python怎麼殺死進程

㈠ python 關閉正在運行的python進程

打開任務管理器（右鍵任務欄）關閉

㈡ Python怎樣強制結束一個進程

import psutil
for process in psutil.process_iter():
cmdline = process.cmdline()
if "myscript.py" in cmdline:
process.terminate()

㈢ 如何判斷並殺掉超時的python進程

supervisord專門乾的就是這事，這個已經很成熟，伺服器上的Python和MongoDB進程都是用它管理的。 如果supervisord還不滿足你的需求，如你需要在自己的程序中進行進程管理，你可以去參考supervisord的代碼實現。 簡單的，可以自己用 http://docs.python.org/library/subprocess.html去實現自己的一套。

㈣ python 怎麼讓程序接受ctrl + c終止信號

花了一天時間用python為服務寫了個壓力測試。很簡單，多線程向伺服器發請求。但寫完之後發現如果中途想停下來，按Ctrl+C達不到效果，自然想到要用信號處理函數捕捉信號，使線程都停下來，問題解決的方法請往下看：

復制代碼代碼如下:

#!/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 < 10000000):
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()

上面是一個模擬程序，並不真正向服務發送請求，而代之以在一千萬以內，每個線程每隔並發數個（cc個）列印一個整數。很明顯，當所有線程都完成自己的任務後，進程會正常退出。但如果我們中途想退出（試想一個壓力測試程序，在中途已經發現了問題，需要停止測試），該腫么辦？你當然可以用ps查找到進程號，然後kill -9殺掉，但這樣太繁瑣了，捕捉Ctrl+C是最自然的想法。上面示常式序中已經捕捉了這個信號，並修改全局變數is_exit，線程中會檢測這個變數，及時退出。
但事實上這個程序並不work，當你按下Ctrl+C時，程序照常運行，並無任何響應。網上搜了一些資料，明白是python的子線程如果不是daemon的話，主線程是不能響應任何中斷的。但設為daemon後主線程會隨之退出，接著整個進程很快就退出了，所以還需要在主線程中檢測各個子線程的狀態，直到所有子線程退出後自己才退出，因此上例29行之後的代碼可以修改為：

復制代碼代碼如下:

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()

重新試一下，問題依然沒有解決，進程還是沒有響應Ctrl+C，這是因為join()函數同樣會waiting在一個鎖上，使主線程無法捕獲信號。因此繼續修改，調用線程的isAlive()函數判斷線程是否完成：

復制代碼代碼如下:

while 1:
alive = False
for i in range(cc):
alive = alive or threads[i].isAlive()
if not alive:
break

這樣修改後，程序完全按照預想運行了：可以順利的列印每個線程應該列印的所有數字，也可以中途用Ctrl+C終結整個進程。完整的代碼如下：

復制代碼代碼如下:

#!/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 < 10000000):
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

其實，如果用python寫一個服務，也需要這樣，因為負責服務的那個線程是永遠在那裡接收請求的，不會退出，而如果你想用Ctrl+C殺死整個服務，跟上面的壓力測試程序是一個道理。總結一下，python多線程中要響應Ctrl+C的信號以殺死整個進程，需要：
1.把所有子線程設為Daemon；
2.使用isAlive()函數判斷所有子線程是否完成，而不是在主線程中用join()函數等待完成；
3.寫一個響應Ctrl+C信號的函數，修改全局變數，使得各子線程能夠檢測到，並正常退出。

㈤ 如何在LinuxShell中強制python退出

1. 另開一個終端，ps查看test.py的進程號，然後kill -9殺死該進程。

2. 或直接退出當前運行終端。

㈥ 怎樣用python控制關閉一個.exe的程序

#!/usr/bin/python
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
@Date:
@author
"""
__author__ = 'Sla'
__version__ = '1.0.0'

import pprint

import os
import time
import subprocess

def processkill():
_p = subprocess.Popen("C:\WINDOWS\system32\cmd.exe")
_pid = _p.pid
print "sub pid:", _pid

while _p.poll() == None:
time.sleep( 5 )
#kill subprocess after 5 seconds, if it is not done
if _p.poll() == None:
print "\nKill the subprocess\n"
if os.name == 'nt':
os.system('taskkill /PID %s /T /F' % _pid)
else:
os.system('kill %s' % _pid)
break
else:
if _p.returncode != 0:
print "\nsubprocess run Error"
else:
print "\nsubprocess run OK"

if __name__ == '__main__':
processkill()
——————————————————————————————————————
你可以測試一下，在5秒內打出exit就成功運行，不然就結束cmd進程

㈦ python里怎麼終止程序的執行

quit() exit()

執行到此命令時，程序終止。

如果是程序陷入死循環，想強制結束，則按Ctrl + C。這個特別關鍵。

Python的設計哲學是「優雅」、「明確」、「簡單」。因此，Perl語言中「總是有多種方法來做同一件事」的理念在Python開發者中通常是難以忍受的。Python開發者的哲學是「用一種方法，最好是只有一種方法來做一件事」。

在設計Python語言時，如果面臨多種選擇，Python開發者一般會拒絕花俏的語法，而選擇明確的沒有或者很少有歧義的語法。由於這種設計觀念的差異，Python源代碼通常被認為比Perl具備更好的可讀性，並且能夠支撐大規模的軟體開發。這些准則被稱為Python格言。在Python解釋器內運行import this可以獲得完整的列表。

擴展質料：

Python在執行時，首先會將.py文件中的源代碼編譯成Python的byte code（位元組碼），然後再由Python Virtual Machine（Python虛擬機）來執行這些編譯好的byte code。這種機制的基本思想跟Java，.NET是一致的。

然而，Python Virtual Machine與Java或.NET的Virtual Machine不同的是，Python的Virtual Machine是一種更高級的Virtual Machine。這里的高級並不是通常意義上的高級，不是說Python的Virtual Machine比Java或.NET的功能更強大。

而是說和Java 或.NET相比，Python的Virtual Machine距離真實機器的距離更遠。或者可以這么說，Python的Virtual Machine是一種抽象層次更高的Virtual Machine。

基於C的Python編譯出的位元組碼文件，通常是.pyc格式。

除此之外，Python還可以以交互模式運行，比如主流操作系統Unix/Linux、Mac、Windows都可以直接在命令模式下直接運行Python交互環境。直接下達操作指令即可實現交互操作。

參考資料：Python-網路

㈧ CentOS下後台運行Python腳本及關閉腳本的一些操作

自己寫了一個python腳本，但是直接遠程用putty連接後#python xxx.py執行，關閉putty腳本也隨之關閉了，這里需要用到『setsid』這個命令。

#setsid python xxx.py

如此即可將腳本加入到後台執行

若想查看所有後台運行的進程

#ps -aux

這里可以看到每個進程都有一個PID，如果想殺死這個進程，則使用

#kill-9[PID]-9表示強迫進程立即停止

nohup python -u test.py > out.log 2>&1 &