python - 哪种方法可以更好地限制函数的执行时间？

Question

我已经使用 django 构建了一个工具来自动执行脚本。该工具运行良好，但有时脚本执行时间过长。我想限制我的工具可以执行每个脚本的时间。我找到了 2 种方法并实现了它们，但我不确定哪种方法适合使用。

1.) 使用信号模块
2.) 使用多重处理

这是两种方法的示例代码

1.) 使用信号模块

import signal
from contextlib import contextmanager

class TimeoutException(Exception): pass

@contextmanager
def time_limit(seconds):
    def signal_handler(signum, frame):
        raise TimeoutException("Timed out!")
    signal.signal(signal.SIGALRM, signal_handler)
    signal.alarm(seconds)
    try:
        yield
    finally:
        signal.alarm(0)

try:
    with time_limit(10):
        long_function_call()
except TimeoutException as e:
    print("Timed out!")

2.) 使用多处理

from multiprocessing import Process
from time import sleep

def f(time):
    sleep(time)

def run_with_limited_time(func, args, kwargs, time):
    p = Process(target=func, args=args, kwargs=kwargs)
    p.start()
    p.join(time)
    if p.is_alive():
        p.terminate()
        return False

    return True

if __name__ == '__main__':
    print run_with_limited_time(f, (1.5, ), {}, 2.5) # True
    print run_with_limited_time(f, (3.5, ), {}, 2.5) # False

信号模块面临的问题是信号只能在主线程中工作。想知道哪种方法更好，为什么？另外，如果有任何方法我可以用来改变信号模块的行为。

Answer 1

基于信号的方法有几个极端情况和局限性。它不可移植，信号只能在主线程上处理，如果您的应用程序忙于低级循环(例如因为它正在调用某些 C api)，您的应用程序将变得无响应。

我会推荐基于 multiprocessing 的方法，因为它克服了上述所有限制并且有一个主要好处:它可以保护您的服务免受崩溃、超时和源自您在函数中运行的逻辑的不稳定。

很少有库可以帮助解决这个问题，pebble和 billiard是我想到的。