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')是否是主线程进行控制？
立即学习“Python免费学习笔记（深入）”；
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')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')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)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')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() 
