是否有可能终止一个正在运行的线程而不设置/检查任何标志/信号/等等?
当前回答
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
其他回答
这是一个糟糕的答案,请看评论
以下是如何做到这一点:
from threading import *
...
for thread in enumerate():
if thread.isAlive():
try:
thread._Thread__stop()
except:
print(str(thread.getName()) + ' could not be terminated'))
给它几秒钟,然后你的线程应该停止。还要检查thread._Thread__delete()方法。
为了方便,我建议使用thread.quit()方法。例如,如果你的线程中有一个套接字,我建议在你的套接字句柄类中创建一个quit()方法,终止套接字,然后在你的quit()中运行一个thread. _thread__stop()。
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
在Python中,你不能直接杀死一个线程。
如果你不是真的需要Thread(!),你可以做的,而不是使用threading包,是使用 多处理包。在这里,要终止一个进程,你可以简单地调用方法:
yourProcess.terminate() # kill the process!
Python将终止您的进程(在Unix上通过SIGTERM信号,而在Windows上通过TerminateProcess()调用)。注意在使用队列或管道时使用它!(可能会破坏队列/管道中的数据)
注意,多处理。事件和多处理。信号量的工作方式与线程完全相同。事件和线程。信号量分别。事实上,前者是后者的克隆。
如果你真的需要使用一个线程,没有办法直接杀死它。但是,您可以使用“守护线程”。事实上,在Python中,线程可以被标记为守护进程:
yourThread.daemon = True # set the Thread as a "daemon thread"
当没有活动的非守护进程线程时,主程序将退出。换句话说,当主线程(当然是非守护线程)完成其操作时,即使仍有一些守护线程在工作,程序也将退出。
注意,在调用start()方法之前,有必要将线程设置为守护进程!
当然,你可以,也应该在多进程中使用daemon。在这里,当主进程退出时,它将尝试终止其所有守护子进程。
最后,请注意sys.exit()和os.kill()不是选项。
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。
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%。
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