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:
1输出：
1^C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:
1输出：
1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：
1输出：
1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：
1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：
1_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:
1>>>1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：
1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：
1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：
1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~
