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 timeimport threadingdef 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 timeimport threadingdef 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 & ./aThreadID: 31233ThreadID: 31233Main 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.cstatic voidwait_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()._exitfuncclass _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.pydef 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.pyclass 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~
欢迎各位大神指点交流, QQ讨论群: 258498217
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