python中強制關閉執行緒、協程與進程的方法是什麼

多執行緒

首先執行緒中進行退出的話，我們常常會使用一種方式：子執行緒執行的循環條件設定一個條件，當我們需要退出子執行緒的時候，將該條件置位，這個時候子執行緒會主動退出，但是當子執行緒處於阻塞情況下，沒有在循環中判斷條件，並且阻塞時間不定的情況下，我們回收該執行緒也變得遙遙無期。這時候就需要下面的幾種方式出馬了：

守護線程:

如果你設定一個線程為守護線程，就表示你在說這個線程是不重要的，在進程退出的時候，不用等這個執行緒退出。
如果你的主執行緒在退出的時候，不用等待那些子執行緒完成，那就設定這些執行緒的daemon屬性。即，在執行緒開始（thread.start()）之前，呼叫setDeamon（）函數，設定執行緒的daemon標誌。 （thread.setDaemon(True)）就表示這個執行緒「不重要」。

如果你想等待子執行緒完成再退出，那就什麼都不用做。 ，或顯示地呼叫thread.setDaemon(False)，設定daemon的值為false。新的子線程會繼承父線程的daemon標誌。整個Python會在所有的非守護線程退出後才會結束，也就是進程中沒有非守護線程存在的時候才結束。

也就是子線程為非deamon線程，主線程不立刻退出

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')

是否是主線程進行控制？

守護執行緒需要主執行緒退出才能完成子執行緒退出，下面是程式碼，再封裝一層進行驗證是否需要主執行緒退出

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')

取代main函數執行，發現印了stoped 3這個標誌後circle線程還在繼續執行。

結論：處理訊號靠的就是主線程，只有保證他活著，訊號才能正確處理。

在 Python 執行緒中引發異常

雖然使用PyThreadState_SetAsyncExc大部分情況下可以滿足我們直接退出執行緒的操作；但是PyThreadState_SetAsyncExc方法只是為執行緒退出執行「計畫」。它不會殺死線程，尤其是當它正在執行外部 C 庫時。嘗試sleep(100)用你的方法殺死一個。它將在 100 秒後被“殺死”。 while flag:它與->flag = False方法一樣有效。

所以子執行緒有例如sleep等阻塞函數時候，在休眠過程中，子執行緒無法回應，會被主執行緒捕獲，導致無法取消子執行緒。就是實際上當線程休眠時候，直接使用async_raise 這個函數殺掉線程並不可以，因為如果線程在Python 解釋器之外忙，它就不會捕獲中斷

示例代碼：

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')

signal.pthread_kill操作：

這個是最接近與unix中pthread kill操作，網上看到一些使用，但是自己驗證時候沒有找到這個庫裡面的使用，

這是在python官方的signal解釋文檔裡面的描述，看到是3.3 新版功能，我自己本身是python3.10，沒有pthread_kill，可能是後續版本又做了去除。

這是一些網路上看到的範例程式碼，但沒辦法執行，如果有人知道使用可以進行交流。

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)

多進程

multiprocessing 是一個支援使用與 threading 模組類似的 API 來產生進程的套件。 multiprocessing 套件同時提供了本機和遠端並發操作，透過使用子程序而非執行緒有效地繞過了 全域解釋器鎖定。因此，multiprocessing 模組允許程式設計師充分利用給定機器上的多個處理器。

其中使用了multiprocess這些函式庫，我們可以呼叫它內部的函式terminate幫我們釋放。例如t.terminate()，這樣就可以強制讓子程序退出了。

不過使用了多進程資料的互動方式比較繁瑣，得使用共享記憶體、pipe或訊息佇列這些進行子行程和父行程的資料互動。

範例程式碼如下：

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')

多重協程

協程(coroutine)也叫微線程，是實作多任務的另一種方式，是比執行緒更小的執行單元，一般運行在單一進程和單執行緒上。因為它自帶CPU的上下文，它可以透過簡單的事件循環切換任務，比進程和執行緒的切換效率更高，這是因為進程和執行緒的切換是由作業系統進行。

Python實現協程的主要藉助於兩個函式庫：asyncio（asyncio 是從Python3.4引入的標準函式庫，直接內建了對協程非同步IO的支援。asyncio 的程式設計模型本質是一個訊息循環，我們一般先定義一個協程函數(或任務), 從asyncio 模組中獲取事件循環loop，然後把需要執行的協程任務(或任務列表)扔到loop中執行，就實現了異步IO）和gevent（Gevent 是一個第三方函式庫，可以輕鬆透過gevent實作並發同步或非同步編程，在gevent中用到的主要模式是Greenlet, 它是以C擴充模組形式接入Python的輕量級協程。）。

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()

以上是python中強制關閉執行緒、協程與進程的方法是什麼的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！