我在Python中调用一个函数,我知道这个函数可能会暂停,并迫使我重新启动脚本。
我怎么调用这个函数或者我把它包装在什么里面,这样如果它花费超过5秒脚本就会取消它并做其他事情?
我在Python中调用一个函数,我知道这个函数可能会暂停,并迫使我重新启动脚本。
我怎么调用这个函数或者我把它包装在什么里面,这样如果它花费超过5秒脚本就会取消它并做其他事情?
当前回答
你可以使用多处理。过程来做到这一点。
Code
import multiprocessing
import time
# bar
def bar():
for i in range(100):
print "Tick"
time.sleep(1)
if __name__ == '__main__':
# Start bar as a process
p = multiprocessing.Process(target=bar)
p.start()
# Wait for 10 seconds or until process finishes
p.join(10)
# If thread is still active
if p.is_alive():
print "running... let's kill it..."
# Terminate - may not work if process is stuck for good
p.terminate()
# OR Kill - will work for sure, no chance for process to finish nicely however
# p.kill()
p.join()
其他回答
我有一个不同的建议,这是一个纯函数(与线程建议相同的API),似乎工作得很好(基于这个线程的建议)
def timeout(func, args=(), kwargs={}, timeout_duration=1, default=None):
import signal
class TimeoutError(Exception):
pass
def handler(signum, frame):
raise TimeoutError()
# set the timeout handler
signal.signal(signal.SIGALRM, handler)
signal.alarm(timeout_duration)
try:
result = func(*args, **kwargs)
except TimeoutError as exc:
result = default
finally:
signal.alarm(0)
return result
以防对任何人都有帮助,在@piro的回答的基础上,我做了一个函数装饰器:
import time
import signal
from functools import wraps
def timeout(timeout_secs: int):
def wrapper(func):
@wraps(func)
def time_limited(*args, **kwargs):
# Register an handler for the timeout
def handler(signum, frame):
raise Exception(f"Timeout for function '{func.__name__}'")
# Register the signal function handler
signal.signal(signal.SIGALRM, handler)
# Define a timeout for your function
signal.alarm(timeout_secs)
result = None
try:
result = func(*args, **kwargs)
except Exception as exc:
raise exc
finally:
# disable the signal alarm
signal.alarm(0)
return result
return time_limited
return wrapper
在一个有20秒超时的函数上使用包装器看起来像这样:
@timeout(20)
def my_slow_or_never_ending_function(name):
while True:
time.sleep(1)
print(f"Yet another second passed {name}...")
try:
results = my_slow_or_never_ending_function("Yooo!")
except Exception as e:
print(f"ERROR: {e}")
下面是对给定的基于线程的解决方案的轻微改进。
下面的代码支持异常:
def runFunctionCatchExceptions(func, *args, **kwargs):
try:
result = func(*args, **kwargs)
except Exception, message:
return ["exception", message]
return ["RESULT", result]
def runFunctionWithTimeout(func, args=(), kwargs={}, timeout_duration=10, default=None):
import threading
class InterruptableThread(threading.Thread):
def __init__(self):
threading.Thread.__init__(self)
self.result = default
def run(self):
self.result = runFunctionCatchExceptions(func, *args, **kwargs)
it = InterruptableThread()
it.start()
it.join(timeout_duration)
if it.isAlive():
return default
if it.result[0] == "exception":
raise it.result[1]
return it.result[1]
用5秒超时调用它:
result = timeout(remote_calculate, (myarg,), timeout_duration=5)
有很多建议,但没有一个是使用并发的。期货,我认为这是最清晰的处理方式。
from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor
# Warning: this does not terminate function if timeout
def timeout_five(fnc, *args, **kwargs):
with ProcessPoolExecutor() as p:
f = p.submit(fnc, *args, **kwargs)
return f.result(timeout=5)
超级简单的阅读和维护。
我们创建一个池,提交一个进程,然后等待5秒,然后引发一个TimeoutError,你可以根据需要捕获和处理它。
本机为python 3.2+,并反向移植到2.7 (pip install futures)。
线程和进程之间的切换非常简单,只需将ProcessPoolExecutor替换为ThreadPoolExecutor。
如果您想在超时时终止进程,我建议您查看Pebble。
你可以使用多处理。过程来做到这一点。
Code
import multiprocessing
import time
# bar
def bar():
for i in range(100):
print "Tick"
time.sleep(1)
if __name__ == '__main__':
# Start bar as a process
p = multiprocessing.Process(target=bar)
p.start()
# Wait for 10 seconds or until process finishes
p.join(10)
# If thread is still active
if p.is_alive():
print "running... let's kill it..."
# Terminate - may not work if process is stuck for good
p.terminate()
# OR Kill - will work for sure, no chance for process to finish nicely however
# p.kill()
p.join()