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
主讲人简介 张冲,海归统计学硕士,CDA 认证数据分析师,前云南白药集团资深数据分析师,自媒体 Python 讲师,全网课程播放量破 ...
2026-04-10在数据可视化与业务分析中,同比分析是衡量业务发展趋势、识别周期波动的核心手段,其核心逻辑是将当前周期数据与上年同期数据进 ...
2026-04-10在机器学习模型的落地应用中,预测精度并非衡量模型可靠性的唯一标准,不确定性分析同样不可或缺。尤其是在医疗诊断、自动驾驶、 ...
2026-04-10数据本身是沉默的,唯有通过有效的呈现方式,才能让其背后的规律、趋势与价值被看见、被理解、被运用。统计制图(数据可视化)作 ...
2026-04-10在全球化深度发展的今天,跨文化传播已成为连接不同文明、促进多元共生的核心纽带,其研究核心围绕“信息传递、文化解读、意义建 ...
2026-04-09在数据可视化领域,折线图是展示时序数据、趋势变化的核心图表类型之一,其简洁的线条的能够清晰呈现数据的起伏规律。Python ECh ...
2026-04-09在数据驱动的时代,数据分析早已不是“凭经验、靠感觉”的零散操作,而是一套具备固定逻辑、标准化流程的系统方法——这就是数据 ...
2026-04-09长短期记忆网络(LSTM)作为循环神经网络(RNN)的重要改进模型,凭借其独特的门控机制(遗忘门、输入门、输出门),有效解决了 ...
2026-04-08在数据分析全流程中,数据质量是决定分析结论可靠性的核心前提,而异常值作为数据集中的“异类”,往往会干扰统计检验、模型训练 ...
2026-04-08在数字经济飞速发展的今天,数据已渗透到各行各业的核心场景,成为解读趋势、优化决策、创造价值的核心载体。而数据分析,作为挖 ...
2026-04-08在数据分析全流程中,数据处理是基础,图形可视化是核心呈现手段——前者负责将杂乱无章的原始数据转化为干净、规范、可分析的格 ...
2026-04-07在数据分析与统计推断中,p值是衡量假设检验结果显著性的核心指标,其本质是在原假设(通常为“无效应”“无差异”)成立的前提 ...
2026-04-07在数字经济深度渗透的今天,数据已成为企业生存发展的核心资产,企业的竞争本质已转变为数据利用能力的竞争。然而,大量来自生产 ...
2026-04-07Python凭借简洁的语法、丰富的生态库,成为算法开发、数据处理、机器学习等领域的首选语言。但受限于动态类型、解释性执行的特性 ...
2026-04-03在深度学习神经网络中,卷积操作是实现数据特征提取的核心引擎,更是让模型“看懂”数据、“解读”数据的关键所在。不同于传统机 ...
2026-04-03当数字化转型从企业的“战略口号”落地为“生存之战”,越来越多的企业意识到,转型的核心并非技术的堆砌,而是数据价值的深度挖 ...
2026-04-03在日常办公数据分析中,数据透视表凭借高效的汇总、分组功能,成为Excel、WPS等办公软件中最常用的数据分析工具之一。其中,“计 ...
2026-04-02在数字化交互的全场景中,用户的每一次操作都在生成动态的行为轨迹——电商用户的“浏览商品→点击详情→加入购物车”,内容APP ...
2026-04-02在数字化转型深度推进的今天,企业数据已成为驱动业务增长、构建核心竞争力的战略资产,而数据安全则是守护这份资产的“生命线” ...
2026-04-02在数据驱动决策的浪潮中,数据挖掘与数据分析是两个高频出现且极易被混淆的概念。有人将二者等同看待,认为“做数据分析就是做数 ...
2026-04-01