Тридинг нитью: Тридинг нитью — что это и как делать. Пинцет в сторону!

В чем преимущества тридинга бровей

Под тридингом бровей понимают процесс удаления волосков с помощью нитей.

Тридингом бровей называют метод коррекции формы, при котором лишние волоски удаляют нитью. Нить складывают специальным образом, чтобы получить петлю. Она захватывает волосок и быстрым движеньем выдергивает его. В тридинге бровей нитью обычно применяют особые капроновые нити, обладающие высоким сцеплением и позволяющие удалять разные типы волосков с одинаковой эффективностью.

В отличие от коррекции бровей воском и другими методами тридинг не требует дополнительных инструментов, только нить.

Это облегчает подготовку, хотя сама технология не так проста, как кажется, и выполнять процедуру должен опытный специалист.

Еще одно преимущество тридинга в том, что таким образом можно удалять волоски практически любого типа и размера, включая пушок, который не получится захватить пинцетом.

Основные плюсы тридинга бровей нитью

• Не имеет значения, какой длины и толщины удаляемый волосок.
• Новый волос не вырастет на месте удаленного как минимум месяц.
• Процедура выполняется гораздо быстрее, чем при других методах.
• Фолликулы не повреждаются, а значит, не будет вросших волосков.
• Нет риска инфицирования или аллергической реакции.
• Цена коррекции бровей тридингом более чем приемлемая.
• Процедура оптимальна для чувствительной кожи.
• Помимо устранения волосков нить выполняет функцию скраба.

Если вы проходите процедуру регулярно несколько раз подряд, возможно разрушение фолликулы и тогда волос на этом месте вообще перестанет вырастать.

Таким образом, коррекция бровей тридингом — это технически простая процедура, которая не затрагивает кожные покровы и дает долговременный эффект. Средняя продолжительность — около 20 минут, хотя многое зависит от объема работ.

У тридинга нет специальных противопоказаний или особых условий проведения. На самом деле, волоски с помощью нити можно удалять на любой части тела, и это широко практикуется.

Минусы тридинга бровей — реальные и надуманные

Обычно первым недостатком отмечают болезненность. На самом деле сильную боль при этой процедуре никто не испытывает, скорее речь идет о дискомфорте. Что логично, ведь волоски вырываются. Однако так как это происходит быстро, болезненность минимальна. Этот момент во многом зависит от индивидуальных особенностей — болевого порога и чувствительности кожи.

Второй момент — требуется высокая квалификация специалиста. Вообще, это характерно для всех видов эпиляции, включая коррекцию бровей воском. В случае с нитью есть вероятность неаккуратным движением захватить помимо волоска немного кожи, это даст болезненное ощущение и кровоподтек. Вот почему самостоятельно делать тридинг не рекомендуется. Как и не рекомендуется обращаться к мастерам с небольшим опытом.

Есть пара нюансов насчет самих волосков. Тридинг не используют, если волоски в целевой зоне меньше 3 мм длиной, потому что их в этом случае невозможно захватить. Также коррекция бровей нитью может быть неэффективна при слишком густой растительности в целевой зоне.

Через сколько делают коррекцию бровей после тридинга? В среднем, через месяц, то есть эффект временный. Это можно считать минусом, но, как мы отметили выше, если процедуру повторять раз за разом, фолликулы могут получать повреждения, при которых дальнейший рост волос невозможен.

И еще раз — опыт. В месте изгиба бровей нить крайне сложно контролировать. Для этого нужна четкость и отточенность движений, они приобретаются лишь постоянной практикой и высоким уровнем концентрации мастера, проводящего процедуру.

Технология тридинга

Изначально нить соединяют в замкнутое кольцо, затем перекручивают между большим и указательным пальцами обеих рук. Получаются два треугольника, в вершинах которых располагается перекрученная нить. Этот участок перемещается влево и вправо движениями пальцев.

Опытные мастера могут использовать специальные держатели, к которым нить цепляется за крючки.

Основное движение в тридинге бровей — расширение треугольника с одной стороны и сужение с другой. Когда движение нити направлено против роста волос, они запутываются в скрутке и их можно выдернуть быстрым движением. Собственно, вот и вся технология. Чем опытнее мастер, тем быстрее и безболезненнее он действует. А новые волоски с каждой процедурой будут становиться все тоньше.

Что еще учесть

Тридинг бровей в Орле делают многие салоны, но немногие делают его с минимальным дискомфортом для клиента и с максимальной эффективностью. Например, опытный мастер предварительно расчесывает брови против роста специальной щеткой, чтобы облегчить зацеп нитью. Также в хороших салонах после процедуры кожу обрабатывают специальными составами, чтобы быстрее снять раздражение. Это нюансы, но именно они формируют такое понятие как качественная услуга.

Тридинг – популярная технология коррекции бровей ниткой

Бьюти-блог

Коррекция бровей и других участков тела с помощью нитки – процедура не новая. Тренд на красивые густые брови ввели еще женщины Древней Индии. Они же изобрели безопасную коррекцию тридинг, которая сегодня стала популярной услугой салонов и броу баров. С особенностями процедуры ознакомился ELLE.

Тридинг – это коррекция бровей ниткой по особой технологии. Во время коррекции сильно натягивается нитка, петля которой набрасывается на волоски, после чего резким движением волоски выдергиваются. В салонах используют арабскую нить высокой прочности или косметическую капроновую нить, но в домашних условиях подойдет и хлопковая. Синтетическая нитка не подходит из-за свойства электризоваться, при этом не будет получаться необходимое для выдергивания волосков натяжения. Шелковая нитка слишком гладкая, будет соскальзывать, что тоже не приведет к успеху процедуры.

Длина нити должна быть не менее 50 см, для каждой процедуры используется новый отрез нити. При условии правильного хранения нити процедура тридинг считается гигиенически наиболее безопасной. Для примера, в салоне для коррекции бровей мастера используют один и тот же пинцет, и в случае халатного отношения к санитарным нормам легко можно занести инфекцию. Нить исключает попадание инфекций.

Тридинг бровей также относится к болезненным процедурам, но как и при выщипывании или эпиляции воском, боль временная и быстро проходит. Преимущество тридинга в том, что после нити не остается красноты и раздражения, поэтому на коррекцию бровей с помощью нити можно записаться в обеденный перерыв. Никто в офисе и не догадается, что вы только что побывали в салоне, а не кафетерии.

Если вы еще не пробовали тридинг и не понимаете, зачем женщины идут на эту достаточно экстравагантную процедуру, то несколько аргументов в пользу нити. Со временем лишние волоски становятся мягче и истончаются. При коррекции нитью не портится волосяная луковица, риск появления вросшего волоса минимален. Нить способна удалить даже бесцветный пушок, который не всегда подхватывает пинцет. При удалении большого количества волосков (например, между бровями) тридинг более успешен, так как захватывает сразу 2-3 волоска. Тридинг не травмирует кожу, такой способ коррекции подходит при повышенной чувствительности. Главное преимущество, с которого и нужно было начать, тридинг можно сделать бесплатно.

Тридинг делают преимущественно в салонах, хотя постичь азы этого способа коррекции можно и самостоятельно. Владение этим способом требует определенного опыта и сноровки. На ютубе выложено много роликов, которые наглядно демонстрируют, как правильно закрутить тридинг-нить.

Для коррекции бровей с помощью нити в домашних условиях вам потребуются зеркало, питательный крем, салфетки, кубики льда, нить. Желательно делать тридинг в дневное время суток при хорошем освещении.

На пару минут приложите к бровям лед. До и после процедуры можно также использовать ватные диски, смоченные отваром из ромашки. Протрите насухо брови бумажной салфеткой. Отрежьте нить длиной 50 см, свяжите ее концы. Кольцо из нити наденьте на все пальцы кроме большого. Перекрутите нить 5 раз, чтобы в центре получилась восьмерка. В итоге получается два кольца, по центру место перекручивания нити. Суть техники тридинга в том, что с одной стороны пальцы на руке сходятся, а с другой расходятся.

В каждую петлю вставьте указательный и большой палец. Маленькой петлей захватывайте волоски, которые нужно будет удалить. Дальше нужно двигать нить от переносицы к вискам, убирая при этом ненужные волоски по нижнему краю брови. Теперь пальцами руки необходимо резко раздвинуть в стороны, чтобы место соединения колец пошло вверх. Таким образом петля захватит волосок и выдернет его.

После коррекции снова протрите кожу ватным диском с ромашкой, затем нанесите питательный крем. Следующая процедура потребуется не ранее чем через месяц. Волоски выдергиваются с корнем, а не подрубаются у основания, как при выщипании пинцетом.

Смирнова Ольга

Теги

• Брови

Многопоточность в Python | Набор 1

В этой статье рассматриваются основы многопоточности в языке программирования Python. Как и многопроцессорность, многопоточность — это способ достижения многозадачности. В многопоточности используется концепция потоков . Давайте сначала разберемся с концепцией потока в архитектуре компьютера.

Поток

В вычислениях процесс является экземпляром выполняемой компьютерной программы. Любой процесс имеет 3 основных компонента:

• Исполняемая программа.
• Связанные данные, необходимые программе (переменные, рабочее пространство, буферы и т. д.)
• Контекст выполнения программы (состояние процесса)

Поток — это объект внутри процесса, который можно запланировать для выполнения. Кроме того, это наименьшая единица обработки, которая может быть выполнена в ОС (операционной системе). Простыми словами, поток — это последовательность таких инструкций внутри программы, которая может выполняться независимо от другого кода. Для простоты можно предположить, что поток — это просто подмножество процесса! Поток содержит всю эту информацию в Блок управления потоком (TCB) :

• Идентификатор потока: Уникальный идентификатор (TID) назначается каждому новому потоку
• Указатель стека: Указывает на стек потока в процессе. Стек содержит локальные переменные в области видимости потока.
• Счетчик программ: регистр, в котором хранится адрес инструкции, выполняемой потоком в данный момент.
• Состояние потока: может быть запущен, готов, ожидает, запущен или выполнен.
• Набор регистров потока: регистра назначены потоку для вычислений.
• Указатель родительского процесса: Указатель на блок управления процессом (PCB) процесса, в котором живет поток.

Рассмотрите диаграмму ниже, чтобы понять взаимосвязь между процессом и его потоком:

Многопоточность: В одном процессе может существовать несколько потоков, где:

• Каждый поток содержит свой собственный набор регистров и локальные переменные (хранятся в стеке) .
• Все потоки процесса совместно используют глобальных переменных (хранящихся в куче) и программный код .

Рассмотрим схему ниже, чтобы понять, как в памяти существует несколько потоков:

Многопоточность определяется как способность процессора выполнять несколько потоков одновременно.

В простом одноядерном процессоре это достигается за счет частого переключения между потоками. Это называется переключение контекста . При переключении контекста состояние потока сохраняется, а состояние другого потока загружается всякий раз, когда происходит какое-либо прерывание (из-за ввода-вывода или установленного вручную). Переключение контекста происходит так часто, что кажется, что все потоки выполняются параллельно (это называется многозадачностью ).

Рассмотрим приведенную ниже диаграмму, на которой процесс содержит два активных потока: 

Многопоточность в Python

В Python модуль threading предоставляет очень простой и интуитивно понятный API для создания нескольких потоков в программе. Рассмотрим простой пример с использованием модуля потоков:

Python3

import threading 900 07 def print_cube(num):           печать ( "Куб: {}" . формат (число * число * число))     def print_square(num):           print ( "Квадрат: {}" . формат (число * число))     если __имя__ = = "__main__" :           t1 = threading. Thread(target = print_square, args = ( 10 ,))      t2 = резьба. Резьба (цель = 9 0115 print_cube, аргументы = ( 10 ,))             t1.start()           t2.start()        901 15      т1 .join()           t2.join()             печать ( "Готово!" )

 Квадрат: 100
Куб: 1000
Сделанный! 

Давайте попробуем понять приведенный выше код:

• Чтобы импортировать модуль потоков, мы делаем:

 import threading 

• Чтобы создать новый поток, мы создаем объект класса Thread . Он принимает следующие аргументы:
  • target : функция, которая будет выполняться потоком
  • args : аргументы, которые будут переданы целевой функции
• Чтобы запустить поток, мы используем метод start класса Thread .

 t1.start()
t2.start() 

• После запуска потоков текущая программа (вы можете думать о ней как о главном потоке) также продолжает выполняться. Чтобы остановить выполнение текущей программы до завершения потока, мы используем метод join .

 t1.join()
t2.join() 

• В результате текущая программа сначала будет ждать завершения t1 , а затем t2 . После их завершения выполняются остальные операторы текущей программы.

Рассмотрим приведенную ниже диаграмму, чтобы лучше понять, как работает приведенная выше программа:

Рассмотрим приведенную ниже программу Python, в которой мы печатаем имя потока и соответствующий процесс для каждой задачи: импорт резьба

импорт os

 

def задача1():

     печать ("Задача 1 назначена потоку: {}". Формат (threading.current_thread (.name))

     print

(" ID запущенной задачи процесса 1 : {}". 90 116 формат (os.getpid()))

 

def task2():

     print ("Задача 2 назначена потоку: { }". формат (threading.current_thread().name))

     print (" ID запущенной задачи процесса 2 : {}". формат (os.getpid()))

 

если __имя__ = = "__main__":

 

    

     print (" ID процесса основной программы: {}". формат ( os.getpid()))

 

    

     print ("Имя основного потока: {}". 9 Формат 0115 (threading.current_thread().name))

 

    

     t1 = threading.Thread(target = 9 0116 задача1, имя = 't1' )

     t2 = threading.Thread(цель = задача2, имя = 't2' ) 

 

9 0114     

     t1.start()

     t2.start()

 

    

     901 16 t1.join()

     t2.join()

 Идентификатор запущенного процесса основная программа: 11758
Имя основного потока: MainThread
Задача 1 назначена потоку: t1
ID запущенной задачи процесса 1: 11758
Задача 2 назначена потоку: t2
ID процесса, выполняющего задачу 2: 11758 

Давайте попробуем понять приведенный выше код:

• Мы используем функцию os. getpid() для получения идентификатора текущего процесса.

 print("ID процесса, выполняющего основную программу: {}".format(os.getpid())) 

• Как видно из вывода, ID процесса остается одинаковым для всех потоков.
• Мы используем функцию threading.main_thread() для получения объекта основного потока. В обычных условиях основной поток — это поток, из которого был запущен интерпретатор Python. имя Атрибут объекта потока используется для получения имени потока.

 print("Имя основного потока: {}".format(threading.main_thread().name)) 

• Мы используем функцию threading.current_thread() для получения объекта текущего потока.

 print("Задача 1 назначена потоку: {}".format(threading.current_thread().name)) 

Приведенная ниже диаграмма проясняет изложенную выше концепцию:

Итак, это было краткое введение к многопоточности в Python.

Следующая статья из этой серии охватывает синхронизация между несколькими потоками . Многопоточность в Python | Набор 2 (Синхронизация)

Эта статья предоставлена ​​ Nikhil Kumar . Если вам нравится GeeksforGeeks и вы хотите внести свой вклад, вы также можете написать статью с помощью write.geeksforgeeks.org или отправить ее по адресу [email protected]. Посмотрите, как ваша статья появится на главной странице GeeksforGeeks, и помогите другим гикам.

Пожалуйста, пишите комментарии, если вы обнаружите что-то неправильное, или вы хотите поделиться дополнительной информацией по теме, обсуждаемой выше.

Использование пула потоков:

Пул потоков — это набор потоков, которые создаются заранее и могут повторно использоваться для выполнения нескольких задач. Модуль concurrent.futures в Python предоставляет класс ThreadPoolExecutor, упрощающий создание пула потоков и управление им.

В этом примере мы определяем рабочую функцию, которая будет выполняться в потоке. Мы создаем ThreadPoolExecutor максимум с двумя рабочими потоками. Затем мы отправляем две задачи в пул с помощью метода submit. Пул управляет выполнением задач в своих рабочих потоках. Мы используем метод выключения, чтобы дождаться завершения всех задач, прежде чем основной поток продолжит работу.

. Многопоточность может помочь вам сделать ваши программы более эффективными и отзывчивыми. Однако при работе с потоками важно соблюдать осторожность, чтобы избежать таких проблем, как условия гонки и взаимоблокировки.

Python3

импорт concurrent.futures   def 90 115 worker():      print ( "Выполняется рабочий поток" )   пул = concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers = 2 )   pool. submit(worker) pool.submit(worker)   pool.shutdown(wait = True )   901 15 print ( "Основной поток продолжает работать" )

Выход

 Работает рабочий поток
Рабочий поток запущен
Основной поток продолжает работать
 

Питон | Различные способы уничтожения потока

В общем, внезапное завершение потока считается плохой практикой программирования. Внезапное завершение потока может оставить критический ресурс, который должен быть правильно закрыт, открытым. Но вы можете захотеть убить поток после того, как прошел определенный период времени или было сгенерировано какое-то прерывание. Существуют различные методы, с помощью которых вы можете убить поток в python.
 

• Вызов исключений в потоке Python
• Установка/сброс флага остановки
• Использование трассировки для уничтожения потоков
• Использование многопроцессорного модуля для уничтожения потоков
• Завершение потока Python путем установки его в качестве демона
• Использование скрытой функции _stop ()

Вызов исключений в потоке Python:  
Этот метод использует функцию PyThreadState_SetAsyncExc() для создания исключения в потоке. Например, 
  9с типы

импорт время

   

класс thread_with_exception(threading.Thread):

     def __init__( self , name):

         threading.Thread.__init__( self )

         self .name = name 90 007              

     def run( self ): 900 07

 

        

         попробуйте :

             901 15 в то время как Правда :

                print ( 'работает' + self . name) 9 0007          finally :

             печать ( 9 0115 ‘завершено’ )

          

     def get_id( self ):

 

        

         if hasattr ( self , '_thread_id' ):

             return self ._thread_id

9 0114          для id , поток в threading._active.items():

             , если 9 0115 нить is self :

                       возврат id

90 114    

     def raise_exception( self ):

         thread_id = self . get_id()

         res = ctypes.pythonapi.PyThreadState_SetAsync Exc(thread_id,

             ctypes.py_object(SystemExit))

         , если re s > 1 :

             ctypes.pythonapi.PyThreadState_SetAsyncExc(thread_id, 0 901 16 )

             print ( 'Ошибка возбуждения исключения' )

       

t1 = thread_with_exception( 'Поток 1' )

t1.start()

time.sleep( 2 )

t1.raise_exception( )

t1.join()

Когда мы запустим приведенный выше код на машине, вы заметите, что как только вызывается функция raise_exception(), целевая функция run() завершается. Это связано с тем, что как только возникает исключение, управление программой переходит из блока try, и функция run() завершается. После этого можно вызвать функцию join(), чтобы убить поток. В отсутствие функции run_exception() целевая функция run() продолжает работать вечно, а функция join() никогда не вызывается для уничтожения потока.
  
Установка/сброс флага остановки:  
Чтобы завершить поток, мы можем объявить флаг остановки, и этот флаг будет время от времени проверяться потоком. Например 
 

Python3

импорт потоки импорт time   def run():      while True :          печать ( 'нарезка' )          global stop_threads          if stop_threads:              перерыв stop_threads = False t1 = threading. Thread(цель = запуск) t1.start() time.sleep( 1 ) 9 0007 stop_threads = True t1.join() печать ( 'поток убит' )

В приведенном выше коде, как только глобальный устанавливается переменная stop_threads, целевая функция run() завершается и поток t1 можно убить с помощью t1.join(). Но можно воздержаться от использования глобальной переменной по определенным причинам. В таких ситуациях можно передать объекты функции, чтобы обеспечить функциональность, аналогичную показанной ниже.
 

Python3

импорт потоки импорт 9011 6 time   def run(stop):      while True 901 16 :          печать ( 'нарезка' ) 9011 5          если stop():                 break                   9011 4 def main():          stop_threads = False 901 15          t1 = threading. Thread(цель = run, args = ( lambda : stop_threads, ))          t1.start()          time.sleep( 1 )          stop_threads = True          t1.присоединиться()          print ( 'нить убита' ) main() 9011 6

Объект функции, переданный в приведенном выше коде, всегда возвращает значение локальной переменной stop_threads . Это значение проверяется в функции run(), и как только stop_threads сбрасывается, функция run() завершается и поток может быть уничтожен.
  
Использование трассировок для уничтожения потоков:  
Этот метод работает путем установки трассировок в каждом потоке. Каждая трассировка завершается при обнаружении какого-либо стимула или флага, что мгновенно уничтожает связанный с ней поток. Например 
 

Python3

импорт sys импорт трассировка импорт резьба импорт время класс thread_with_trace(threading.Thread):    def __init__( self , * аргументы, * * ключевых слов):      threading.Thread.__init__( self , * аргументы, * * ключевые слова)      self . killed = False   9011 5    def start( self ):      self .__run_backup 90 116 = self .run      self .run = self 901 15 .__run           threading.Thread.start( self )      def __run( 9011 6 self ):      sys.settrace( self . globaltrace)      self .__run_backup()      self .run = сам .__run_backup      def globaltrace( self , кадр, событие, аргумент):      если событие = = 'вызов' :        return self . localtrace      else 9011 5 :        возврат Нет      def localtrace( self , кадр, событие, аргумент):      если сам .killed:        если событие = = 'строка' :          поднять SystemExit() 90 116      возврат self .localtrace      def kill( self ): 90 116      func():    while True :      901 15 печать ( 'нарезка' )   t1 = thread_with_trace(цель = функция) t1. start() time.sleep( 2 ) t1.kill() t1.join() если не t1.isAlive(): 90 114    печать ( 'резьба забита' )

В этом коде start() слегка изменен для установки функции трассировки системы с помощью settrace(). Локальная функция трассировки определена таким образом, что всякий раз, когда устанавливается флаг уничтожения (убит) соответствующего потока, возникает исключение SystemExit при выполнении следующей строки кода, что завершает выполнение целевой функции func. Теперь поток можно убить с помощью join().
  
Использование многопроцессорного модуля для уничтожения потоков:  
Модуль многопроцессорности Python позволяет вам создавать процессы так же, как вы создаете потоки с помощью модуля потоков. Интерфейс многопоточного модуля аналогичен интерфейсу многопоточного модуля. Например, в заданном коде мы создали три потока (процесса), которые считаются от 1 до 9. 116

импорт время

 

по умолч. функция(номер):

     для i в 901 16 диапазон ( 1 , 10 ):

         time.sleep( 0.01 )

         печать ( 'Thread' 9 0116 + стр (номер) + ': отпечатки' + стр (номер * i))

 

901 15 для i в диапазон ( 0 , 3 ):

     резьба = резьба. Резьба (цель = func, args = (i,))

     thread.start()

Функциональность приведенного выше кода также может быть реализована с помощью модуля многопроцессорной обработки аналогичным образом с очень небольшими изменениями. См. приведенный ниже код.
 

Python3

импорт многопроцессорность импорт 90 116 время   по умолч. функция(номер):      для i в диапазоне ( 1 , 10 ):          time.sleep( 0,01 ) печать ( 'Обработка' + стр (номер) + ': печатает' 90 116 + ул (номер * i))   для i в диапазон ( 9011 6 0 , 3 ):      процесс = multiprocessing. Process(target = func, args = (i,))      process.start()

Хотя интерфейс двух модулей похож, два модуля имеют очень разные реализации. Все потоки совместно используют глобальные переменные, тогда как процессы полностью отделены друг от друга. Следовательно, уничтожение процессов намного безопаснее по сравнению с уничтожением потоков. Классу Process предоставляется метод terminate() для уничтожения процесса. Теперь вернемся к исходной проблеме. Предположим, в приведенном выше коде мы хотим убить все процессы по прошествии 0,03 с. Эта функциональность достигается с помощью модуля многопроцессорности в следующем коде.
 

Python3

импорт многопроцессорность импорт 901 16 time   def func(number):      для i 9 0116 в диапазоне ( 1 , 10 ):          time. sleep( 0,01 )          печать ( «Обработка» + стр 9011 6 (номер) + ': печатает' + стр (номер * i))   все_процессы = []   для i в диапазоне ( 0 , 3 ):      процесс = multiprocessing.Process(target 9011 6 = функция, аргументы = (i,))      process.start()      all_processes.append(process)   time.sleep( 0,03 ) для процесс в all_processes:      process. terminate()

Хотя два модуля имеют разные реализации. Эта функциональность, предоставляемая модулем многопроцессорности в приведенном выше коде, аналогична уничтожению потоков. Следовательно, модуль многопроцессорности можно использовать как простую альтернативу всякий раз, когда нам требуется реализовать уничтожение потоков в Python.
  
Уничтожение потока Python путем установки его в качестве демона:  
Потоки демона — это потоки, которые уничтожаются при выходе из основной программы. Например 
 

Python3

импорт потоки импорт время 9 0116 импорт sys   def func(): в то время как True :          time. sleep( 0.5 )          печать ( "Нить живая , и он не умрет при завершении программы" )   t1 = threading.Thread(цель = func) t1.start() time.sleep( 2 ) sys.exit()

Обратите внимание, что поток t1 остается активным и предотвращает выход основной программы через sys.exit(). В Python любой живой поток, не являющийся демоном, блокирует выход основной программы. Принимая во внимание, что сами потоки демона уничтожаются, как только основная программа выходит. Другими словами, как только основная программа завершает работу, все потоки демона уничтожаются. Чтобы объявить поток демоном, мы устанавливаем аргумент ключевого слова daemon равным True. Например, в данном коде демонстрируется свойство потоков демона.
 

Python3

импорт потоки импорт 9011 6 time import sys   def func(): 9 0115 в то время как True :          time.sleep( 0,5 )          print ( 'Поток живой, но он умрет при завершении программы' )   t1 = 90 116 threading.Thread(цель = функция) t1.daemon = True t1.start() time.sleep( 2 901 15) sys.exit()

Обратите внимание, что как только основная программа завершает работу, поток t1 уничтожается. Этот метод оказывается чрезвычайно полезным в тех случаях, когда завершение программы может использоваться для запуска уничтожения потоков. Обратите внимание, что в Python основная программа завершается, как только все потоки, не являющиеся демонами, мертвы, независимо от количества живых потоков демонов. Следовательно, ресурсы, удерживаемые этими потоками демона, такие как открытые файлы, транзакции базы данных и т. д., могут не освобождаться должным образом. Начальный поток управления в программе на Python не является потоком демона. Принудительное уничтожение потока не рекомендуется, если только точно не известно, что это не приведет к утечкам или взаимоблокировкам.
Использование скрытой функции _stop() :  
Чтобы завершить поток, мы используем скрытую функцию _stop(), эта функция не документирована, но может исчезнуть в следующей версии Python.
 

Python3

импорт время импорт 9011 6 threading   class MyThread(threading. Thread):                         9011 5 def __init__( self , * аргументы, * * kwargs): 90 116 супер (MyThread, self ).__init__( * аргументы, * * 90 116 кваргс)          self ._stop = threading.Event()             def стоп( сам ):          9011 6 сам ._стоп. набор ()        деф остановлен( сам ):          return self . _stop.isSet()        def 9011 6 run( self ):          в то время как True :             if self .stopped():                 9011 5 возврат              печать ( "Привет, мир!" )              time.sleep( 1 90 115 )   t1 = MyThread()   t1.start() time.sleep( 5 ) t1.stop() 90 115 t1.join()

Примечание: Выше методы могут не работать в той или иной ситуации, потому что python не предоставляет никакого прямого метода для уничтожения потоков.