代碼如下:
#!/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()

上面是一個模擬程序，并不真正向服務發送請求，而代之以在一千萬以內，每個線程每隔并發數個（cc個）打印一個整數。很明顯，當所有線程都完成自己的任務后，進程會正常退出。但如果我們中途想退出（試想一個壓力測試程序，在中途已經發現了問題，需要停止測試），該腫么辦？你當然可以用ps查找到進程號，然后kill -9殺掉，但這樣太繁瑣了，捕捉Ctrl+C是最自然的想法。上面示例程序中已經捕捉了這個信號，并修改全局變量is_exit，線程中會檢測這個變量，及時退出。

但事實上這個程序并不work，當你按下Ctrl+C時，程序照常運行，并無任何響應。網上搜了一些資料，明白是python的子線程如果不是daemon的話，主線程是不能響應任何中斷的。但設為daemon后主線程會隨之退出，接著整個進程很快就退出了，所以還需要在主線程中檢測各個子線程的狀態，直到所有子線程退出后自己才退出，因此上例29行之后的代碼可以修改為：

代碼如下:
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()