python强行关闭线程池

在 Python 中，线程池是通过 ThreadPoolExecutor 类来实现的。关闭线程池可以使用 ThreadPoolExecutor 类的 shutdown() 和 shutdown(wait=True) 方法。其中，shutdown() 方法会停止接受新的任务，但不会等待已有任务的执行完成，而 shutdown(wait=True) 方法会等待所有任务执行完成后再关闭线程池。

如果要强行关闭线程池，可以使用 ThreadPoolExecutor 类的 _threads 属性获取线程池中所有线程的 Thread 对象，然后调用 Thread 对象的 _stop() 方法强制停止线程。但是这种方法并不安全，可能会导致一些未知的问题，因此不建议使用。

相关问题

python threadpoolexecutor已经进入线程池的函数如何终止

在Python的`concurrent.futures.ThreadPoolExecutor`中，一旦任务被提交到线程池并开始执行，通常情况下它无法直接被停止。但是你可以通过一些策略来间接控制任务的执行：

1. **取消Future**：如果你有一个正在执行的`ThreadPoolExecutor.submit()`返回的`Future`对象，可以调用`cancel()`方法尝试中断任务。这不会立即结束当前正在运行的任务，而是标记它为“可取消”，如果任务还未完成，后续检查将发现这个任务是可以被取消的，并在适当的时候抛出`CancelledError`异常。

import concurrent.futures

with ThreadPoolExecutor() as executor:
    future = executor.submit(long_running_function)
    
    # ...其他操作...

    if not future.done():  # 检查任务是否还在运行
        future.cancel()

2. **等待特定时间**：如果你希望在一段时间后不管任务是否完成都强制结束，可以使用`as_completed()`迭代器配合`time.sleep()`等待。

futures = {executor.submit(task): task for task in tasks}
for future in futures:
    try:
        future.result(timeout=5)  # 设置超时时间
    except futures.TimeoutError:
        future.cancel()

3. **监控线程池状态**：如果你想在任何时候停止整个线程池，可以设置`ThreadPoolExecutor.shutdown()`。它有几种模式供选择：`shutdown()`表示等待所有任务完成；`shutdown(wait=False)`会取消所有未完成的任务；`shutdown(now=True)`即刻关闭线程池，可能会导致任务异常终止。

def stop_pool():
    executor.shutdown(wait=False)

# 在需要时调用stop_pool()

请注意，以上方法并不能保证每个任务都能精确地停止，特别是对于网络IO密集型的任务，因为它们可能已经在等待IO完成，取消请求可能不会立竿见影。

python 线程池创建进程程 只有一个进程程工作

### 回答1：
Python 中的线程池是用于管理线程的，而不是进程。如果你想要创建进程池，可以使用 `multiprocessing` 模块。下面是一个简单的例子：

import multiprocessing

def worker(num):
    """ 每个进程将会调用的函数 """
    print('Worker %d is running' % num)

if __name__ == '__main__':
    # 创建进程池，池中有 3 个进程
    pool = multiprocessing.Pool(processes=3)

    # 启动进程池，每个进程将会调用 worker 函数
    for i in range(5):
        pool.apply_async(worker, args=(i,))

    # 关闭进程池，等待子进程完成
    pool.close()
    pool.join()

    print('All workers done.')

在这个例子中，我们首先创建了一个 `multiprocessing.Pool` 对象，并指定了要创建的进程数为 3。然后，我们使用 `apply_async` 方法启动了 5 个任务，每个任务将会在一个单独的进程中运行。最后，我们关闭进程池，并等待所有子进程完成。

需要注意的是，由于 Python 的 GIL 限制，多线程程序可能无法真正地并行执行，而多进程程序可以有效地利用多核 CPU 实现并行计算。因此，如果你需要进行 CPU 密集型的计算任务，建议使用多进程来实现。

### 回答2：
Python的线程池创建进程，只有一个进程工作可能是由于以下几个原因：

1. 程序逻辑错误：在代码中只有一个线程被分配到处理任务，其他的线程可能没有被正确调度或没有被创建成功。

2. 系统限制：操作系统或硬件对并发线程或进程的数量有限制，例如有些操作系统会限制同时运行的进程数，这可能导致只有一个进程能够正常工作。

3. 锁或同步问题：线程池在任务处理时可能使用了某些锁或同步机制，导致只有一个线程能够获取资源并执行任务，其他线程被阻塞。

4. 线程池配置问题：线程池的参数设置可能导致只有一个线程被分配到任务执行，例如设置最大线程数为1。

为了解决这个问题，可以尝试以下几种方法：

1. 检查代码逻辑，确保所有线程都能被创建成功并正确分配到任务。

2. 检查系统限制，可以尝试增加操作系统或硬件对并发线程或进程的限制。

3. 检查并修复锁或同步问题，确保所有线程能够正确竞争资源并执行任务。

4. 调整线程池的配置，增加最大线程数，以便同时运行多个线程。

总之，只有一个进程工作的问题可能是由于代码逻辑、系统限制、锁或同步问题或线程池配置问题所致。通过逐一检查和修复这些可能的原因，可以解决这个问题，确保多个进程能够正常工作。

### 回答3：
Python中的线程池是通过线程复用来提高线程创建销毁的效率的机制，但是在Python的全局解释器锁（GIL）机制下，同一时间只有一个线程能够执行Python字节码，导致无法实现真正的并行执行。

因此，当使用线程池创建多个线程时，这些线程会交替执行，但是只有一个线程能够在同一时间真正地执行工作。这是因为GIL会在一个线程执行一段时间后，强制使其他线程进入等待状态。

尽管线程池可以利用IO等待时间来提高程序的执行效率，但是如果需要实现真正的并行计算，例如进行大量CPU密集型的计算操作，使用多进程是更为合适的选择。

创建多个进程可以完全绕过GIL的限制，并能在多核CPU上实现真正的并行执行。通过使用多进程，可以将工作任务划分为多个子任务，每个子任务由一个独立的进程执行。这样，不同的子进程可以在不同的CPU核心上并行地执行，从而提高程序的运行效率。

总之，当只有一个进程在工作时，可能是由于所执行的任务并不适合使用多线程，并且由于Python的GIL机制，以及线程池在多线程同时执行时的交替执行特性，导致无法实现真正的并行计算。在这种情况下，使用多进程可能是更为合适的选择。