如果您显式地调用time.sleep()作为线程的一部分(比如轮询一些外部服务)，对Phillipe方法的改进是在sleep()的任何地方使用事件的wait()方法中的超时。

例如:

import threading

class KillableThread(threading.Thread):
    def __init__(self, sleep_interval=1):
        super().__init__()
        self._kill = threading.Event()
        self._interval = sleep_interval

    def run(self):
        while True:
            print("Do Something")

            # If no kill signal is set, sleep for the interval,
            # If kill signal comes in while sleeping, immediately
            #  wake up and handle
            is_killed = self._kill.wait(self._interval)
            if is_killed:
                break

        print("Killing Thread")

    def kill(self):
        self._kill.set()

然后运行它

t = KillableThread(sleep_interval=5)
t.start()
# Every 5 seconds it prints:
#: Do Something
t.kill()
#: Killing Thread

使用wait()而不是sleep()ing和定期检查事件的优点是，您可以在更长的睡眠间隔中编程，线程几乎立即停止(否则您将处于sleep()ing)，并且在我看来，处理退出的代码明显更简单。

如果不杀死线程会更好。 一种方法是在线程的循环中引入一个“try”块，并在想要停止线程时抛出一个异常(例如break/return/…)这会让你停下来/一会儿/…)。 我在我的应用程序上使用了这个，它是有效的…

如果您试图终止整个程序，您可以将线程设置为“守护进程”。看到 Thread.daemon

我想补充的一件事是，如果你阅读threading lib Python的官方文档，建议避免使用“恶魔”线程，当你不希望线程突然结束时，带有Paolo Rovelli提到的标志。

来自官方文件:

守护进程线程在关机时突然停止。它们的资源(如打开的文件、数据库事务等)可能无法正确释放。如果您希望线程优雅地停止，请将它们设置为非守护进程，并使用适当的信号机制(如Event)。

我认为创建守护线程取决于您的应用程序，但通常(在我看来)最好避免杀死它们或使它们成为守护线程。在多处理中，您可以使用is_alive()来检查进程状态，并使用“terminate”来完成它们(也可以避免GIL问题)。但有时，当你在Windows中执行代码时，你会发现更多的问题。

并且永远记住，如果你有“活动线程”，Python解释器将运行等待它们。(因为这个守护程序可以帮助你如果不重要的事情突然结束)。

使用setDaemon(True)启动子线程。

def bootstrap(_filename):
    mb = ModelBootstrap(filename=_filename) # Has many Daemon threads. All get stopped automatically when main thread is stopped.

t = threading.Thread(target=bootstrap,args=('models.conf',))
t.setDaemon(False)

while True:
    t.start()
    time.sleep(10) # I am just allowing the sub-thread to run for 10 sec. You can listen on an event to stop execution.
    print('Thread stopped')
    break

实现一个线程是绝对可能的。方法，如下例代码所示:

import sys
import threading
import time


class StopThread(StopIteration):
    pass

threading.SystemExit = SystemExit, StopThread


class Thread2(threading.Thread):

    def stop(self):
        self.__stop = True

    def _bootstrap(self):
        if threading._trace_hook is not None:
            raise ValueError('Cannot run thread with tracing!')
        self.__stop = False
        sys.settrace(self.__trace)
        super()._bootstrap()

    def __trace(self, frame, event, arg):
        if self.__stop:
            raise StopThread()
        return self.__trace


class Thread3(threading.Thread):

    def _bootstrap(self, stop_thread=False):
        def stop():
            nonlocal stop_thread
            stop_thread = True
        self.stop = stop

        def tracer(*_):
            if stop_thread:
                raise StopThread()
            return tracer
        sys.settrace(tracer)
        super()._bootstrap()

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def main():
    test1 = Thread2(target=printer)
    test1.start()
    time.sleep(1)
    test1.stop()
    test1.join()
    test2 = Thread2(target=speed_test)
    test2.start()
    time.sleep(1)
    test2.stop()
    test2.join()
    test3 = Thread3(target=speed_test)
    test3.start()
    time.sleep(1)
    test3.stop()
    test3.join()


def printer():
    while True:
        print(time.time() % 1)
        time.sleep(0.1)


def speed_test(count=0):
    try:
        while True:
            count += 1
    except StopThread:
        print('Count =', count)

if __name__ == '__main__':
    main()

Thread3类运行代码的速度似乎比Thread2类快大约33%。