python怎么杀死进程

㈠ python 关闭正在运行的python进程

打开任务管理器（右键任务栏）关闭

㈡ Python怎样强制结束一个进程

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

㈢ 如何判断并杀掉超时的python进程

supervisord专门干的就是这事，这个已经很成熟，服务器上的Python和MongoDB进程都是用它管理的。 如果supervisord还不满足你的需求，如你需要在自己的程序中进行进程管理，你可以去参考supervisord的代码实现。 简单的，可以自己用 http://docs.python.org/library/subprocess.html去实现自己的一套。

㈣ python 怎么让程序接受ctrl + c终止信号

花了一天时间用python为服务写了个压力测试。很简单，多线程向服务器发请求。但写完之后发现如果中途想停下来，按Ctrl+C达不到效果，自然想到要用信号处理函数捕捉信号，使线程都停下来，问题解决的方法请往下看：

复制代码代码如下:

#!/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 < 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：

复制代码代码如下:

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：

复制代码代码如下:

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：

复制代码代码如下:

#!/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 < 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。

㈤ 如何在LinuxShell中强制python退出

1. 另开一个终端，ps查看test.py的进程号，然后kill -9杀死该进程。

2. 或直接退出当前运行终端。

㈥ 怎样用python控制关闭一个.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()
——————————————————————————————————————
你可以测试一下，在5秒内打出exit就成功运行，不然就结束cmd进程

㈦ python里怎么终止程序的执行

quit() exit()

执行到此命令时，程序终止。

如果是程序陷入死循环，想强制结束，则按Ctrl + C。这个特别关键。

Python的设计哲学是“优雅”、“明确”、“简单”。因此，Perl语言中“总是有多种方法来做同一件事”的理念在Python开发者中通常是难以忍受的。Python开发者的哲学是“用一种方法，最好是只有一种方法来做一件事”。

在设计Python语言时，如果面临多种选择，Python开发者一般会拒绝花俏的语法，而选择明确的没有或者很少有歧义的语法。由于这种设计观念的差异，Python源代码通常被认为比Perl具备更好的可读性，并且能够支撑大规模的软件开发。这些准则被称为Python格言。在Python解释器内运行import this可以获得完整的列表。

扩展质料：

Python在执行时，首先会将.py文件中的源代码编译成Python的byte code（字节码），然后再由Python Virtual Machine（Python虚拟机）来执行这些编译好的byte code。这种机制的基本思想跟Java，.NET是一致的。

然而，Python Virtual Machine与Java或.NET的Virtual Machine不同的是，Python的Virtual Machine是一种更高级的Virtual Machine。这里的高级并不是通常意义上的高级，不是说Python的Virtual Machine比Java或.NET的功能更强大。

而是说和Java 或.NET相比，Python的Virtual Machine距离真实机器的距离更远。或者可以这么说，Python的Virtual Machine是一种抽象层次更高的Virtual Machine。

基于C的Python编译出的字节码文件，通常是.pyc格式。

除此之外，Python还可以以交互模式运行，比如主流操作系统Unix/Linux、Mac、Windows都可以直接在命令模式下直接运行Python交互环境。直接下达操作指令即可实现交互操作。

参考资料：Python-网络

㈧ CentOS下后台运行Python脚本及关闭脚本的一些操作

自己写了一个python脚本，但是直接远程用putty连接后#python xxx.py执行，关闭putty脚本也随之关闭了，这里需要用到‘setsid’这个命令。

#setsid python xxx.py

如此即可将脚本加入到后台执行

若想查看所有后台运行的进程

#ps -aux

这里可以看到每个进程都有一个PID，如果想杀死这个进程，则使用

#kill-9[PID]-9表示强迫进程立即停止

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