京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
python杀死一个线程的方法
由于python线程没有提供abort方法,所以我们需要自己想办法解决此问题,面对这一问题,小编帮大家解决phthon杀死一个线程的方法
最近在项目中遇到这一需求:
我需要一个函数工作,比如远程连接一个端口,远程读取文件等,但是我给的时间有限,比如,4秒钟如果你还没有读取完成或者连接成功,我就不等了,很可能对方已经宕机或者拒绝了。这样可以批量做一些事情而不需要一直等,浪费时间。
结合我的需求,我想到这种办法:
1、在主进程执行,调用一个进程执行函数,然后主进程sleep,等时间到了,就kill 执行函数的进程。
测试一个例子:
import time
import threading
def p(i):
print i
class task(threading.Thread):
def __init__(self,fun,i):
threading.Thread.__init__(self)
self.fun = fun
self.i = i
self.thread_stop = False
def run(self):
while not self.thread_stop:
self.fun(self.i)
def stop(self):
self.thread_stop = True
def test():
thread1 = task(p,2)
thread1.start()
time.sleep(4)
thread1.stop()
return
if __name__ == '__main__':
test()
经过测试只定了4秒钟。
经过我的一番折腾,想到了join函数,这个函数式用来等待一个线程结束的,如果这个函数没有结束的话,那么,就会阻塞当前运行的程序。关键是,这个参数有一个可选参数:join([timeout]): 阻塞当前上下文环境的线程,直到调用此方法的线程终止或到达指定的timeout(可选参数)。
不多说了贴下面代码大家看下:
#!/usr/bin/env python
#-*-coding:utf-8-*-
'''''
author:cogbee
time:2014-6-13
function:readme
'''
import pdb
import time
import threading
import os
#pdb.set_trace()
class task(threading.Thread):
def __init__(self,ip):
threading.Thread.__init__(self)
self.ip = ip
self.thread_stop = False
def run(self):
while not self.thread_stop:
#//添加你要做的事情,如果成功了就设置一下self.thread_stop变量。
[python] view plaincopy在CODE上查看代码片派生到我的代码片
if file != '':
self.thread_stop = True
def stop(self):
self.thread_stop = True
def test(eachline):
global file
list = []
for ip in eachline:
thread1 = task(ip)
thread1.start()
thread1.join(3)
if thread1.isAlive():
thread1.stop()
continue
#将可以读取的都存起来
if file != '':
list.append(ip)
print list
if __name__ == '__main__':
eachline = ['1.1.1.1','222.73.5.54']
test(eachline)
下面给大家分享我写的一段杀死线程的代码。
由于python线程没有提供abort方法,分享下面一段代码杀死线程:
import threading
import inspect
import ctypes
def _async_raise(tid, exctype):
"""raises the exception, performs cleanup if needed"""
if not inspect.isclass(exctype):
raise TypeError("Only types can be raised (not instances)")
res = ctypes.pythonapi.PyThreadState_SetAsyncExc(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(tid, 0)
raise SystemError("PyThreadState_SetAsyncExc failed")
class Thread(threading.Thread):
def _get_my_tid(self):
"""determines this (self's) thread id"""
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
raise AssertionError("could not determine the thread's id")
def raise_exc(self, exctype):
"""raises the given exception type in the context of this thread"""
_async_raise(self._get_my_tid(), exctype)
def terminate(self):
"""raises SystemExit in the context of the given thread, which should
cause the thread to exit silently (unless caught)"""
self.raise_exc(SystemExit)
使用例子:
>>> import time
>>> from thread2 import Thread
>>>
>>> def f():
... try:
... while True:
... time.sleep(0.1)
... finally:
... print "outta here"
...
>>> t = Thread(target = f)
>>> t.start()
>>> t.isAlive()
True
>>> t.terminate()
>>> t.join()
outta here
>>> t.isAlive()
False
试了一下,很不错,只是在要kill的线程中如果有time.sleep()时,好像工作不正常,没有找出真正的原因是什么。已经是很强大了。
CDA学员免费下载查看报告全文:2026全球数智化人才指数报告【CDA数据科学研究院】.pdf
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在大数据技术飞速迭代、数字营销竞争日趋激烈的今天,“精准触达、高效转化、成本可控”已成为企业营销的核心诉求。传统广告投放 ...
2026-04-24在游戏行业竞争白热化的当下,用户流失已成为制约游戏生命周期、影响营收增长的核心痛点。据行业报告显示,2024年移动游戏平均次 ...
2026-04-24 很多业务负责人开会常说“我们要数据驱动”,最后却变成“看哪张报表数据多就用哪个”,往往因为缺乏一套结构性的方法去搭建 ...
2026-04-24在Power BI数据可视化分析中,切片器是连接用户与数据的核心交互工具,其核心价值在于帮助使用者快速筛选目标数据、聚焦分析重点 ...
2026-04-23以数为据,以析促优——数据分析结果指导临床技术改进的实践路径 临床技术是医疗服务的核心载体,其水平直接决定患者诊疗效果、 ...
2026-04-23很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“哪些指标是所有企业都需要的”“哪些指标是因行业而异的”“北极星指标和 ...
2026-04-23近日,由 CDA 数据科学研究院重磅发布的《2026 全球数智化人才指数报告》,被中国教育科学研究院官方账号正式收录, ...
2026-04-22在数字化时代,客户每一次点击、浏览、下单、咨询等行为,都在传递其潜在需求与决策倾向——这些按时间顺序串联的行为轨迹,构成 ...
2026-04-22数据是数据分析、建模与业务决策的核心基石,而“数据清洗”作为数据预处理的核心环节,是打通数据从“原始杂乱”到“干净可用” ...
2026-04-22 很多数据分析师每天盯着GMV、转化率、DAU等数字看,但当被问到“什么是指标”“指标和维度有什么区别”“如何搭建一套完整的 ...
2026-04-22在数据分析与业务决策中,数据并非静止不变的数值,而是始终处于动态波动之中——股市收盘价的每日涨跌、企业月度销售额的起伏、 ...
2026-04-21在数据分析领域,当研究涉及多个自变量与多个因变量之间的复杂关联时,多变量一般线性分析(Multivariate General Linear Analys ...
2026-04-21很多数据分析师精通描述性统计,能熟练计算均值、中位数、标准差,但当被问到“用500个样本如何推断10万用户的真实满意度”“这 ...
2026-04-21在数据处理与分析的全流程中,日期数据是贯穿业务场景的核心维度之一——无论是业务报表统计、用户行为追踪,还是风控规则落地、 ...
2026-04-20在机器学习建模全流程中,特征工程是连接原始数据与模型效果的关键环节,而特征重要性分析则是特征工程的“灵魂”——它不仅能帮 ...
2026-04-20很多数据分析师沉迷于复杂的机器学习算法,却忽略了数据分析最基础也最核心的能力——描述性统计。事实上,80%的商业分析问题, ...
2026-04-20在数字化时代,数据已成为企业决策的核心驱动力,数据分析与数据挖掘作为解锁数据价值的关键手段,广泛应用于互联网、金融、医疗 ...
2026-04-17在数据处理、后端开发、报表生成与自动化脚本中,将 SQL 查询结果转换为字符串是一项高频且实用的操作。无论是拼接多行数据为逗 ...
2026-04-17面对一份上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区卖得最好”“哪款产品增长最快”“不同客户类型的购买力如何”——这些看似复 ...
2026-04-17数据分析师一天的工作,80% 的时间围绕表格结构数据展开。从一张销售明细表到一份完整的分析报告,表格结构数据贯穿始终。但你真 ...
2026-04-16