python使用装饰器和线程限制函数执行时间的方法

yipeiwu_com6年前Python基础

本文实例讲述了python使用装饰器和线程限制函数执行时间的方法。分享给大家供大家参考。具体分析如下:

很多时候函数内部包含了一些不可预知的事情,比如调用其它软件,从网络抓取信息,可能某个函数会卡在某个地方不动态,这段代码可以用来限制函数的执行时间,只需要在函数的上方添加一个装饰器,timelimited(2)就可以限定函数必须在2秒内执行完成,如果执行完成则返回函数正常的返回值,如果执行超时则会抛出错误信息。

# -*- coding: utf-8 -*-
from threading import Thread
import time
class TimeoutException(Exception):
  pass
ThreadStop = Thread._Thread__stop#获取私有函数
def timelimited(timeout):
  def decorator(function):
    def decorator2(*args,**kwargs):
      class TimeLimited(Thread):
        def __init__(self,_error= None,):
          Thread.__init__(self)
          self._error = _error
        def run(self):
          try:
            self.result = function(*args,**kwargs)
          except Exception,e:
            self._error =e
        def _stop(self):
          if self.isAlive():
            ThreadStop(self)
      t = TimeLimited()
      t.start()
      t.join(timeout)
      if isinstance(t._error,TimeoutException):
        t._stop()
        raise TimeoutException('timeout for %s' % (repr(function)))
      if t.isAlive():
        t._stop()
        raise TimeoutException('timeout for %s' % (repr(function)))
      if t._error is None:
        return t.result
    return decorator2
  return decorator
@timelimited(2)
def fn_1(secs):
  time.sleep(secs)
  return 'Finished'
if __name__ == "__main__":
  print fn_1(4)

希望本文所述对大家的Python程序设计有所帮助。

相关文章

Tensorflow实现卷积神经网络用于人脸关键点识别

Tensorflow实现卷积神经网络用于人脸关键点识别

今年来人工智能的概念越来越火,AlphaGo以4:1击败李世石更是起到推波助澜的作用。作为一个开挖掘机的菜鸟,深深感到不学习一下deep learning早晚要被淘汰。 既然要开始学,当...

python 不以科学计数法输出的方法

其实很简单只需两个语句: import numpy as np np.set_printoptions(suppress=True) 这样就可以搞定 以上这篇python 不以科学...

python 同时运行多个程序的实例

start many programs execfile('C:/Dokumente und Einstellungen/schnei17/Desktop/python/zeit/1...

python 转换 Javascript %u 字符串为python unicode的代码

web采集的数据为 %u6B63%u5F0F%u4EBA%u5458,需要读取并转换为python对象,想了下不调用Javascript去eval,只能自己翻译了。 核心代码: i...

python实现复制文件到指定目录

这几天在做一个数据集,由于不是很熟悉Linux下的命令,所以特地用了强大的python来做。我之前有一个数据集但是我只要里面名称带有composite和normals的图片,所以找了网上...