#!/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
#filename: peartest.py
import threading, signal
is_exit = False
def doStress(i, cc):
global is_exit
idx = i
while not is_exit:
if (idx print "thread[%d]: idx=%d"%(i, idx)
idx = idx + cc
else:
break
print "thread[%d] complete."%i
def handler(signum, frame):
global is_exit
is_exit = True
print "receive a signal %d, is_exit = %d"%(signum, is_exit)
if __name__ == "__main__":
signal.signal(signal.SIGINT, handler)
signal.signal(signal.SIGTERM, handler)
cc = 5
for i in range(cc):
t = threading.Thread(target=doStress, args=(i,cc))
t.start()
上面是一个模拟程序,并不真正向服务发送请求,而代之以在一千万以内,每个线程每隔并发数个(cc个)打印一个整数。很明显,当所有线程都完成自己的任务后,进程会正常退出。但如果我们中途想退出(试想一个压力测试程序,在中途已经发现了问题,需要停止测试),该肿么办?你当然可以用ps查找到进程号,然后kill -9杀掉,但这样太繁琐了,捕捉Ctrl+C是最自然的想法。上面示例程序中已经捕捉了这个信号,并修改全局变量is_exit,线程中会检测这个变量,及时退出。
但事实上这个程序并不work,当你按下Ctrl+C时,程序照常运行,并无任何响应。网上搜了一些资料,明白是python的子线程如果不是daemon的话,主线程是不能响应任何中断的。但设为daemon后主线程会随之退出,接着整个进程很快就退出了,所以还需要在主线程中检测各个子线程的状态,直到所有子线程退出后自己才退出,因此上例29行之后的代码可以修改为:
threads=[]
for i in range(cc):
t = threading.Thread(target=doStress, args=(i, cc))
t.setDaemon(True)
threads.append(t)
t.start()
for i in range(cc):
threads[i].join()
重新试一下,问题依然没有解决,进程还是没有响应Ctrl+C,这是因为join()函数同样会waiting在一个锁上,使主线程无法捕获信号。因此继续修改,调用线程的isAlive()函数判断线程是否完成:
while 1:
alive = False
for i in range(cc):
alive = alive or threads[i].isAlive()
if not alive:
break
这样修改后,程序完全按照预想运行了:可以顺利的打印每个线程应该打印的所有数字,也可以中途用Ctrl+C终结整个进程。完整的代码如下:
#!/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
#filename: peartest.py
import threading, signal
is_exit = False
def doStress(i, cc):
global is_exit
idx = i
while not is_exit:
if (idx print "thread[%d]: idx=%d"%(i, idx)
idx = idx + cc
else:
break
if is_exit:
print "receive a signal to exit, thread[%d] stop."%i
else:
print "thread[%d] complete."%i
def handler(signum, frame):
global is_exit
is_exit = True
print "receive a signal %d, is_exit = %d"%(signum, is_exit)
if __name__ == "__main__":
signal.signal(signal.SIGINT, handler)
signal.signal(signal.SIGTERM, handler)
cc = 5
threads = []
for i in range(cc):
t = threading.Thread(target=doStress, args=(i,cc))
t.setDaemon(True)
threads.append(t)
t.start()
while 1:
alive = False
for i in range(cc):
alive = alive or threads[i].isAlive()
if not alive:
break
其实,如果用python写一个服务,也需要这样,因为负责服务的那个线程是永远在那里接收请求的,不会退出,而如果你想用Ctrl+C杀死整个服务,跟上面的压力测试程序是一个道理。总结一下,python多线程中要响应Ctrl+C的信号以杀死整个进程,需要:
1.把所有子线程设为Daemon;
2.使用isAlive()函数判断所有子线程是否完成,而不是在主线程中用join()函数等待完成;
3.写一个响应Ctrl+C信号的函数,修改全局变量,使得各子线程能够检测到,并正常退出。

PythonarraysSupportvariousoperationen: 1) SlicicingExtractsSubsets, 2) Anhang/Erweiterungen, 3) Einfügen von PlaceSelementsatspezifischePositionen, 4) Entfernen von Delettel, 5) Sortieren/ReversingChangesorder und 6) compredewlistenwlists basierte basierte, basierte Zonexistin

NumpyarraysaresessentialForApplicationsRequeeFoughnumericalComputations und Datamanipulation

UseanArray.ArrayoveralistinpythonwhendealingwithhomogenousData, Performance-CriticalCode, OrInterfacingwithCcode.1) HomogenousData: ArraysSavemoryWithtypedElements.2) Performance-CriticalCode: ArraySaveMoryWithtypedElements.2) Performance-CriticalCode: ArraysFerbetterPerPterPerProrMtorChorescomeChormericalcoricalomancomeChormericalicalomentorMentumscritorcorements.3) Interf

Nein, NOTALLLISTOPERATIONSARESURDEDBYARAYS UNDVICEVERSA.1) ArraysDonotsupportdynamicoperationslikeAppendorinStResizing, die impactSperformance.2) listsDonotguaranteConstantTimeComplexityfordirectAccesslikearraysDo.

ToaccesselementSinapythonlist, verwenden Indexing, Negativindexing, Slicing, Oriteration.1) IndexingStartsat0.2) NegativeIndexingAccessses aus der THEend.3) SlicingExtractSporions.4) itererationSforloopsorenumerate.AlwaySChEckLegthtoavoidIndexerror.

Arraysinpython, besondersvianumpy, arecrucialInScientificComputingFortheirefficience undvertilität.1) Sie haben festgelegt, dass die Fornerikerne, Datenanalyse und Machinelarning.2) Numpy'SimplementationIncensuresFasteroperationsdanpythonlisten.3) Araysensableableableableableableableableableableableableableableableableableableableableableableableableableable

Sie können verschiedene Python -Versionen mithilfe von Pyenv, Venv und Anaconda verwalten. 1) Verwalten Sie PYENV, um mehrere Python -Versionen zu verwalten: Installieren Sie PyEnv, setzen Sie globale und lokale Versionen. 2) Verwenden Sie VenV, um eine virtuelle Umgebung zu erstellen, um Projektabhängigkeiten zu isolieren. 3) Verwenden Sie Anaconda, um Python -Versionen in Ihrem Datenwissenschaftsprojekt zu verwalten. 4) Halten Sie das System Python für Aufgaben auf Systemebene. Durch diese Tools und Strategien können Sie verschiedene Versionen von Python effektiv verwalten, um den reibungslosen Betrieb des Projekts zu gewährleisten.

NumpyarrayShaveseveraladVantagesOverStandardPythonArrays: 1) SiearemuchfasterDuetoc-basiert, 2) sie istaremoremory-effizient, insbesondere mit mit LaShlargedatasets und 3) sie können sich mit vektorisierten Funktionsformathematical und Statistical opertical opertical opertical operticaloperation, Making


Heiße KI -Werkzeuge

Undresser.AI Undress
KI-gestützte App zum Erstellen realistischer Aktfotos

AI Clothes Remover
Online-KI-Tool zum Entfernen von Kleidung aus Fotos.

Undress AI Tool
Ausziehbilder kostenlos

Clothoff.io
KI-Kleiderentferner

Video Face Swap
Tauschen Sie Gesichter in jedem Video mühelos mit unserem völlig kostenlosen KI-Gesichtstausch-Tool aus!

Heißer Artikel

Heiße Werkzeuge

VSCode Windows 64-Bit-Download
Ein kostenloser und leistungsstarker IDE-Editor von Microsoft

MinGW – Minimalistisches GNU für Windows
Dieses Projekt wird derzeit auf osdn.net/projects/mingw migriert. Sie können uns dort weiterhin folgen. MinGW: Eine native Windows-Portierung der GNU Compiler Collection (GCC), frei verteilbare Importbibliotheken und Header-Dateien zum Erstellen nativer Windows-Anwendungen, einschließlich Erweiterungen der MSVC-Laufzeit zur Unterstützung der C99-Funktionalität. Die gesamte MinGW-Software kann auf 64-Bit-Windows-Plattformen ausgeführt werden.

EditPlus chinesische Crack-Version
Geringe Größe, Syntaxhervorhebung, unterstützt keine Code-Eingabeaufforderungsfunktion

SAP NetWeaver Server-Adapter für Eclipse
Integrieren Sie Eclipse mit dem SAP NetWeaver-Anwendungsserver.

Dreamweaver Mac
Visuelle Webentwicklungstools
