在python中使用线程的超时功能不起作用

在python中使用线程的超时功能不起作用

一个线程不能优雅地杀死另一个线程，因此对于您当前的代码，它

foo

永远不会终止。（使用

thread.daemon =True

Python程序时，仅保留守护程序线程将退出，但这不允许您在

foo

不终止主线程的情况下终止。）

有些人]试图使用信号来停止执行，但这在某些情况下可能不安全。

如果可以修改

foo

，则有许多解决方案。例如，您可以检查是否

threading.Event

要退出while循环。

但是，如果您不能修改

foo

，则可以使用该

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。这是看起来的示例：

import timeimport multiprocessing as mpdef foo(x = 1):    cnt = 1    while True:        time.sleep(1)        print(x, cnt)        cnt += 1def 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 valif __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。

• 子流程接收父流程变量的 副本 。如果您在子流程中修改变量，则 不会 影响父流程。如果您的函数

  func

  需要修改变量，则需要使用共享变量。

• 参数（通过传递

  args

  ）和关键字（

  kwds

  ）必须是可腌制的。

• 进程比线程更多的资源。通常，您只想在程序开始时创建一次多处理池。每次调用时都会

  timeout

  创建此函数

  Pool

  。这是必要的，因为我们需要

  pool.terminate()

  终止

  foo

  。也许有更好的方法，但是我还没有想到。