Tkinter使用多线程时的线程阻塞问题

最新推荐文章于 2025-06-16 08:59:25 发布
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分类专栏： 踩坑日志 文章标签： python tkinter pdf
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PDF解密小工具

项目场景

PDF破解小工具
该工具使用了pypdf2库，它的主要功能提供两个功能，一个是对于能打开但是限制编辑的PDF文件，移除其密码，使其能够编辑和打印；另一个是针对设置了打开密码的PDF，选择密码字典库进行暴力破解，由于密码字典很大，读取PDF又是I/O密集操作，单线程遍历时耗时太久，所以多开辟几个线程进行遍历，使得速度大大提升。

  1. 通过生成器将一个密码字典分成块迭代器
  2. 使用多线程分别遍历不同的生成器
  3. 使用队列传递解密进度信息，并在GUI更新解密进度
  4. 解密中途可以随时点击取消

问题描述

使用了线程池的方式来管理多线程，因为知道tkinter是线程不安全的，所以进度条的更新使用root.after()来监控并更新，真正操作PDF的工作都在excutor线程池中进行，而进度条的更新是在主线程中，按道理两者应该是不会发生阻塞的，而且在程序运行时会发现程序一旦运行，是无法取消执行的，整个主线程都会处于阻塞状态。

...
# 开启线程，开始破解 
def start_deception_pdf_thread(root, filename, progress, progress_label,crack_dic=None):

    # 创建一个线程安全的队列来传递进度信息 
    progress_queue = queue.Queue() 
    # 重置终止标志
    thread_staus.set_state(True) 
    print(crack_dic) 
    if crack_dic == None or crack_dic == "": 
        deception_pdf(root,filename, progress,progress_label)

    else:
        # 获取字典库总行数，并传到函数里面，用于显示进度条 
        count_lines = count_lines_in_file(crack_dic) 
        chunks = chunks_generator(crack_dic,1000) 
        # 使用 ThreadPoolExecutor 管理线程池 
        with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=5) as executor:

            # 将生成器的每一行作为任务提交到线程池
            futures = [executor.submit(deception_pdf,root,filename, progress_queue,count_lines,chunk)for chunk in chunks]
            # 等待所有任务完成（可选）使用这个会导致在遍历完后，程序卡死
            #concurrent.futures.wait(futures)
            # 确保所有进度更新都已完成
            progress_queue.join()
# 更新进度条的方法
def check_progress(root,progress, progress_label, progress_queue, total_tasks):
    current_state = thread_staus.get_state()
    if current_state:
        if not progress_queue.empty():
            # 阻塞调用，如果队列为空，则等待
            completed_work = progress_queue.get(block=True)
            current_value = progress['value'] + completed_work
            progress['value'] = current_value
            progress_label.config(text=f"Progress: {current_value / total_tasks * 100:.1f}%")
            print("刷新进度条{}".format(current_value))
            if current_value > total_tasks:
                current_state = False
                thread_staus.set_state(False)
            root.update_idletasks()
    else:
        root.update_idletasks()
# 创建主函数
def main():
...
	root.after(20,lambda:check_progress(root,progress, progress_label, progress_queue,count_lines))
...

原因分析：

实际上这里很容易造成误解（我就是），以为excutor线程池跟主线程是分开的，所以用了很长时间才搞清楚，也见识了各种各样奇葩的情况，比如：进度条每次在所有程序执行完毕后才开始动、程序运行结束后就会卡死、运行时不让取消等等。

在这里需要明确的一点是，开辟线程池的操作还是在主线程中，由于我们使用了生成器，生成器是每访问一次给你一个，所以多线程的情况下，访问会很频繁，导致主线程阻塞，而如果让GUI的更新跟线程池的操作互不干扰，就应该将开辟线程池的操作单独开一条线程，否则的话还是会跟主线程竞争资源，导致程序运行后产生卡死、无响应等情况。

解决方案：

再封装一个函数，将开辟线程池的操作单独再开一条线程，后台去做访问生成器、建立线程池等操作：

# 更新进度条的方法 
...
def check_progress(root,progress, progress_label, info_label, progress_queue, info_queue,input_crack_dic_var):
    global complete_num 
    global total_tasks 
    global comput_status 
    global progress_status 
    # 实时监控选中的字典路径 
    crack_dir = input_crack_dic_var.get() 
    try:
        current_status = thread_staus
        if current_status:
            # 如果用户没有选择密码字典，就什么也不做
            if crack_dir == None or crack_dir == "":
                pass
            else:
                # 获取用户选择的字典中总共有多少条密码，这个只会获取一次
                if comput_status:
                    total_tasks = count_lines_in_file(crack_dir)
                    comput_status = False
                progress['max'] = total_tasks
                # print("total_tasks:{}".format(total_tasks))
                # print("共需遍历{}条数据".format(total_tasks))
                # 只有当队列中有数据时，才读取并更新进度条
                if not progress_queue.empty():
                    # print("complete_num==>{}".format(complete_num))
                    if complete_num < total_tasks:
                        completed_work = progress_queue.get(block=True, timeout=5)
                        complete_num = complete_num + completed_work
                        progress['value'] = complete_num
                        progress_label['text'] = "已完成：{:.1f}%".format((progress["value"]/total_tasks)*100)
                    else:
                        info_label['text'] = "遍历了{}条密码，未找到匹配的密码，请换个密码字典试一试吧!".format(total_tasks)
                        progress_status = False
                    root.update_idletasks()
                    progress_queue.task_done()
            if not info_queue.empty():
                info_label['text'] = info_queue.get(block=True, timeout=5)
    except Exception as e:
        info_label['text'] = "出现了错误，请重新运行程序"
        pass
    finally:
        if progress_status:
            root.after(2000,lambda:check_progress(root,progress, progress_label, info_label,progress_queue,info_queue,input_crack_dic_var))
# 开启线程，开始破解
def start_deception_pdf_thread(root, filename,progress_queue,info_queue,count_lines,chunks):
        # 使用 ThreadPoolExecutor 管理线程池
        with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=6) as executor:
            # 将生成器的每一行作为任务提交到线程池  
            futures = [executor.submit(deception_pdf,root,filename, progress_queue,info_queue,count_lines,chunk)for chunk in chunks]
            # 等待所有任务完成（可选）使用这个会导致在遍历完后，程序卡死   
            #concurrent.futures.wait(futures)   
            # 确保所有进度更新都已完成   
            progress_queue.join()   

def start_back_threads(root, filename,progress_queue,info_queue,crack_dic=None):
    # 重置终止标志
    thread_staus.set_state(True)   
    if crack_dic == None or crack_dic == "":   
        deception_pdf(root,filename,progress_queue,info_queue)
    else:
        # 获取字典库总行数，并传到函数里面，用于显示进度条   
        count_lines = count_lines_in_file(crack_dic)   
        chunks = chunks_generator(crack_dic,1000)   
        decryp_pdf_thread = threading.Thread(target=start_deception_pdf_thread,args=(root, filename, progress_queue,info_queue,count_lines,chunks))
        decryp_pdf_thread.start()   
...

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