Python应用开发频繁假死的问题分析及解决
作者：设计笔记
最近在开发一款自动化的应用,但是,在测试时,却发现了问题,当我点击暂停任务后,此时子线程被阻塞,如果我这个时候点击停止,那么就会任务结束,之后,如果我再点击开始运行,整个应用就会卡死,所以本文介绍了Python应用开发频繁假死的问题分析及解决,需要的朋友可以参考下
问题背景
最近在开发一款自动化的应用，其中有一个自动化任务会由下面这三个按钮控制：
逻辑也很简单，我大概画下图就是这样的：
但是，在测试时，却发现了问题：
当我点击暂停任务后，此时子线程被阻塞。如果我这个时候点击停止，那么就会任务结束。
之后，如果我再点击开始运行，整个应用就会卡死，非常离谱。
以下是简化后的代码：
import threading
import time
from sample_singleton import singleton
@singleton
class TestThreadingEvent:
def __init__(self):
self._stop_event = threading.Event()
self._pause_event = threading.Event()
self._thread = None
def set_stop(self):
self._stop_event.set()
def set_pause(self):
self._pause_event.set()
def start(self):
print("任务开始")
self._stop_event.clear()
self._pause_event.set()
print("开始执行")
self._thread = threading.Thread(target=self._run)
self._thread.start()
def _run(self):
count = 0
while True:
if self._stop_event.is_set():
print("任务被成功停止")
return
print(f"是否需要暂停：{not self._pause_event.is_set()}")
self._pause_event.wait()
# 执行任务
print(f"do something: {count}")
time.sleep(1)
count += 1
def pause(self):
print("点击了暂停")
self._pause_event.clear()
time.sleep(2)
def stop(self):
print("点击了停止")
self._stop_event.set()
print("成功停止")
if self._thread is not None:
self._thread.join() # 确保线程终止
print("我点击了开始")
singletonA = TestThreadingEvent()
singletonA.start()
singletonA.pause()
print("我点击了停止")
singletonA.stop()
print("我再次点击了开始")
singletonA.start()
按照代码逻辑，我期待的结果是点击停止后，再次点击开始就可以开始重新运行，但是，虽然第一次显示停止了，可如果想再次开始，程序就会卡住不动了，下面为测试时输出的结果：
我点击了开始 任务开始 开始执行 是否需要暂停：False do something: 0 我点击了暂停 是否需要暂停：True 我点击了停止 成功停止 # 然后在这里卡死
昨天下午一直在代码中断点找原因，搞了半天，都没能解决，下班前我甚至都在怀疑是不是 Python 代码的问题，想去看看源码找原因了。
找出原因
不过简化代码，确实比较有效，当我把整个流程简化成上面的代码，就比较方便找出问题出在哪里了。
是因为，当我点击“暂停”后，子线程进入阻塞状态。当执行“停止”操作时，使用了 self._thread.join()，这会导致主线程阻塞，直到子线程 self._thread 完成。然而，如果子线程因阻塞状态无法完成，就会导致主线程永久等待，结果是主线程卡死。
后面我看了下我们实际开发的应用代码，问题要更复杂点，但说到底，都是线程阻塞状态没有得到正确处理，导致的卡死。
解决办法
由于主线程卡死是子线程的阻塞状态造成的，可以通过以下两种方法解决：
- 处理子线程阻塞：引入超时控制，确保子线程在合理时间内完成任务，并在必要时修改子线程的阻塞状态，以避免主线程长时间等待。
- 销毁子线程：如果子线程在完成任务后不再需要重复使用，可以考虑在结束时直接销毁该线程，以避免阻塞主线程。
这两种方法可以有效避免主线程因子线程阻塞而卡死的问题。
以上就是Python应用开发频繁假死的问题分析及解决的详细内容，更多关于Python应用开发假死的资料请关注脚本之家其它相关文章！