python函数调用函数代码 Python处理函数调用超时的四种方法 pytho

前言

在实际开发经过中，我们可能会遇到一些场景，需要对函数的执行时刻进行限制。例如，当一个函数执行时刻过长时，可能会导致程序卡顿、资源占用过高，甚至影响整个体系的稳定性。因此，在某些情况下，我们希望限制函数调用的最大时刻，以确保程序能够在合理的时刻范围内完成任务，或者在超时的情况下采取其他措施。

为了实现这一目标，可以通过多种方式来控制函数的执行时刻。例如，可以使用多线程或异步编程技术，在指定的时刻范围内监控函数的执行情况。如果函数在规定时刻内未能完成执行，则可以中断该函数的运行，并返回一个超时提示或执行备用逻辑。这种方式不仅能够进步程序的健壮性，还能有效避免因单个函数执行时刻过长而导致的体系性能难题。

限制函数调用的最大时刻是一种非常实用的技术手段，能够帮助开发者更好地控制程序的行为，提升用户体验，同时确保体系的稳定性和可靠性。

func-timeout

func-timeout 一个 Python 库，允许为函数设置超时时刻，防止代码长时刻运行或无限阻塞。它适用于需要强制限制执行时刻的场景，例如网络请求、计算密集型任务或可能出现死循环的代码。

1. 安装 func-timeout

可以使用 pip 安装：

pip install func-timeout

2. 基本用法

最常用的方式是 func_timeout，它允许在指定的时刻内运行一个函数，超时则抛出异常。

from func_timeout import func_timeout, FunctionTimedOutimport time def long_running_task(): time.sleep(5) 模拟长时刻运行的任务 return “Task completed” try: result = func_timeout(3, long_running_task) 设置3秒超时 print(result)except FunctionTimedOut: print(“Function execution timed out!”)

解释：

func_timeout(3, long_running_task)：尝试在 3 秒内运行 long_running_task
FunctionTimedOut 异常表示函数超时未完成

也可以使用装饰器方式为函数设定超时：

from func_timeout import func_set_timeoutimport time @func_set_timeout(2) 限制该函数的运行时刻为2秒def long_task(): time.sleep(5) 任务实际需要5秒 return “Finished” try: print(long_task())except FunctionTimedOut: print(“Function execution timed out!”)

这种方式适用于需要多次调用的函数，避免每次调用都手动设置超时。

func-timeout 本质上还是依赖多线程或多进程实现超时控制，在某些情况下可能不适用于主线程（如 Jupyter Notebook）。它也不能用于 main 线程内的 while True 死循环，由于 Python 的 GIL 可能会影响信号处理。

自定义进程

除了使用上面的库，也可以自己使用一个进程来计时和检测超时，另一个进程来调用 Python 函数。下面内容是具体实现代码：

import timefrom itertools import countfrom multiprocessing import Process def inc_forever(): print(‘Starting function inc_forever()…’) while True: time.sleep(1) print(next(counter)) def return_zero(): print(‘Starting function return_zero()…’) return 0 if __name__ == ‘__main__’: counter 一个无限迭代器 counter = count(0) p1 = Process(target=inc_forever, name=’Process_inc_forever’) p2 = Process(target=return_zero, name=’Process_return_zero’) p1.start() p2.start() p1.join(timeout=5) p2.join(timeout=5) p1.terminate() p2.terminate() if p1.exitcode is None: print(f’Oops, p1} timeouts!’) if p2.exitcode == 0: print(f’p2} is luck and finishes in 5 seconds!’)

运行结局如下：

Starting function inc_forever()…Starting function return_zero()…01234Oops, <Process(Process_inc_forever, started)> timeouts!<Process(Process_return_zero, stopped)> is luck and finishes in 5 seconds!

从退出码可以看出，inc_forever()函数超时了（退出码为None），而return_zero()函数在 5 秒内成功完成。

subprocess参数设置超时

从 Python 3.5 开始，subprocess模块提供了一个便捷且推荐使用的run()API，它内置了超时支持。下面内容是示例代码：

import subprocess r = subprocess.run([‘echo’, ‘hello timeout’], timeout=5)print( f”’type(r)=type(r)}, r.args=r.args}, r.returncode=r.returncode}, r.stdout=r.stdout}, r.stderr=r.stderr}”’) try: r = subprocess.run([‘ping’, ‘www.google.com’], timeout=5)except subprocess.TimeoutExpired as e: print(e)

运行结局如下：

hello timeouttype(r)=<class ‘subprocess.CompletedProcess’>, r.args=[‘echo’, ‘hello timeout’], r.returncode=0, r.stdout=None, r.stderr=NonePING www.google.com (216.58.194.164) 56(84) bytes of data.64 bytes from …: icmp_seq=1 ttl=54 time=10.4 ms64 bytes from …: icmp_seq=2 ttl=54 time=5.90 ms64 bytes from …: icmp_seq=3 ttl=54 time=6.19 ms64 bytes from …: icmp_seq=4 ttl=54 time=9.04 ms64 bytes from …: icmp_seq=5 ttl=54 time=16.7 msCommand ‘[‘ping’, ‘www.google.com’]’ timed out after 5 seconds

当超时时，会抛出一个TimeoutExpired异常。

信号（Signals）

对于 UNIX 体系，还可以使用signal模块，通过在 5 秒后向处理器发送信号来引发异常。不过，这种技巧相对底层且不够直观。

import signaldef handler(signum, frame): raise TimeoutError(“函数超时”)def my_function(): passsignal.signal(signal.SIGALRM, handler)signal.alarm(5)try: my_function()except TimeoutError: print(“函数超时”)finally: signal.alarm(0)

拓展资料

在开发中，限制函数执行时刻是提升程序稳定性和用户体验的重要手段。这篇文章小编将介绍了几种实现技巧：

func-timeout 库：通过func_timeout或装饰器func_set_timeout，可为函数设置超时时刻，超时则抛出异常。适用于网络请求或计算密集型任务。
自定义进程：利用multiprocessing模块创建子进程执行函数，通过join(timeout)控制超时，超时后终止进程。
subprocess 模块：从 Python 3.5 起，subprocess.run()支持超时参数，超时会抛出TimeoutExpired异常，适合外部命令调用。
信号机制：在 UNIX 体系中，使用signal模块设置超时信号，超时后触发异常，但实现较底层。

这些技巧各有优劣，开发者可根据实际需求选择合适的方案。

以上就是Python处理函数调用超时的四种技巧的详细内容，更多关于Python函数调用超时的资料请关注风君子博客其它相关文章！

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