Hilo de eliminación de Python
- Generar excepciones en un hilo para matar un hilo en Python
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Use
tracepara matar un hilo en Python - Crear/restablecer un indicador de parada para cerrar un hilo en Python
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Use el módulo
multiprocessingpara matar un hilo en Python - Establezca el subproceso dado como un subproceso de Daemon para eliminar un subproceso en Python
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Use la función oculta
_stop()para matar un hilo en Python
Aunque está marcado como una mala práctica de programación entre los programadores, aún puede ser necesario cerrar un hilo a veces en Python. Este tutorial demuestra los diferentes medios por los cuales podemos matar un hilo en Python.
El inconveniente de poner fin abruptamente a una amenaza puede dejar una tarea abierta en segundo plano, lo que genera un problema.
Además, Python no proporciona ningún medio para matar directamente un hilo en Python, lo que significa encontrar lagunas y formas indirectas de implementar esta tarea esencial.
Ahora, nos centraremos y explicaremos las diversas formas en que podemos cerrar un hilo en Python.
Generar excepciones en un hilo para matar un hilo en Python
Este método utiliza la función PyThreadState_SetAsyncExc(), que genera una excepción en el subproceso dado de forma asíncrona.
El siguiente código genera una excepción en un hilo para eliminar un hilo en Python.
import threading
import ctypes
import time
class twe(threading.Thread):
def __init__(self, name):
threading.Thread.__init__(self)
self.name = name
def run(self):
try:
while True:
print("running " + self.name)
finally:
print("ended")
def get_id(self):
if hasattr(self, "_thread_id"):
return self._thread_id
for id, thread in threading._active.items():
if thread is self:
return id
def raise_exception(self):
thread_id = self.get_id()
resu = ctypes.pythonapi.PyThreadState_SetAsyncExc(
thread_id, ctypes.py_object(SystemExit)
)
if resu > 1:
ctypes.pythonapi.PyThreadState_SetAsyncExc(thread_id, 0)
print("Failure in raising exception")
x = twe("Thread A")
x.start()
time.sleep(2)
x.raise_exception()
x.join()
Cuando se ejecuta el código, y tan pronto como genera una excepción, la función run() se elimina ya que el control del programa puede omitir el bloque try del controlador de excepciones.
Luego se llama a la función join() para dar el golpe final y eliminar la función run().
Use trace para matar un hilo en Python
Otra forma de implementar la misma tarea de matar un subproceso en Python es instalando un rastreo en el subproceso dado, alterando la ejecución del subproceso.
El siguiente código usa rastros para cerrar un hilo en Python.
import sys
import time
import threading
import trace
class KThread(threading.Thread):
def __init__(self, *args, **keywords):
threading.Thread.__init__(self, *args, **keywords)
self.killed = False
def start(self):
self.__run_backup = self.run
self.run = self.__run
threading.Thread.start(self)
def __run(self):
sys.settrace(self.globaltrace)
self.__run_backup()
self.run = self.__run_backup
def globaltrace(self, frame, why, arg):
if why == "call":
return self.localtrace
else:
return None
def localtrace(self, frame, why, arg):
if self.killed:
if why == "line":
raise SystemExit()
return self.localtrace
def kill(self):
self.killed = True
def exfu():
print("The function begins")
for i in range(1, 100):
print(i)
time.sleep(0.2)
print("The function ends")
x = KThread(target=exfu)
x.start()
time.sleep(1)
x.kill()
El código anterior proporciona el siguiente resultado.
The function begins
1
2
3
4
5
Aquí utilizamos la clase KThread, un subconjunto de la clase original threading.Thread. La clase KThread hace que la función kill() esté implementada en el código.
Crear/restablecer un indicador de parada para cerrar un hilo en Python
Se puede declarar un indicador de parada en el código, lo que hará que detenga la ejecución del subproceso cuando lo encuentre.
El siguiente código crea un indicador de parada para cerrar un hilo en Python.
import threading
import time
def frun():
while True:
print("thread running")
global stop_threads
if stop_threads:
break
stop_threads = False
x = threading.Thread(target=frun)
x.start()
time.sleep(1)
stop_threads = True
x.join()
print("killed the thread.")
Use el módulo multiprocessing para matar un hilo en Python
El módulo de multiprocessing permite generar procesos, con un método y funcionamiento similar al del módulo threading, ya que ambos utilizan una API.
El terminate() puede matar un proceso dado, lo cual es relativamente más seguro y menos complejo que matar un hilo en sí.
El siguiente código usa el módulo de multiprocessing para matar un hilo en Python.
import multiprocessing
import time
def cp():
while True:
for i in range(20):
print("Process: ", i)
time.sleep(0.05)
x = multiprocessing.Process(target=cp)
x.start()
time.sleep(0.5)
x.terminate()
print("Terminated the child process")
Establezca el subproceso dado como un subproceso de Daemon para eliminar un subproceso en Python
Los subprocesos daemon son subprocesos que se eliminan automáticamente cuando finaliza el programa principal. Podemos configurar un subproceso dado como un subproceso daemon para eliminar el subproceso en particular en Python.
El siguiente código establece el subproceso dado como un subproceso daemon para eliminar un subproceso en Python.
import threading
import time
import sys
def exfu():
while True:
time.sleep(0.5)
print("Thread alive, but it will die on program termination")
x = threading.Thread(target=exfu)
x.daemon = True
x.start()
time.sleep(2)
sys.exit()
Use la función oculta _stop() para matar un hilo en Python
Aunque no está documentada, una función oculta _stop() puede implementar la tarea de matar un hilo en Python.
El siguiente código usa la función oculta _stop() para matar un hilo en Python.
import time
import threading
class th1(threading.Thread):
def __init__(self, *args, **kwargs):
super(th1, self).__init__(*args, **kwargs)
self._stop = threading.Event()
def stop(self):
self._stop.set()
def stopped(self):
return self._stop.isSet()
def run(self):
while True:
if self.stopped():
return
print("Hello, world!")
time.sleep(1)
x = th1()
x.start()
time.sleep(5)
x.stop()
x.join()
Vaibhhav is an IT professional who has a strong-hold in Python programming and various projects under his belt. He has an eagerness to discover new things and is a quick learner.
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