如果您试图终止整个程序，您可以将线程设置为“守护进程”。看到 Thread.daemon

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()

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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%。

另一种方法是使用signal.pthread_kill发送一个停止信号。

from signal import pthread_kill, SIGTSTP
from threading import Thread
from itertools import count
from time import sleep

def target():
    for num in count():
        print(num)
        sleep(1)

thread = Thread(target=target)
thread.start()
sleep(5)
pthread_kill(thread.ident, SIGTSTP)

结果

0
1
2
3
4

[14]+  Stopped

如果您确实需要终止子任务的能力，请使用另一种实现。Multiprocessing和gevent都支持不加选择地杀死一个“线程”。

Python的线程不支持取消。不要尝试。你的代码很可能死锁、损坏或泄漏内存，或者有其他意想不到的“有趣的”难以调试的效果，这种情况很少发生，而且不确定。

这里还有另一种方法，但代码非常干净和简单，适用于2021年的Python 3.7:

import ctypes 

def kill_thread(thread):
    """
    thread: a threading.Thread object
    """
    thread_id = thread.ident
    res = ctypes.pythonapi.PyThreadState_SetAsyncExc(thread_id, ctypes.py_object(SystemExit))
    if res > 1:
        ctypes.pythonapi.PyThreadState_SetAsyncExc(thread_id, 0)
        print('Exception raise failure')

改编自:https://www.geeksforgeeks.org/python-different-ways-to-kill-a-thread/

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)。