#!/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。

Python和C 各有优势,选择应基于项目需求。1)Python适合快速开发和数据处理,因其简洁语法和动态类型。2)C 适用于高性能和系统编程,因其静态类型和手动内存管理。

选择Python还是C 取决于项目需求:1)如果需要快速开发、数据处理和原型设计,选择Python;2)如果需要高性能、低延迟和接近硬件的控制,选择C 。

通过每天投入2小时的Python学习,可以有效提升编程技能。1.学习新知识:阅读文档或观看教程。2.实践:编写代码和完成练习。3.复习:巩固所学内容。4.项目实践:应用所学于实际项目中。这样的结构化学习计划能帮助你系统掌握Python并实现职业目标。

在两小时内高效学习Python的方法包括:1.回顾基础知识,确保熟悉Python的安装和基本语法;2.理解Python的核心概念,如变量、列表、函数等;3.通过使用示例掌握基本和高级用法;4.学习常见错误与调试技巧;5.应用性能优化与最佳实践,如使用列表推导式和遵循PEP8风格指南。

Python适合初学者和数据科学,C 适用于系统编程和游戏开发。1.Python简洁易用,适用于数据科学和Web开发。2.C 提供高性能和控制力,适用于游戏开发和系统编程。选择应基于项目需求和个人兴趣。

Python更适合数据科学和快速开发,C 更适合高性能和系统编程。1.Python语法简洁,易于学习,适用于数据处理和科学计算。2.C 语法复杂,但性能优越,常用于游戏开发和系统编程。

每天投入两小时学习Python是可行的。1.学习新知识:用一小时学习新概念,如列表和字典。2.实践和练习:用一小时进行编程练习,如编写小程序。通过合理规划和坚持不懈,你可以在短时间内掌握Python的核心概念。

Python更易学且易用,C 则更强大但复杂。1.Python语法简洁,适合初学者,动态类型和自动内存管理使其易用,但可能导致运行时错误。2.C 提供低级控制和高级特性,适合高性能应用,但学习门槛高,需手动管理内存和类型安全。


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