用 C 写的，为什么 Python 多线程退出需要 setDaemon ？？？
想要解决这个问题，我们怕不是要从主线程退出的一刻开始讲起，从前....
反藤摸瓜
Python 解析器在结束的时候，会调用 wait_for_thread_shutdown 来做个例行清理：
// python2.7/python/pythonrun.c
static void
wait_for_thread_shutdown(void)
{
#ifdef WITH_THREAD
PyObject *result;
PyThreadState *tstate = PyThreadState_GET();
PyObject *threading = PyMapping_GetItemString(tstate->interp->modules,
"threading");
if (threading == NULL) {
/* threading not imported */
PyErr_Clear();
return;
}
result = PyObject_CallMethod(threading, "_shutdown", "");
if (result == NULL)
PyErr_WriteUnraisable(threading);
else
Py_DECREF(result);
Py_DECREF(threading);
#endif
}我们看到 #ifdef WITH_THREAD 就大概猜到对于是否多线程，这个函数是运行了不同的逻辑的
很明显，我们上面的脚本，就是命中了这个线程逻辑，所以它会动态 import threading 模块，然后执行 _shutdown 函数。
这个函数的内容，我们可以从 threading 模块看到：
# /usr/lib/python2.7/threading.py
_shutdown = _MainThread()._exitfunc
class _MainThread(Thread):
def __init__(self):
Thread.__init__(self, name="MainThread")
self._Thread__started.set()
self._set_ident()
with _active_limbo_lock:
_active[_get_ident()] = self
def _set_daemon(self):
return False
def _exitfunc(self):
self._Thread__stop()
t = _pickSomeNonDaemonThread()
if t:
if __debug__:
self._note("%s: waiting for other threads", self)
while t:
t.join()
t = _pickSomeNonDaemonThread()
if __debug__:
self._note("%s: exiting", self)
self._Thread__delete()
def _pickSomeNonDaemonThread():
for t in enumerate():
if not t.daemon and t.is_alive():
return t
return None_shutdown 实际上也就是 _MainThread()._exitfunc 的内容，主要是将 enumerate() 返回的所有结果，全部 join() 回收
而 enumerate() 是什么？
这个平时我们也会使用，就是当前进程的所有 符合条件 的 Python线程对象:
>>> print threading.enumerate()
[<_MainThread(MainThread, started 140691994822400)>]# /usr/lib/python2.7/threading.py
def enumerate():
"""Return a list of all Thread objects currently alive.
The list includes daemonic threads, dummy thread objects created by
current_thread(), and the main thread. It excludes terminated threads and
threads that have not yet been started.
"""
with _active_limbo_lock:
return _active.values() + _limbo.values()符合条件？？？ 符合什么条件？？ 不着急，容我娓娓道来：
从起源谈存活条件
在 Python 的线程模型里面，虽然有 GIL 的干涉，但是线程却是实实在在的原生线程
Python 只是多加一层封装: t_bootstrap，然后再在这层封装里面执行真正的处理函数。
在 threading 模块内，我们也能看到一个相似的：
# /usr/lib/python2.7/threading.py
class Thread(_Verbose):
def start(self):
...省略
with _active_limbo_lock:
_limbo[self] = self # 重点
try:
_start_new_thread(self.__bootstrap, ())
except Exception:
with _active_limbo_lock:
del _limbo[self] # 重点
raise
self.__started.wait()
def __bootstrap(self):
try:
self.__bootstrap_inner()
except:
if self.__daemonic and _sys is None:
return
raise
def __bootstrap_inner(self):
try:
...省略
with _active_limbo_lock:
_active[self.__ident] = self # 重点
del _limbo[self] # 重点
...省略在上面的一连串代码中，_limbo 和 _active 的变化都已经标记了重点，我们可以得到下面的定义：
_limbo : 就是调用了 start，但是还没来得及 _start_new_thread 的对象
_active: 活生生的线程对象那么回到上文，当 _MainThread()._exitfunc 执行时，是会检查整个进程是否存在 _limbo + _active 的对象，
只要存在一个，就会调用 join(), 这个也就是堵塞的原因。
setDaemon 用处
无限期堵塞不行，自作聪明帮用户强杀线程也不是办法，那么怎么做才会比较优雅呢？
那就是提供一个途径，让用户来设置随进程退出的标记，那就是 setDaemon：
class Thread():
...省略
def setDaemon(self, daemonic):
self.daemon = daemonic
...省略
# 其实上面也贴了，这里再贴一次
def _pickSomeNonDaemonThread():
for t in enumerate():
if not t.daemon and t.is_alive():
return t
return None只要子线程，全部设置 setDaemon(True), 那么主线程一准备退出，全都乖乖地由操作系统销毁回收。
之前一直很好奇，pthread 都没有 daemon 属性，为什么 Python 会有呢？
结果这玩意就是真的是仅作用于 Python 层（手动笑脸）
结语
区区一个 setDaemon 可以引出很多本质内容的探索机会，比如线程的创建过程，管理流程等。
这些都是很有意思的内容，我们应该大胆探索，不局限于使用~
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