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：
# 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。
