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。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在企业经营决策中,销售额预测是核心环节之一——无论是库存备货、营销预算制定、产能规划,还是战略布局,都需要基于精准的销售 ...
2026-03-09金融数据分析的核心价值,是通过挖掘数据规律、识别风险、捕捉机会,为投资决策、风险控制、业务优化提供精准支撑——而这一切的 ...
2026-03-09在数据驱动决策的时代,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心工作,是通过数据解读业务、支撑决策,而指标与指标体系 ...
2026-03-09在数据处理的全流程中,数据呈现与数据分析是两个紧密关联却截然不同的核心环节。无论是科研数据整理、企业业务复盘,还是日常数 ...
2026-03-06在数据分析、数据预处理场景中,dat文件是一种常见的二进制或文本格式数据文件,广泛应用于科研数据、工程数据、传感器数据等领 ...
2026-03-06在数据驱动决策的时代,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心价值,早已超越单纯的数据清洗与统计分析,而是通过数据 ...
2026-03-06在教学管理、培训数据统计、课程体系搭建等场景中,经常需要对课时数据进行排序并实现累加计算——比如,按课程章节排序,累加各 ...
2026-03-05在数据分析场景中,环比是衡量数据短期波动的核心指标——它通过对比“当前周期与上一个相邻周期”的数据,直观反映指标的月度、 ...
2026-03-05数据治理是数字化时代企业实现数据价值最大化的核心前提,而CDA(Certified Data Analyst)数据分析师作为数据全生命周期的核心 ...
2026-03-05在实验检测、质量控制、科研验证等场景中,“方法验证”是确保检测/分析结果可靠、可复用的核心环节——无论是新开发的检测方法 ...
2026-03-04在数据分析、科研实验、办公统计等场景中,我们常常需要对比两组数据的整体差异——比如两种营销策略的销售额差异、两种实验方案 ...
2026-03-04在数字化转型进入深水区的今天,企业对数据的依赖程度日益加深,而数据治理体系则是企业实现数据规范化、高质量化、价值化的核心 ...
2026-03-04在深度学习,尤其是卷积神经网络(CNN)的实操中,转置卷积(Transposed Convolution)是一个高频应用的操作——它核心用于实现 ...
2026-03-03在日常办公、数据分析、金融理财、科研统计等场景中,我们经常需要计算“平均值”来概括一组数据的整体水平——比如计算月度平均 ...
2026-03-03在数字化转型的浪潮中,数据已成为企业最核心的战略资产,而数据治理则是激活这份资产价值的前提——没有规范、高质量的数据治理 ...
2026-03-03在Excel办公中,数据透视表是汇总、分析繁杂数据的核心工具,我们常常通过它快速得到销售额汇总、人员统计、业绩分析等关键结果 ...
2026-03-02在日常办公和数据分析中,我们常常需要探究两个或多个数据之间的关联关系——比如销售额与广告投入是否正相关、员工出勤率与绩效 ...
2026-03-02在数字化运营中,时间序列数据是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师最常接触的数据类型之一——每日的营收、每小时的用户 ...
2026-03-02在日常办公中,数据透视表是Excel、WPS等表格工具中最常用的数据分析利器——它能快速汇总繁杂数据、挖掘数据关联、生成直观报表 ...
2026-02-28有限元法(Finite Element Method, FEM)作为工程数值模拟的核心工具,已广泛应用于机械制造、航空航天、土木工程、生物医学等多 ...
2026-02-28