在python中实现强制关闭线程的示例

如下所示：

import threading
import time
import inspect
import ctypes

def _async_raise(tid, exctype):
  """raises the exception, performs cleanup if needed"""
  tid = ctypes.c_long(tid)
  if not inspect.isclass(exctype):
   exctype = type(exctype)
  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, None)
   raise SystemError("PyThreadState_SetAsyncExc failed")

def stop_thread(thread):
  _async_raise(thread.ident, SystemExit)

class TestThread(threading.Thread):
  def run(self):
   print
   "begin"
   while True:
     time.sleep(0.1)
   print('end')

if __name__ == "__main__":
  t = TestThread()
  t.start()
  time.sleep(1)
  stop_thread(t)
  print('stoped')

以上这篇在python中实现强制关闭线程的示例就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持我们。

赞 (0)

相关推荐

  • python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

  • Python多线程原理与用法详解

    Python多线程原理与用法详解

    本文实例讲述了Python多线程原理与用法.分享给大家供大家参考,具体如下: 多线程(英语:multithreading),是指从软件或者硬件上实现多个线程并发执行的技术.具有多线程能力的计算机因有硬件支持而能够在同一时间执行多于一个线程,进而提升整体处理性能.具有这种能力的系统包括对称多处理机.多核心处理器以及芯片级多处理(Chip-level multithreading)或同时多线程(Simultaneous multithreading)处理器.[1] 在一个程序中,这些独立运行的程序片

  • 解决python线程卡死的问题

    1. top命令和日志方式判定卡死的位置 python代码忽然卡死,日志不输出,通过如下方式可以确定线程确实已经死掉了: # top 命令 top命令可以看到机器上所有线程的执行情况,%CPU和%MEM可以看出线程消耗的资源情况 由于机器上线程数量太多,可能要查看的线程的信息在top命令当前屏幕上显示不出来可以通过如下方式查看 在top命令下输入:u 接下来会提示输入用户名,就可以查看该用户所执行的所有线程 Which user (blank for all): denglinjie 这样就可以

  • wxpython中利用线程防止假死的实现方法

    wxpython中利用线程防止假死的实现方法

    前段时间我编写了一个工业控制的软件,在使用中一直存在一个问题,就是当软件检索设备时,因为这个功能执行的时间比较长,导致GUI界面假死,让用户分辨不清楚软件到底仍在执行,还是真的挂掉了.(虽然我设计了同步log显示,但是这个也同样假死了) 程序截图如下: 代码解析如下: # -*- coding: utf-8 -*- import time import wx from threading import Thread from wx.lib.pubsub import Publisher time

  • 不要用强制方法杀掉python线程

    前言: 不要试图用强制方法杀掉一个python线程,这从服务设计上就存在不合理性. 多线程本用来任务的协作并发,如果你使用强制手段干掉线程,那么很大几率出现意想不到的bug.  请记住一点,锁资源不会因为线程退出而释放锁资源 ! 我们可以举出两个常见的例子: 1. 有个A线程拿到了锁,因为他是被强制干掉的,没能及时的release()释放锁资源,那么导致所有的线程获取资源是都被阻塞下去,这就是典型的死锁场景. 2.在常见的生产消费者的场景下,消费者从任务队列获取任务,但是被干掉后没有把正在做的任

  • 在python中实现强制关闭线程的示例

    如下所示: import threading import time import inspect import ctypes def _async_raise(tid, exctype): """raises the exception, performs cleanup if needed""" tid = ctypes.c_long(tid) if not inspect.isclass(exctype): exctype = type(e

  • python中threading开启关闭线程操作

    在python中启动和关闭线程: 首先导入threading import threading 然后定义一个方法 def serial_read(): ... ... 然后定义线程,target指向要执行的方法 myThread = threading.Thread(target=serial_read) 启动它 myThread.start() 二.停止线程 不多说了直接上代码 import inspect import ctypes def _async_raise(tid, exctype

  • 简述Python中的进程、线程、协程

    进程.线程和协程之间的关系和区别也困扰我一阵子了,最近有一些心得,写一下. 进程拥有自己独立的堆和栈,既不共享堆,亦不共享栈,进程由操作系统调度. 线程拥有自己独立的栈和共享的堆,共享堆,不共享栈,线程亦由操作系统调度(标准线程是的). 协程和线程一样共享堆,不共享栈,协程由程序员在协程的代码里显示调度. 进程和其他两个的区别还是很明显的. 协程和线程的区别是:协程避免了无意义的调度,由此可以提高性能,但也因此,程序员必须自己承担调度的责任,同时,协程也失去了标准线程使用多CPU的能力. Pyt

  • 区分python中的进程与线程

    今天整理的文章是给大家梳理Python的进程与线程的区别,没什么代码,希望大家能清楚知道他们的区别,什么情况用线程,什么情况用进程做到心中有数,希望大家能熟练掌握. 进程的基本概念 概念 进程就是一个程序在一个数据集上的一次动态执行过程.进程一般由程序.数据集.进程控制块三部分组成.我们编写的程序用来描述进程要完成哪些功能以及如何完成:数据集则是程序在执行过程中所需要使用的资源:进程控制块用来记录进程的外部特征,描述进程的执行变化过程,系统可以利用它来控制和管理进程,它是系统感知进程存在的唯一标

  • Python中threading库实现线程锁与释放锁

    Python中threading库实现线程锁与释放锁

    控制资源访问 前文提到threading库在多线程时,对同一资源的访问容易导致破坏与丢失数据.为了保证安全的访问一个资源对象,我们需要创建锁. 示例如下: import threading import time class AddThread(): def __init__(self, start=0): self.lock = threading.Lock() self.value = start def increment(self): print("Wait Lock") se

  • 详解Python中的进程和线程

    详解Python中的进程和线程

    进程是什么? 进程就是一个程序在一个数据集上的一次动态执行过程.进程一般由程序.数据集.进程控制块三部分组成.我们编写的程序用来描述进程要完成哪些功能以及如何完成:数据集则是程序在执行过程中所需要使用的资源:进程控制块用来记录进程的外部特征,描述进程的执行变化过程,系统可以利用它来控制和管理进程,它是系统感知进程存在的唯一标志. 线程是什么? 线程也叫轻量级进程,它是一个基本的CPU执行单元,也是程序执行过程中的最小单元,由线程ID.程序计数器.寄存器集合和堆栈共同组成.线程的引入减小了程序并发

  • python selenium 执行完毕关闭chromedriver进程示例

    因为使用多次以后发现进程中出现了很多chromedriver的残留,造成卡顿,所以决定优化一下. 这个问题困扰了楼主很久,百度谷歌查来查去都只有java,后面根据java和selenium结合看找出了python如何执行完把chromedriver进程关闭 Python的话控制chromedriver的开启和关闭的包是Service from selenium.webdriver.chrome.service import Service 创建的时候需要把chromedriver.exe的位置写

  • Python 使用threading+Queue实现线程池示例

    一.线程池 1.为什么需要使用线程池 1.1 创建/销毁线程伴随着系统开销,过于频繁的创建/销毁线程,会很大程度上影响处理效率. 记创建线程消耗时间T1,执行任务消耗时间T2,销毁线程消耗时间T3,如果T1+T3>T2,那说明开启一个线程来执行这个任务太不划算了!在线程池缓存线程可用已有的闲置线程来执行新任务,避免了创建/销毁带来的系统开销. 1.2 线程并发数量过多,抢占系统资源从而导致阻塞. 线程能共享系统资源,如果同时执行的线程过多,就有可能导致系统资源不足而产生阻塞的情况. 1.3 对线

  • Python异步爬虫多线程与线程池示例详解

    Python异步爬虫多线程与线程池示例详解

    目录 背景 异步爬虫方式 多线程,多进程(不建议) 线程池,进程池(适当使用) 单线程+异步协程(推荐) 多线程 线程池 背景 当对多个url发送请求时,只有请求完第一个url才会接着请求第二个url(requests是一个阻塞的操作),存在等待的时间,这样效率是很低的.那我们能不能在发送请求等待的时候,为其单独开启进程或者线程,继续请求下一个url,执行并行请求 异步爬虫方式 多线程,多进程(不建议) 好处:可以为相关阻塞的操作单独开启线程或者进程,阻塞操作就可以异步会执行 弊端:不能无限制开

  • 在Python中使用AOP实现Redis缓存示例

    越来越觉得的缓存是计算机科学里最NB的发明(没有之一),本文就来介绍了一下在Python中使用AOP实现Redis缓存示例,小伙伴们一起来了解一下 import redis enable=True #enable=False def readRedis(key): if enable: r = redis.Redis(host='10.224.38.31', port=8690,db=0, password='xxxx') val = r.get(key) if val is None: pri

随机推荐