项目中用到的一个小功能，但是在网上没有找到相关的任何比较好的想法/实现。
自己想到一种Python跨平台实现函数执行时间限制的思路。
网上的方法比较多的是利用信号量 signal 设置一个定时器，超时之后执行回调函数，引发 TimeoutError，退出执行。
这种方法易于实现，并且占用资源少，只需要设置一个 signal.alarm 的闹钟即可。
但是缺点也显而易见：在 Windows平台 并不能够使用。
分析 signal 的这种方式，我有了一种灵感：让触发退出的回调函数与任务函数 “抢占执行” —— 谁先执行完，就返回谁的值：在计时线程返回之后，不管任务子线程的执行结果，直接返回错误/返回指定值。
threading 库中有一个 Timer 函数，我们用它来计时；在整个过程中，需要同步线程内部的值到父线程/主进程中 —— 最好的选择个人认为还是队列。这里我们不单单将闭包中的队列变量用来同步 return 的值，还可以利用队列一个很好的特性 —— 锁，在任务线程和计时线程均开始运行之后，可以用队列的 get 锁把父线程/主进程阻塞掉，这样既能保证很低的系统占用，又可以实现回收线程返回值的目标（但我这里单独给了一个锁变量控制），一举两得。
下面贴代码：
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# author : [email protected] # @basic.tlimit(limit_time_int) : result # 通过该装饰器可以限制一个函数的运行时间 # # 思路： # 主线程中初始化一个锁变量并立刻将其acquire # 开启一个定时器线程, 在指定时长之后release锁变量 # 开启一个任务线程, 当任务函数执行完之后也同样release锁变量 # 这个任务线程将执行的函数返回值放入结果队列 # 此时程序中有两个线程在同时执行(其中的定时器线程暂时sleep) # 将主线程挂起(通过尝试acquire锁) # 当acquire到锁之后说明两个线程中有一个结束了 # 这时检查结果队列是否为空, 如果为空说明时间到了 # 之后在主线程抛出TimoutError, 交由上级处理 def tlimit(limit, *default): def wrapper(function): def proWarp(*args, **kwargs): result = queue.Queue() mutex = threading.Lock() mutex.acquire() def t_error() : mutex.release() def process(*args, **kwargs): result.put(function(*args, **kwargs)) if mutex.locked() : mutex.release() timer = threading.Timer(limit, t_error) thread = threading.Thread(target = process, args = args, kwargs = kwargs) thread.setDaemon(True) timer.start() thread.start() if mutex.acquire(): timer.cancel() if not result.empty(): return result.get() else: if default: return default[0] raise TimeoutError return proWarp return wrapper |
如果不想让超时之后引发 TimeoutError，请给装饰器传入 default参数，作为超时之后的默认返回值。
另外需要注意的一点时：任务函数并不会随着装饰器函数的退出而结束，因为在这里父线程是主进程，虽然设置了 Daemon ，但是装饰起函数退出后，主进程仍在执行，便不会退出任务线程（如果一定要退出任务线程，请考虑将整个过程单独出来成为一个线程，但是这样回更多的占用资源，并且需要再次同步父线程和主进程之间的返回值，比较麻烦。）
这样就可以实现跨平台的函数执行时间限制。
