假设，你想有多个线程的同一个函数，这是IMHO最简单的实现通过id停止一个:

import time
from threading import Thread

def doit(id=0):
    doit.stop=0
    print("start id:%d"%id)
    while 1:
        time.sleep(1)
        print(".")
        if doit.stop==id:
            doit.stop=0
            break
    print("end thread %d"%id)

t5=Thread(target=doit, args=(5,))
t6=Thread(target=doit, args=(6,))

t5.start() ; t6.start()
time.sleep(2)
doit.stop =5  #kill t5
time.sleep(2)
doit.stop =6  #kill t6

这里的好处是，你可以有多个相同或不同的函数，并通过functionname。stop来停止它们

如果你想只有一个线程的函数，那么你不需要记住id。如果做了，就停下来。停止> 0。

在Python和任何语言中，突然终止线程通常都是一种糟糕的模式。考虑以下情况:

线程持有一个必须正确关闭的关键资源 线程创建了其他几个线程，这些线程也必须被杀死。

如果你能负担得起(如果你在管理自己的线程)，处理这个问题的好方法是有一个exit_request标志，每个线程都会定期检查它，看看它是否到了退出的时候。

例如:

import threading

class StoppableThread(threading.Thread):
    """Thread class with a stop() method. The thread itself has to check
    regularly for the stopped() condition."""

    def __init__(self,  *args, **kwargs):
        super(StoppableThread, self).__init__(*args, **kwargs)
        self._stop_event = threading.Event()

    def stop(self):
        self._stop_event.set()

    def stopped(self):
        return self._stop_event.is_set()

在这段代码中，当您希望线程退出时，应该在线程上调用stop()，并使用join()等待线程正确退出。线程应该定期检查停止标志。

然而，在某些情况下，您确实需要终止一个线程。例如，当您正在包装一个外部库时，该库正忙于长时间的调用，并且您希望中断它。

下面的代码允许(有一些限制)在Python线程中引发异常:

def _async_raise(tid, exctype):
    '''Raises an exception in the threads with id tid'''
    if not inspect.isclass(exctype):
        raise TypeError("Only types can be raised (not instances)")
    res = ctypes.pythonapi.PyThreadState_SetAsyncExc(ctypes.c_long(tid),
                                                     ctypes.py_object(exctype))
    if res == 0:
        raise ValueError("invalid thread id")
    elif res != 1:
        # "if it returns a number greater than one, you're in trouble,
        # and you should call it again with exc=NULL to revert the effect"
        ctypes.pythonapi.PyThreadState_SetAsyncExc(ctypes.c_long(tid), None)
        raise SystemError("PyThreadState_SetAsyncExc failed")

class ThreadWithExc(threading.Thread):
    '''A thread class that supports raising an exception in the thread from
       another thread.
    '''
    def _get_my_tid(self):
        """determines this (self's) thread id

        CAREFUL: this function is executed in the context of the caller
        thread, to get the identity of the thread represented by this
        instance.
        """
        if not self.isAlive():
            raise threading.ThreadError("the thread is not active")

        # do we have it cached?
        if hasattr(self, "_thread_id"):
            return self._thread_id

        # no, look for it in the _active dict
        for tid, tobj in threading._active.items():
            if tobj is self:
                self._thread_id = tid
                return tid

        # TODO: in python 2.6, there's a simpler way to do: self.ident

        raise AssertionError("could not determine the thread's id")

    def raiseExc(self, exctype):
        """Raises the given exception type in the context of this thread.

        If the thread is busy in a system call (time.sleep(),
        socket.accept(), ...), the exception is simply ignored.

        If you are sure that your exception should terminate the thread,
        one way to ensure that it works is:

            t = ThreadWithExc( ... )
            ...
            t.raiseExc( SomeException )
            while t.isAlive():
                time.sleep( 0.1 )
                t.raiseExc( SomeException )

        If the exception is to be caught by the thread, you need a way to
        check that your thread has caught it.

        CAREFUL: this function is executed in the context of the
        caller thread, to raise an exception in the context of the
        thread represented by this instance.
        """
        _async_raise( self._get_my_tid(), exctype )

(根据Tomer Filiba的《Killable Threads》改编。关于PyThreadState_SetAsyncExc返回值的引用似乎来自旧版本的Python。)

正如文档中所指出的，这不是一个神奇的子弹，因为如果线程在Python解释器之外忙，它将不会捕获中断。

这段代码的一个良好使用模式是让线程捕获特定的异常并执行清理。这样，您可以中断任务，但仍然可以进行适当的清理。

我想补充的一件事是，如果你阅读threading lib Python的官方文档，建议避免使用“恶魔”线程，当你不希望线程突然结束时，带有Paolo Rovelli提到的标志。

来自官方文件:

守护进程线程在关机时突然停止。它们的资源(如打开的文件、数据库事务等)可能无法正确释放。如果您希望线程优雅地停止，请将它们设置为非守护进程，并使用适当的信号机制(如Event)。

我认为创建守护线程取决于您的应用程序，但通常(在我看来)最好避免杀死它们或使它们成为守护线程。在多处理中，您可以使用is_alive()来检查进程状态，并使用“terminate”来完成它们(也可以避免GIL问题)。但有时，当你在Windows中执行代码时，你会发现更多的问题。

并且永远记住，如果你有“活动线程”，Python解释器将运行等待它们。(因为这个守护程序可以帮助你如果不重要的事情突然结束)。

Pieter Hintjens (ØMQ-project的创始人之一)表示，使用ØMQ并避免使用锁、互斥对象、事件等同步原语，是编写多线程程序最明智、最安全的方法:

http://zguide.zeromq.org/py:all#Multithreading-with-ZeroMQ

这包括告诉子线程，它应该取消它的工作。这可以通过为线程配备ØMQ-socket并轮询该套接字以获得一条表示它应该取消的消息来实现。

该链接还提供了一个使用ØMQ的多线程python代码示例。

假设，你想有多个线程的同一个函数，这是IMHO最简单的实现通过id停止一个:

import time
from threading import Thread

def doit(id=0):
    doit.stop=0
    print("start id:%d"%id)
    while 1:
        time.sleep(1)
        print(".")
        if doit.stop==id:
            doit.stop=0
            break
    print("end thread %d"%id)

t5=Thread(target=doit, args=(5,))
t6=Thread(target=doit, args=(6,))

t5.start() ; t6.start()
time.sleep(2)
doit.stop =5  #kill t5
time.sleep(2)
doit.stop =6  #kill t6

这里的好处是，你可以有多个相同或不同的函数，并通过functionname。stop来停止它们

如果你想只有一个线程的函数，那么你不需要记住id。如果做了，就停下来。停止> 0。

你不应该在没有与线程合作的情况下强行终止线程。

杀死一个线程消除了try/finally阻塞设置的任何保证，所以你可能会让锁锁定，文件打开等等。

唯一可以认为强制终止线程是一个好主意的情况是快速终止程序，但绝不是单个线程。