A. 求助python多線程，執行到100多個停止了
python 線程 暫停, 恢復, 退出
我們都知道python中可以是threading模塊實現多線程, 但是模塊並沒有提供暫停, 恢復和停止線程的方法, 一旦線程對象調用start方法後, 只能等到對應的方法函數運行完畢. 也就是說一旦start後, 線程就屬於失控狀態. 不過, 我們可以自己實現這些. 一般的方法就是循環地判斷一個標志位, 一旦標志位到達到預定的值, 就退出循環. 這樣就能做到退出線程了. 但暫停和恢復線程就有點難了, 我一直也不清除有什麼好的方法, 直到我看到threading中Event對象的wait方法的描述時.
wait([timeout])
Block until the internal flag is true. If the internal flag is true on entry, return immediately. Otherwise, block until another thread calls set() to set the flag to true, or until the optional timeout occurs.
阻塞, 直到內部的標志位為True時. 如果在內部的標志位在進入時為True時, 立即返回. 否則, 阻塞直到其他線程調用set()方法將標准位設為True, 或者到達了可選的timeout時間.
When the timeout argument is present and not None, it should be a floating point number specifying a timeout for the operation in seconds (or fractions thereof).
This method returns the internal flag on exit, so it will always return True except if a timeout is given and the operation times out.
當給定了timeout參數且不為None, 它應該是一個浮點數，以秒為單位指定操作的超時（或是分數）。
此方法在退出時返回內部標志，因此除非給定了超時且操作超時，否則它將始終返回True。
Changed in version 2.7: Previously, the method always returned None.
2.7版本以前, 這個方法總會返回None.
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利用wait的阻塞機制, 就能夠實現暫停和恢復了, 再配合循環判斷標識位, 就能實現退出了, 下面是代碼示例:
#!/usr/bin/env python
# coding: utf-8
import threading
import time
class Job(threading.Thread):
def __init__(self, *args, **kwargs):
super(Job, self).__init__(*args, **kwargs)
self.__flag = threading.Event() # 用於暫停線程的標識
self.__flag.set() # 設置為True
self.__running = threading.Event() # 用於停止線程的標識
self.__running.set() # 將running設置為True
def run(self):
while self.__running.isSet():
self.__flag.wait() # 為True時立即返回, 為False時阻塞直到內部的標識位為True後返回
print time.time()
time.sleep(1)
def pause(self):
self.__flag.clear() # 設置為False, 讓線程阻塞
def resume(self):
self.__flag.set() # 設置為True, 讓線程停止阻塞
def stop(self):
self.__flag.set() # 將線程從暫停狀態恢復, 如何已經暫停的話
self.__running.clear() # 設置為False
下面是測試代碼:
a = Job()
a.start()
time.sleep(3)
a.pause()
time.sleep(3)
a.resume()
time.sleep(3)
a.pause()
time.sleep(2)
a.stop()
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測試的結果:
這完成了暫停, 恢復和停止的功能. 但是這里有一個缺點: 無論是暫停還是停止, 都不是瞬時的, 必須等待run函數內部的運行到達標志位判斷時才有效. 也就是說操作會滯後一次.
但是這有時也不一定是壞事. 如果run函數中涉及了文件操作或資料庫操作等, 完整地運行一次後再退出, 反而能夠執行剩餘的資源釋放操作的代碼(例如各種close). 不會出現程序的文件操作符超出上限, 資料庫連接未釋放等尷尬的情況.
B. Python中級精華-並發之啟動和停止線程
為了讓代碼能夠並發執行，向創建線程並在核實的時候銷毀它。
由於目的比較單純，只是講解基礎的線程創建方法，所以可以直接使用threading庫中的Thread類來實例化一個線程對象。
例子，用戶輸入兩個數字，並且求其兩個數字的四則運算的結果：
除了以上的一些功能以外，在python線程
中沒有其他的諸如給線程發信號、設置線程調度屬性、執行任何其他高級操作的功能了，如果需要這些功能，就需要手工編寫了。
另外，需要注意的是，由於GIL（全局解釋器鎖）的存在，限制了在python解釋器當中只允許運行一個線程。基於這個原因，不停該使用python線程來處理計算密集型的任務，因為在這種任務重我們希望在多個CPU核心上實現並行處理。Python線程更適合於IO處理以及設計阻塞操作的並發執行任務（即等待IO響應或等待資料庫取出結果等）。
如何判斷線程是否已經啟動？
目的：我們載入了一個線程，但是想要知道這個線程什麼時候才會開始運行？
方法：
線程的核心特徵我認為就是不確定性，因為其什麼時候開始運行，什麼時候被打斷，什麼時候恢復執行，這不是程序員能夠控制的，而是有系統調度
來完成的。如果遇到像某個線程的運行依託於其他某個線程運行到某個狀態時該線程才能開始運行，那麼這就是線程同步
問題，同樣這個問題非常棘手。要解決這類問題我們要藉助threading中的Event對象。
Event其實和條件標記類似，勻速線程
等待某個時間發生。初始狀態時事件被設置成0。如果事件沒有被設置而線程正在等待該事件，那麼線程就會被阻塞，直到事件被設置位置，當有線程設置了這個事件之後，那麼就會喚醒正在等待事件的線程，如果線程等待的事件已經設置了，那麼線程會繼續執行。
一個例子：
如上能夠確定的是，主線程會在線程t運行結束時再運行。
C. python threadingd多線程老是出錯
把你的代碼執行了一下，應該是有兩個地方有問題。
1、入參(u'颯颯',)這個改成(u'颯颯'.encode("utf-8"),)
2、t2=threading.Thread(target=movie,args=(u'問問'))，這個地方改成
t2=threading.Thread(target=movie,args=(u'問問'，))。不然會當成兩個參數。
3、第三個不確定你的用途。就是t.setDaemon(True)那個地方。調用setDaemon的時候，子線程會隨著主線程一起結束，不氏團迅管子線程是否執行完成。所以有時候會出現執行完了啥輸出都沒有的情況。如果想讓主線程等待殲此子線程，在start後面使用t.join()。這樣就會一直都有輸出了。
修改完如下：
#coding=utf-8
importthreading
fromtimeimportctime
defmusic(m):
print'在聽%s,現在是%s'%(m,ctime())
defmovie(mo):
print'在看%s,現在是%s'%(mo,ctime())
threadList=[]
t1=threading.Thread(target=music,args=(u'颯颯'.encode("utf-8"),))
threadList.append(t1)
t2=threading.Thread(target=movie,args=(u'問問'.encode("utf-8")))
threadList.append(t2)
fortinthreadList:
或茄t.setDaemon(True)
t.start()
#t.join()
D. pyhon多線程無效，不知問題出現在哪裡
在python里線程出問題，可能會導致主進程崩潰。 雖然python里的線程是操作系統的真實線程。
那麼怎麼解決呢？通過我們用進程方式。子進程崩潰後，會完全的釋放所有的內存和錯誤狀態。所以進程更安全。 另外通過進程，python可以很好的繞過GIL，這個全局鎖問題。
但是進程也是有局限的。不要建立超過CPU總核數的進程，否則效率也不高。
簡單的總結一下。
當我們想實現多任務處理時，首先要想到使用multiprocessing， 但是如果覺著進程太笨重，那麼就要考慮使用線程。 如果多任務處理中需要處理的太多了，可以考慮多進程，每個進程再採用多線程。如果還處理不要，就要使用輪詢模式，比如使用poll event, twisted等方式。如果是GUI方式，則要通過事件機制，或者是消息機制處理，GUI使用單線程。
所以在python里線程不要盲目用， 也不要濫用。 但是線程不安全是事實。如果僅僅是做幾個後台任務，則可以考慮使用守護線程做。如果需要做一些危險操作，可能會崩潰的，就用子進程去做。 如果需要高度穩定性，同時並發數又不高的服務。則強烈建議用多進程的multiprocessing模塊實現。
在linux或者是unix里，進程的使用代價沒有windows高。還是可以接受的。
E. 怎樣在python中捕獲線程拋出的異常
python的線程中的異常，通常不會給你顯示出錯的語句。你可以將thread函數，或者是Thread的run里的內容用整個兒的try catch包裹起來。搜索
然後這樣
import traceback,sys
try:
threadfun1()
except:
traceback.print_exc(file=sys.stdout)
這樣出錯的時候就能定位到是哪一行代碼了。
因為線程經常出現這種無顯示錯誤位置的情形。後來都形成了習慣，要不把線程放在try catch里。要不就仔細檢查線程函數，確保它沒有錯誤，再放出去運行。
另外你還可以將線程函數的功能放在主進程里，單線程運行。這樣錯誤位置就曝露出來了。
僅僅從你這個提示來看是無法定位錯誤的位置與類型的。
F. python為何多線程報錯，單線程沒問題
你這個是wmi在多線程中天生的問題，python的wmi的官方文檔中有說明，網頁賀配鏈接這個地址中，你仔細看「Use WMI in a thread」這一小節。
但是那個解決方案不是很好用，有些問題上還是會報錯，推薦你用wmic，禪纖指多線程中這豎雀個要好用很多。網頁鏈接