Question

我找到了一个创建超时函数here的代码，但这似乎不起作用。完整的测试代码如下：

def timeout(func, args=(), kwargs={}, timeout_duration=1, default=None):
    import threading
    class InterruptableThread(threading.Thread):
        def __init__(self):
            threading.Thread.__init__(self)
            self.result = None

        def run(self):
            try:
                self.result = func(*args, **kwargs)
            except:
                self.result = default

    it = InterruptableThread()
    it.start()
    it.join(timeout_duration)
    if it.isAlive():
        return default
    else:
        return it.result


def foo():
    while True:
        pass

timeout(foo,timeout_duration=3)

预期行为：代码在3秒内结束。问题在哪里？

Answer 1

线程无法正常杀死另一个线程，因此使用当前代码，foo永远不会终止。（使用thread.daemon = True Python程序将在只剩下守护程序线程时退出，但这不允许您终止foo而不终止主线程。）

Some people尝试使用信号停止执行，但在某些情况下可能会unsafe。

如果您可以修改foo，可以使用多种解决方案。例如，您可以检查threading.Event是否突破了while循环。

但是如果你不能修改foo，你可以使用multiprocessing模块在子进程中运行它，因为与线程不同，子进程可以终止。以下是一个示例：

import time
import multiprocessing as mp

def foo(x = 1):
    cnt = 1
    while True:
        time.sleep(1)
        print(x, cnt)
        cnt += 1

def timeout(func, args = (), kwds = {}, timeout = 1, default = None):
    pool = mp.Pool(processes = 1)
    result = pool.apply_async(func, args = args, kwds = kwds)
    try:
        val = result.get(timeout = timeout)
    except mp.TimeoutError:
        pool.terminate()
        return default
    else:
        pool.close()
        pool.join()
        return val


if __name__ == '__main__':
    print(timeout(foo, kwds = {'x': 'Hi'}, timeout = 3, default = 'Bye'))
    print(timeout(foo, args = (2,), timeout = 2, default = 'Sayonara'))

产量

('Hi', 1)
('Hi', 2)
('Hi', 3)
Bye
(2, 1)
(2, 2)
Sayonara

请注意，这也有一些限制。

子进程接收父进程变量的副本。如果修改子流程中的变量，它将 NOT 影响父进程。如果您的函数func需要修改变量，则需要使用shared variable。
参数（通过args传递）和关键字（kwds）必须是 picklable。
进程比线程更耗费资源。通常，你只是想要在a的开头创建一个多处理池程序。每次调用它时，此timeout函数都会创建Pool。这是必要的，因为我们需要pool.terminate() 终止foo。可能有更好的方法，但我没有想到它。

Answer 2

您需要将it变为daemon thread：

it = ...
it.daemon = True
it.start()

否则它被创建为用户线程，并且在所有用户线程完成之前，进程不会停止。

请注意，在您的实现中，即使在您等待它之后，线程仍将继续运行并消耗资源。 CPython的Global Interpreter Lock可能会进一步加剧这个问题。

Answer 3

使用multiprocessing的好处是进程不共享内存，并且子进程中发生的任何事情都仅限于该功能，并且不会导致其他进程终止。向子进程添加3s超时的最简单方法是：

import multiprocessing

def my_child():
    function here

process = multiprocessing.Process(target=my_child)
process.daemon = True
process.start()

process.join(3)
if process.is_alive():
    process.terminate()

在python中使用线程的超时功能不起作用

3 个答案: