python結束進程

⑴ python調用OS.system結束進程問題

os.system是執行命令，是否列印取決於命令是否有返回
如果你想不讓其列印 可以在命令中做手腳如： os.system('taskkill /IM dllhost.exe > NUL')

⑵ python多進程怎麼判斷所有進程結束

python執行ps -ef | grep XXX XXX為你的進程，當有返回值的時候，說明你的進程存在，python檢查系統進程其實調用的也是linux的shell

⑶ python怎麼讓進程暫停

您的意思是要將進程掛起(Suspend) 而非 阻塞(Block)
如果用sleep() 進程將阻塞
假設進程下有兩個線程 那麼這兩個線程會繼續運行
要使進程掛起 可以考慮使用psutil
import psutil
p = psutil.Process(pid)
p.suspend() #掛起進程
p.resume() #恢復進程

為了證明效果 我寫了一個簡單的進程Process
其下有兩個線程 讀者Reader 和 寫者Writer（簡單的讀者寫者問題）

Process:
import threading

from time import ctime, sleep
import ThreadInReadAndWriteProblem
import multiprocessing
import os

class Process(multiprocessing.Process):

def __init__(self):
multiprocessing.Process.__init__(self) #手動實現父類
pid = os.getpid()

def run(self):
print '當前運行進程PID : %s ' %self.pid #子線程的id與父進程的pid相同 屬於 同一個進程

for i in range(0,5):
r = ThreadInReadAndWriteProblem.Reader()
w = ThreadInReadAndWriteProblem.Writer()
w.start()
r.start()

print '進程阻塞'
sleep(10) #總共運行時間10秒

Reader&Writer
import threading
from time import ctime, sleep
import os

mutex = threading.Lock() #互斥鎖
mutex_readercount = threading.Lock() #計數時的互斥 計算當前正在讀的數目
readerCount = 0 number = 0

#不滿足條件的 進入阻塞狀態

class Reader(threading.Thread): #讀者
def __init__(self):
threading.Thread.__init__(self) #繼承父類構造函數

def run(self):
global mutex
global readerCount
#print '線程PID: %s ' %os.getpid()
while True:
mutex_readercount.acquire()
readerCount +=1
if readerCount == 1:
print '讀者進程等待中，編號%s' %(self.name)
mutex.acquire() == False # 第一個需要申請

mutex_readercount.release()
print '開始讀 , 讀者編號 %s ,現在時間是 %s' %(self.name,ctime())
sleep(2)
print '完成讀 , 讀者編號 %s , 現在時間是 %s' %(self.name,ctime())

mutex_readercount.acquire()
readerCount -= 1
if readerCount == 0: #所有讀者均完成
print '最後一個讀者完成讀 '
mutex.release()
mutex_readercount.release()

class Writer(threading.Thread): #寫者
def __init__(self):
threading.Thread.__init__(self)

def run(self):
global mutex
global writerCount
#print '線程PID： %s' %os.getpid()
while True:
print '寫者進程等待中 編號： %s' %(self.name)
mutex.acquire()
print '開始寫 編號：%s 現在時間是： %s ' %(self.name,ctime())
sleep(5)
print '結束寫 編號: %s 現在時間是 %s' %(self.name,ctime())
mutex.release()

測試程序
import ThreadInReadAndWriteProblem
import
import psutil
import Scheler
from time import ctime, sleep

def main():
p = .Process()
p.start()

sleep(3)

stop(p.pid)
print '進程掛起 %s' %ctime()
sleep(5)

wake(p.pid)
print '喚醒進程 %s' %ctime()

def stop(pid):
print '進程暫停 進程編號 %s ' %(pid)
p = psutil.Process(pid)
p.suspend()

def wake(pid):
print '進程恢復 進程編號 %s ' %(pid)
p = psutil.Process(pid)
p.resume()

if __name__ == '__main__':
main()

結果：
當前運行進程PID : 3096
寫者進程等待中 編號： Thread-2
開始寫 編號：Thread-2 現在時間是： Mon Nov 30 21:12:12 2015
讀者進程等待中，編號Thread-1
寫者進程等待中 編號： Thread-4
進程阻塞
寫者進程等待中 編號： Thread-6
寫者進程等待中 編號： Thread-8
寫者進程等待中 編號： Thread-10
進程暫停 進程編號 3096
進程掛起 Mon Nov 30 21:12:15 2015
進程恢復 進程編號 3096
喚醒進程 Mon Nov 30 21:12:20 2015
結束寫 編號: Thread-2 現在時間是 Mon Nov 30 21:12:20 2015
寫者進程等待中 編號： Thread-2
開始讀 , 讀者編號 Thread-1 ,現在時間是 Mon Nov 30 21:12:20 2015

開始讀 , 讀者編號 Thread-3 ,現在時間是 Mon Nov 30 21:12:20 2015
開始讀 , 讀者編號 Thread-5 ,現在時間是 Mon Nov 30 21:12:20 2015
開始讀 , 讀者編號 Thread-7 ,現在時間是 Mon Nov 30 21:12:20 2015
開始讀 , 讀者編號 Thread-9 ,現在時間是 Mon Nov 30 21:12:20 2015
完成讀 , 讀者編號 Thread-1 , 現在時間是 Mon Nov 30 21:12:22 2015
完成讀 , 讀者編號 Thread-3 , 現在時間是 Mon Nov 30 21:12:22 2015
完成讀 , 讀者編號 Thread-5 , 現在時間是 Mon Nov 30 21:12:22 2015
完成讀 , 讀者編號 Thread-7 , 現在時間是 Mon Nov 30 21:12:22 2015

⑷ python 多進程 進程池子進程結束怎麼獲取

在利用Python進行系統管理的時候，特別是同時操作多個文件目錄，或者遠程式控制制多台主機，並行操作可以節約大量的時間。當被操作對象數目不大時，可以直接利用multiprocessing中的Process動態成生多個進程，10幾個還好，但如果是上百個，上千個目標，手動的去限制進程數量卻又太過繁瑣，這時候進程池Pool發揮作用的時候就到了。
Pool可以提供指定數量的進程，供用戶調用，當有新的請求提交到pool中時，如果池還沒有滿，那麼就會創建一個新的進程用來執行該請求；但如果池中的進程數已經達到規定最大值，那麼該請求就會等待，直到池中有進程結束，才會創建新的進程來它。這里有一個簡單的例子：

#!/usr/bin/env python

#coding=utf-8

"""

Author: Squall

Last modified: 2011-10-18 16:50

Filename: pool.py

Description: a simple sample for pool class

"""

from multiprocessing import Pool

from time import sleep

def f(x):

for i in range(10):

print '%s --- %s ' % (i, x)

sleep(1)

def main():

pool = Pool(processes=3) # set the processes max number 3

for i in range(11,20):

result = pool.apply_async(f, (i,))

pool.close()

pool.join()

if result.successful():

print 'successful'

if __name__ == "__main__":

main()
先創建容量為3的進程池，然後將f(i)依次傳遞給它，運行腳本後利用ps aux | grep pool.py查看進程情況，會發現最多隻會有三個進程執行。pool.apply_async()用來向進程池提交目標請求，pool.join()是用來等待進程池中的worker進程執行完畢，防止主進程在worker進程結束前結束。但必pool.join()必須使用在pool.close()或者pool.terminate()之後。其中close()跟terminate()的區別在於close()會等待池中的worker進程執行結束再關閉pool,而terminate()則是直接關閉。result.successful()表示整個調用執行的狀態，如果還有worker沒有執行完，則會拋出AssertionError異常。
利用multiprocessing下的Pool可以很方便的同時自動處理幾百或者上千個並行操作，腳本的復雜性也大大降低。

⑸ pycharm python文件:進程已結束，退出代碼為1，怎麼處理

這個問題是因為python解釋器環境遇到一些不能處理異常而結束了，
由於你的Pycharm工具底層其實也是考python.exe進程來解釋Python程序的，當python.exe出現異常後，你的程序就不能執行了。
只要重啟Pycharm工具，該工具會自動恢復python.exe的。別擔心

⑹ Python：進程(threading)

這里是自己寫下關於 Python 跟進程相關的 threading 模塊的一點筆記，跟有些跟 Linux 調用挺像的，有共通之處。

https://docs.python.org/3/library/threading.html?highlight=threading#thread-objects

直接傳入

繼承 Thread 重寫 run 方法

threading.Thread(group=None, target=None, name=None, args=(), kwargs={}, *, daemon=None)

group 線程組，未實現

start() 線程就緒
join([timeout]) 阻塞其他線程，直到調用這方法的進程結束或時間到達

RuntimeError: cannot join thread before it is started

get/setName(name) 獲取/設置線程名。
isAlive() 返回線程是否在運行。
is/setDaemon(bool): 獲取/設置是後台線程（默認前台線程（False））。（在start之前設置）

The entire Python program exits when no alive non-daemon threads are left.
沒有非後台進程運行，Python 就退出。
主線程執行完畢後，後台線程不管是成功與否，主線程均停止

t.start()
t.join()
start() 後 join() 會順序執行，失去線程意義

https://docs.python.org/3/library/threading.html?#lock-objects

Lock屬於全局，Rlock屬於線程（R的意思是可重入，線程用Lock的話會死鎖，來看例子）

acquire(blocking=True, timeout=-1) 申請鎖，返回申請的結果
release() 釋放鎖，沒返回結果

https://docs.python.org/3/library/threading.html#condition-objects

可以在構造時傳入rlock lock實例，不然自己生成一個。

acquire([timeout])/release(): 與lock rlock 相同
wait([timeout]): 調用這個方法將使線程進入等待池，並釋放鎖。調用方法前線程必須已獲得鎖定，否則將拋出異常。
notify(): 調用這個方法將從等待池挑選一個線程並通知，收到通知的線程將自動調用acquire()嘗試獲得鎖定（進入鎖定池）；其他線程仍然在等待池中。調用這個方法不會釋放鎖定。調用方法前線程必須已獲得鎖定，否則將拋出異常。
notifyAll(): 調用這個方法將通知等待池中所有的線程，這些線程都將進入鎖定池嘗試獲得鎖定。調用這個方法不會釋放鎖定。使用前線程必須已獲得鎖定，否則將拋出異常。

threading.Semaphore(value=1)

https://docs.python.org/3/library/threading.html#semaphore-objects

acquire(blocking=True, timeout=None)
資源數大於0，減一並返回，等於0時等待，blocking為False不阻塞進程
返回值是申請結果
release()
資源數加1

https://docs.python.org/3/library/threading.html#event-objects

事件內置了一個初始為False的標志

is_set() 返回內置標志的狀態
set() 設為True
clear() 設為False
wait(timeout=None) 阻塞線程並等待，為真時返回。返回值只會在等待超時時為False，其他情況為True

https://docs.python.org/3/library/threading.html#timer-objects

threading.Timer(interval, function, args=None, kwargs=None)

第一個參數是時間間隔，單位是秒，整數或者浮點數，負數不會報錯直接執行不等待
可以用cancel() 取消

https://docs.python.org/3/library/threading.html#barrier-objects

threading.Barrier(parties, action=None, timeout=None)

調用的進程數目達到第一個設置的參數就喚醒全部進程

wait(timeout=None)
reset() 重置，等待中的進程收到 BrokenBarrierError 錯誤

⑺ 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()

⑻ python多進程如何在主進程結束後 子進程也跟著退出

辦法很多。通常的辦法是，子線程出異常後，主進程檢查到它的狀態不正常，然後自己主動將其餘線程退出，最後自己再退出。這是穩妥的辦法。

另外的辦法是，某一個子線程專用於監控狀態。它發現狀態不對時，直接強制進程退出。辦法1，發消息給主進程，讓主進程退出。辦法2：用kill, pskill等方法，直接按進程PID殺進程。

⑼ 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

⑽ python 多進程

基於官方文檔：
https://docs.python.org/zh-cn/3/library/multiprocessing.html
日樂購，剛才看到的一個博客，寫的都不太對，還是基於官方的比較穩妥
我就是喜歡抄官方的，哈哈

通常我們使用Process實例化一個進程，並調用 他的 start() 方法啟動它。
這種方法和 Thread 是一樣的。

上圖中，我寫了 p.join() 所以主進程是 等待 子進程執行完後，才執行 print("運行結束")
否則就是反過來了（這個不一定，看你的語句了，順序其實是隨機的）例如：

主進加個 sleep

所以不加join() ,其實子進程和主進程是各干各的，誰也不等誰。都執行完後，文件運行就結束了

上面我們用了 os.getpid() 和 os.getppid() 獲取 當前進程，和父進程的id
下面就講一下，這兩個函數的用法：
os.getpid()
返回當前進程的id
os.getppid()
返回父進程的id。 父進程退出後，unix 返回初始化進程（1）中的一個
windows返回相同的id (可能被其他進程使用了)
這也就解釋了，為啥我上面 的程序運行多次， 第一次列印的parentid 都是 14212 了。
而子進程的父級 process id 是調用他的那個進程的 id ： 1940

視頻筆記：
多進程：使用大致方法：

參考： 進程通信（pipe和queue）

pool.map （函數可以有return 也可以共享內存或queue） 結果直接是個列表

poll.apply_async() （同map,只不過是一個進程，返回結果用 xx.get() 獲得）

報錯：

參考 ： https://blog.csdn.net/xiemanR/article/details/71700531

把 pool = Pool() 放到 if name == " main ": 下面初始化搞定。
結果：

這個肯定有解釋的

測試多進程計算效果：
進程池運行：

結果：

普通計算：

我們同樣傳入 1 2 10 三個參數測試：

其實對比下來開始快了一半的；
我們把循環里的數字去掉一個 0；
單進程：

多進程：

兩次測試 單進程/進程池 分別為 0.669 和 0.772 幾乎成正比的。
問題 二：
視圖：
post 視圖裡面

Music 類：

直接報錯：

寫在 類裡面也 在函數里用 self.pool 調用也不行，也是相同的錯誤。

最後 把 pool = Pool 直接寫在 search 函數裡面，奇跡出現了：

前台也能顯示搜索的音樂結果了

總結一點，進程這個東西，最好 寫在 直接運行的函數裡面，而不是 一個函數跳來跳去。因為最後可能 是在子進程的子進程運行的，這是不許的，會報錯。
還有一點，多進程運行的函數對象，不能是 lambda 函數。也許lambda 虛擬，在內存？？

使用 pool.map 子進程 函數報錯，導致整個 pool 掛了:
參考： https://blog.csdn.net/hedongho/article/details/79139606
主要你要，對函數內部捕獲錯誤，而不能讓異常拋出就可以了。

關於map 傳多個函數參數
我一開始，就是正常思維，多個參數，搞個元祖，讓參數一一對應不就行了：

報錯：

參考：
https://blog.csdn.net/qq_15969343/article/details/84672527
普通的 process 當讓可以穿多個參數，map 卻不知道咋傳的。
apply_async 和map 一樣，不知道咋傳的。

最簡單的方法：
使用 starmap 而不是 map

結果：
子進程結束
1.8399453163146973
成功拿到結果了

關於map 和 starmap 不同的地方看源碼：

關於apply_async() ,我沒找到多參數的方法，大不了用 一個迭代的 starmap 實現。哈哈

關於 上面源碼裡面有 itertools.starmap
itertools 用法參考：
https://docs.python.org/zh-cn/3/library/itertools.html#itertool-functions

有個問題，多進程最好不要使用全部的 cpu , 因為這樣可能影響其他任務，所以 在進程池 添加 process 參數 指定，cpu 個數：

上面就是預留了 一個cpu 干其他事的

後面直接使用 Queue 遇到這個問題：

解決：
Manager().Queue() 代替 Queue()

因為 queue.get() 是堵塞型的，所以可以提前判斷是不是 空的，以免堵塞進程。比如下面這樣：
使用 queue.empty() 空為True