在使用Python进行多线程编程时，`threading`模块是一个非常强大的工具。然而，当同时启动多个线程时，如何确保主线程能准确地知道所有子线程都已完成工作呢？这不仅关系到程序的效率，还直接影响到代码的健壮性。
首先，我们需要了解`threading.Thread()`的基本用法。通过创建Thread对象并调用`.start()`方法，可以让线程开始执行任务。但问题是，主线程无法直接感知其他线程的状态。这时，我们可以利用`join()`方法来实现这一目标。`join()`会让主线程阻塞，直到它所调用的对象（即指定的线程）运行完毕为止。例如：
```python
import threading
import time
def worker():
print(f"{threading.current_thread().name} 开始工作...")
time.sleep(2)
print(f"{threading.current_thread().name} 完成任务！")
创建多个线程
threads = []
for i in range(5):
t = threading.Thread(target=worker, name=f"Thread-{i+1}")
threads.append(t)
t.start()
等待所有线程完成
for t in threads:
t.join()
print("所有线程均已结束，主线程继续执行后续逻辑！")
```
上述代码中，我们创建了5个独立的线程，并通过循环逐一调用`.join()`，从而保证主线程不会提前退出，而是耐心等待每个子线程完成其任务。这种方式简单高效，是处理多线程同步问题的经典方案之一。🌟
通过合理运用`join()`方法，我们不仅能轻松判断所有线程是否运行结束，还能进一步优化程序逻辑，提升整体性能哦！✨