python threading如何不阻塞主进程

Python threading可以通过设置线程为守护线程来避免阻塞主进程。守护线程是不会阻止主进程退出的线程，即使它们没有运行完毕。

具体实现方法是，在创建线程时将其设置为守护线程：

import threading

def worker():
    # do some work

t = threading.Thread(target=worker)
t.daemon = True  # 设置守护线程
t.start()

# 主进程可以继续执行，即使子线程没有运行完毕

通过设置守护线程，即使子线程没有运行完毕，主进程也可以继续执行，不会被阻塞。但需要注意的是，守护线程可能无法执行完所有任务，因为主进程退出时会直接终止守护线程。

相关问题

python3不阻塞启动进程

Python3不阻塞启动进程。这是因为Python3中的多线程库（threading）使用全局解释器锁（Global Interpreter Lock，GIL）来确保同一时刻只有一个线程执行Python字节码。虽然多线程可以通过高效的任务切换机制实现并发执行，但是由于GIL的存在，多线程在CPU密集型任务上的性能并不会得到提升。

与多线程不同，Python3的多进程库（multiprocessing）使用了完全不同的机制，每个进程都有独立的解释器和GIL。这意味着多个进程可以同时执行CPU密集型任务，并且能够利用多核处理器的全部性能。启动多个进程不会阻塞主进程的执行，因为每个进程都在独立的解释器中运行，彼此之间互不干扰。

当使用multiprocessing库启动进程时，可以通过调用进程的start()方法来启动进程并立即返回，而不需要等待进程的执行完成。这样可以在主进程中同时启动多个子进程，并实现并行化处理。

总之，Python3的多进程不会阻塞主进程的启动，可以在主进程中并行启动多个子进程，从而充分利用多核处理器的性能。这使得Python3特别适合处理CPU密集型任务，并提高了程序的执行效率。

python 使用opencv如何让显示图像的时候不阻塞主进程，给出代码

在Python中使用OpenCV显示图像，并且希望在不阻塞主进程的情况下进行，通常可以利用OpenCV的`cv2.imshow()`函数来显示图像，同时使用多线程或者事件循环来保持主进程的运行。但是，OpenCV并不直接支持GUI事件的非阻塞处理，因此通常需要使用其他库来辅助，例如Tkinter。

以下是一个使用Tkinter和OpenCV结合实现非阻塞图像显示的简单示例代码：

import cv2
import tkinter as tk
from tkinter import ttk
from PIL import Image, ImageTk
import threading

def update_image():
    # 使用OpenCV读取图像
    global img
    img = cv2.imread("image.jpg")

    # 在Tkinter的主线程中更新图像显示
    def update():
        if img is not None:
            # 将OpenCV的图像格式转换为Tkinter可以使用的格式
            image = Image.fromarray(cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB))
            photo = ImageTk.PhotoImage(image)
            label.image = photo  # 避免垃圾回收
            label.configure(image=photo)
            label.after(100, update)  # 设置定时器，每100ms更新一次图像

    # 在主线程中开始更新图像
    update()

# 创建Tkinter窗口
root = tk.Tk()
root.title("Non-Blocking Image Display")

# 创建一个标签来放置图像
label = ttk.Label(root)
label.pack()

# 创建并启动图像更新线程
thread = threading.Thread(target=update_image)
thread.daemon = True  # 设置守护线程，主线程退出时子线程也退出
thread.start()

# 进入Tkinter的事件循环
root.mainloop()

这段代码中，我们使用了`threading`模块来创建一个新的线程，在这个线程中读取图像并更新Tkinter的标签。由于图像更新在独立的线程中进行，主程序的事件循环不会被阻塞。