hanssx

@neoblackcap 嗯，我使用得是你说的 nmap 的 Python 封装库，源码里面使用得也是 subprocess.Popen()，额，需要时可加我扣扣，随时欢迎师父加我。

已确定为 logging 死锁问题，50 块钱由崔庆才师父和 @neoblackcap 师父平分，
@neoblackcap 师父，加我一下扣扣 9 六 14 六 2392，把支付宝账号发我即可。

多进程可以解决这个问题，之前 @崔庆才师父说可能是 logging 死锁的问题，很有可能，待下一步确定。

2019-09-03 Update：
已经修改为 multiprocessing 多线程，但实际测试时，celery 不能直接使用 multiprocessing，解决方案参见 https://stackoverflow.com/questions/30624290/celery-daemonic-processes-are-not-allowed-to-have-children
因为使用 cavas 改动比较大，所以我直接使用得 import billiard as multiprocessing
目前运行中，持续观察。

@xixijun 感谢 xixijun 师父的回答，请问师父你说的可以，是指使用多进程来代替多线程吗？我这边扫的是公司全网，就是扫完之后 celery worker 就卡住假死了，具体详情可查看一下问题描述。

正如 4l 所说，t1.join()有意义，t5 所需时间比 t1 长，所以这个代码可以只用 t5.join()，但是实际当中复杂场景你怎么知道哪个线程时间长呢？
另附 join vs. wait 中文区别
线程运行 sleep()或 join()方法后，线程进入 Sleeping 状态。区别在于 sleep 等待固定的时间，而 join 是等待子线程执行完。当然 join 也可以指定一个“超时时间”。从语义上来说，如果两个线程 a、b, 在 a 中调用 b.join()，相当于合并(join)成一个线程。最常见的情况是在主线程中 join 所有的子线程。

@neoblackcap 我不明白为啥不可以，我先试试用多进程，你也说了 celery 对线程支持有缺陷，网络请求的阻塞是必然的。

@neoblackcap 谢谢，gevent 实现 nmap 的功能基本不可能，必须得使用 subprocess.Popen 去调用 nmap，这种情况下，我使用多进程代替多线程可以吗？你之前说进程或者 gevent 都可以。

考虑做成 RPC ？