python中强制关闭线程、协程与进程的方法是什么
多线程
首先线程中进行退出的话,我们经常会使用一种方式:子线程执行的循环条件设置一个条件,当我们需要退出子线程的时候,将该条件置位,这个时候子线程会主动退出,但是当子线程处于阻塞情况下,没有在循环中判断条件,并且阻塞时间不定的情况下,我们回收该线程也变得遥遥无期。这个时候就需要下面的几种方式出马了:
守护线程:
如果你设置一个线程为守护线程,就表示你在说这个线程是不重要的,在进程退出的时候,不用等待这个线程退出。
如果你的主线程在退出的时候,不用等待那些子线程完成,那就设置这些线程的daemon属性。即,在线程开始(thread.start())之前,调用setDeamon()函数,设定线程的daemon标志。(thread.setDaemon(True))就表示这个线程“不重要”。
如果你想等待子线程完成再退出,那就什么都不用做。,或者显示地调用thread.setDaemon(False),设置daemon的值为false。新的子线程会继承父线程的daemon标志。整个Python会在所有的非守护线程退出后才会结束,即进程中没有非守护线程存在的时候才结束。
也就是子线程为非deamon线程,主线程不立刻退出
import threading import time import gc import datetime def circle(): print("begin") try: while True: current_time = datetime.datetime.now() print(str(current_time) + ' circle.................') time.sleep(3) except Exception as e: print('error:',e) finally: print('end') if __name__ == "__main__": t = threading.Thread(target=circle) t.setDaemon(True) t.start() time.sleep(1) # stop_thread(t) # print('stoped threading Thread') current_time = datetime.datetime.now() print(str(current_time) + ' stoped after') gc.collect() while True: time.sleep(1) current_time = datetime.datetime.now() print(str(current_time) + ' end circle')登录后复制
是否是主线程进行控制?
守护线程需要主线程退出才能完成子线程退出,下面是代码,再封装一层进行验证是否需要主线程退出
def Daemon_thread(): circle_thread= threading.Thread(target=circle) # circle_thread.daemon = True circle_thread.setDaemon(True) circle_thread.start() while running: print('running:',running) time.sleep(1) print('end..........') if __name__ == "__main__": t = threading.Thread(target=Daemon_thread) t.start() time.sleep(3) running = False print('stop running:',running) print('stoped 3') gc.collect() while True: time.sleep(3) print('stoped circle')登录后复制
替换main函数执行,发现打印了 stoped 3这个标志后circle线程还在继续执行。
结论:处理信号靠的就是主线程,只有保证他活着,信号才能正确处理。
在 Python 线程中引发异常
虽然使用PyThreadState_SetAsyncExc大部分情况下可以满足我们直接退出线程的操作;但是PyThreadState_SetAsyncExc方法只是为线程退出执行“计划”。它不会杀死线程,尤其是当它正在执行外部 C 库时。尝试sleep(100)用你的方法杀死一个。它将在 100 秒后被“杀死”。while flag:它与->flag = False方法一样有效。
所以子线程有例如sleep等阻塞函数时候,在休眠过程中,子线程无法响应,会被主线程捕获,导致无法取消子线程。就是实际上当线程休眠时候,直接使用async_raise 这个函数杀掉线程并不可以,因为如果线程在 Python 解释器之外忙,它就不会捕获中断
示例代码:
import ctypes import inspect import threading import time import gc import datetime 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) def circle(): print("begin") try: while True: current_time = datetime.datetime.now() print(str(current_time) + ' circle.................') time.sleep(3) except Exception as e: print('error:',e) finally: print('end') if __name__ == "__main__": t = threading.Thread(target=circle) t.start() time.sleep(1) stop_thread(t) print('stoped threading Thread') current_time = datetime.datetime.now() print(str(current_time) + ' stoped after') gc.collect() while True: time.sleep(1) current_time = datetime.datetime.now() print(str(current_time) + ' end circle')登录后复制
signal.pthread_kill操作:
这个是最接近与 unix中pthread kill操作,网上看到一些使用,但是自己验证时候没有找到这个库里面的使用,
这是在python官方的signal解释文档里面的描述,看到是3.3 新版功能,我自己本身是python3.10,没有pthread_kill,可能是后续版本又做了去除。
这是网上看到的一些示例代码,但是没法执行,如果有人知道使用可以进行交流。
from signal import pthread_kill, SIGTSTP from threading import Thread from itertools import count from time import sleep def target(): for num in count(): print(num) sleep(1) thread = Thread(target=target) thread.start() sleep(5) signal.pthread_kill(thread.ident, SIGTSTP)登录后复制
多进程
multiprocessing 是一个支持使用与 threading 模块类似的 API 来产生进程的包。 multiprocessing 包同时提供了本地和远程并发操作,通过使用子进程而非线程有效地绕过了 全局解释器锁。 因此,multiprocessing 模块允许程序员充分利用给定机器上的多个处理器。
其中使用了multiprocess这些库,我们可以调用它内部的函数terminate帮我们释放。例如t.terminate(),这样就可以强制让子进程退出了。
不过使用了多进程数据的交互方式比较繁琐,得使用共享内存、pipe或者消息队列这些进行子进程和父进程的数据交互。
示例代码如下:
import time import gc import datetime import multiprocessing def circle(): print("begin") try: while True: current_time = datetime.datetime.now() print(str(current_time) + ' circle.................') time.sleep(3) except Exception as e: print('error:',e) finally: print('end') if __name__ == "__main__": t = multiprocessing.Process(target=circle, args=()) t.start() # Terminate the process current_time = datetime.datetime.now() print(str(current_time) + ' stoped before') time.sleep(1) t.terminate() # sends a SIGTERM current_time = datetime.datetime.now() print(str(current_time) + ' stoped after') gc.collect() while True: time.sleep(3) current_time = datetime.datetime.now() print(str(current_time) + ' end circle')登录后复制
多协程
协程(coroutine)也叫微线程,是实现多任务的另一种方式,是比线程更小的执行单元,一般运行在单进程和单线程上。因为它自带CPU的上下文,它可以通过简单的事件循环切换任务,比进程和线程的切换效率更高,这是因为进程和线程的切换由操作系统进行。
Python实现协程的主要借助于两个库:asyncio(asyncio 是从Python3.4引入的标准库,直接内置了对协程异步IO的支持。asyncio 的编程模型本质是一个消息循环,我们一般先定义一个协程函数(或任务), 从 asyncio 模块中获取事件循环loop,然后把需要执行的协程任务(或任务列表)扔到 loop中执行,就实现了异步IO)和gevent(Gevent 是一个第三方库,可以轻松通过gevent实现并发同步或异步编程,在gevent中用到的主要模式是Greenlet, 它是以C扩展模块形式接入Python的轻量级协程。)。
由于asyncio已经成为python的标准库了无需pip安装即可使用,这意味着asyncio作为Python原生的协程实现方式会更加流行。本文仅会介绍asyncio模块的退出使用。
使用协程取消,有两个重要部分:第一,替换旧的休眠函数为多协程的休眠函数;第二取消使用cancel()函数。
其中cancel() 返回值为 True 表示 cancel 成功。
示例代码如下:创建一个coroutine,然后调用run_until_complete()来初始化并启动服务器来调用main函数,判断协程是否执行完成,因为设置的num协程是一个死循环,所以一直没有执行完,如果没有执行完直接使用 cancel()取消掉该协程,最后执行成功。
import asyncio import time async def num(n): try: i = 0 while True: print(f'i={i} Hello') i=i+1 # time.sleep(10) await asyncio.sleep(n*0.1) return n except asyncio.CancelledError: print(f"数字{n}被取消") raise async def main(): # tasks = [num(i) for i in range(10)] tasks = [num(10)] complete, pending = await asyncio.wait(tasks, timeout=0.5) for i in complete: print("当前数字",i.result()) if pending: print("取消未完成的任务") for p in pending: p.cancel() if __name__ == '__main__': loop = asyncio.get_event_loop() try: loop.run_until_complete(main()) finally: loop.close()登录后复制
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