Python主线程等待子线程完成

Python主线程等待子线程完成

问题背景

最近开发的一个小脚本，主要是用来对文件进行翻译，由于是用http请求的方式调用机翻的API，耗时大，任务多，所以运用多线程技术。先通过对xml解析，在子线程中进行翻译，最后一次性写入文件。发现子线程还没有完全结束的时候，主线程已经结束。

代码分析

通过学习，一定会调用线程的join函数。join函数的作用就是阻塞调用的线程，等待子线程全部完成之后，再启动调用的线程以下是源码注释：
This blocks the calling thread until the thread whose join() method is
called terminates – either normally or through an unhandled exception
or until the optional timeout occurs.
可以看到，调用线程（调用子线程的线程）会等待子线程的结束。
于是，我就去试了一下。在工作线程中，调用join函数

# task是任务队列，接收thread子类，也就是工作线程
while len(self.tasks)>0 :
	job = self.task.pop();
	job.start()
	job.join()

再次启动脚本，并没有什么用。由于对线程池的熟练度不够。仔细检查代码，理解了上述注释之后，就明白了。请先看线程池的代码：

# 这个代码是网上一位大佬的java实现，自己转python，但是具体url历史记录找不到了，感谢大佬
import queue
import string
import threading
import worker


class threadPool:
    """
        自定义线程池

        成员变量
            1、任务队列
            2、当前线程数量
            3、核心线程数量
            4、最大线程数量
            5、任务队列的长度

        成员方法
            1、提交任务
            2、执行任务
    """
    tasks = []
    threadnum = 0

    def __init__(self, coresize, maxsize, worksize):
        self.coresize = coresize
        self.maxsize = maxsize
        self.worksize = worksize

    def submit(self, thread=threading.Thread):
        if len(self.tasks) >= self.worksize:
            print("任务" + thread.name + "丢弃")
        else:
            self.tasks.append(thread)
            self.execthread(thread)

    def execthread(self, thread):
        if self.threadnum < self.coresize:
            item = worker.worker("核心线程" + str(self.threadnum), self.tasks)
            item.start()
           # item.join()
            self.threadnum += 1
        elif self.threadnum < self.maxsize:
            item = worker.worker("非核心线程" + str(self.threadnum), self.tasks)
            item.start()
            # item.join()
            self.threadnum += 1
        else:
            print("被缓存")

主线程通过pool的submit函数提交任务之后，exec执行部分，join被注释调，主线程就不会等待线程池执行完成，所以要在这里加上join函数，让主线程等待线程池，线程池等待工作线程完成，这样一个流程。

总结

至此，这个多线程的小问题就解决了。也不是很小吧，只是一开始确实没什么思路，经过查找资料和思考才能解决。希望各位同学少出bug，多挣钱。
文档如有错误，希望各位大佬指出。共同完成高质量的文档。