有一个图书馆就是为了这个目的而建的，别说了。尽管这里列出的一些注意事项仍然适用，但至少这个库提供了一种常规的、可重复的技术来实现既定的目标。

多处理。进程可以p.terminate()

如果我想杀死一个线程，但不想使用标志/锁/信号/信号量/事件/任何东西，我就把线程提升到完整的进程。对于只使用几个线程的代码，开销并没有那么糟糕。

例如，这可以方便地终止执行阻塞I/O的助手“线程”

转换很简单:在相关代码中替换所有线程。多线程线程。进程和所有队列。多处理队列。排队并将p.t terminate()所需的调用添加到想要杀死子进程p的父进程中

关于多处理，请参阅Python文档。

例子:

import multiprocessing
proc = multiprocessing.Process(target=your_proc_function, args=())
proc.start()
# Terminate the process
proc.terminate()  # sends a SIGTERM

最简单的方法是:

from threading import Thread
from time import sleep

def do_something():
    global thread_work
    while thread_work:
        print('doing something')
        sleep(5)
    print('Thread stopped')

thread_work = True
Thread(target=do_something).start()
sleep(5)
thread_work = False

实现一个线程是绝对可能的。方法，如下例代码所示:

import sys
import threading
import time


class StopThread(StopIteration):
    pass

threading.SystemExit = SystemExit, StopThread


class Thread2(threading.Thread):

    def stop(self):
        self.__stop = True

    def _bootstrap(self):
        if threading._trace_hook is not None:
            raise ValueError('Cannot run thread with tracing!')
        self.__stop = False
        sys.settrace(self.__trace)
        super()._bootstrap()

    def __trace(self, frame, event, arg):
        if self.__stop:
            raise StopThread()
        return self.__trace


class Thread3(threading.Thread):

    def _bootstrap(self, stop_thread=False):
        def stop():
            nonlocal stop_thread
            stop_thread = True
        self.stop = stop

        def tracer(*_):
            if stop_thread:
                raise StopThread()
            return tracer
        sys.settrace(tracer)
        super()._bootstrap()

###############################################################################


def main():
    test1 = Thread2(target=printer)
    test1.start()
    time.sleep(1)
    test1.stop()
    test1.join()
    test2 = Thread2(target=speed_test)
    test2.start()
    time.sleep(1)
    test2.stop()
    test2.join()
    test3 = Thread3(target=speed_test)
    test3.start()
    time.sleep(1)
    test3.stop()
    test3.join()


def printer():
    while True:
        print(time.time() % 1)
        time.sleep(0.1)


def speed_test(count=0):
    try:
        while True:
            count += 1
    except StopThread:
        print('Count =', count)

if __name__ == '__main__':
    main()

Thread3类运行代码的速度似乎比Thread2类快大约33%。

如果您显式地调用time.sleep()作为线程的一部分(比如轮询一些外部服务)，对Phillipe方法的改进是在sleep()的任何地方使用事件的wait()方法中的超时。

例如:

import threading

class KillableThread(threading.Thread):
    def __init__(self, sleep_interval=1):
        super().__init__()
        self._kill = threading.Event()
        self._interval = sleep_interval

    def run(self):
        while True:
            print("Do Something")

            # If no kill signal is set, sleep for the interval,
            # If kill signal comes in while sleeping, immediately
            #  wake up and handle
            is_killed = self._kill.wait(self._interval)
            if is_killed:
                break

        print("Killing Thread")

    def kill(self):
        self._kill.set()

然后运行它

t = KillableThread(sleep_interval=5)
t.start()
# Every 5 seconds it prints:
#: Do Something
t.kill()
#: Killing Thread

使用wait()而不是sleep()ing和定期检查事件的优点是，您可以在更长的睡眠间隔中编程，线程几乎立即停止(否则您将处于sleep()ing)，并且在我看来，处理退出的代码明显更简单。

如果不杀死线程会更好。 一种方法是在线程的循环中引入一个“try”块，并在想要停止线程时抛出一个异常(例如break/return/…)这会让你停下来/一会儿/…)。 我在我的应用程序上使用了这个，它是有效的…