在调用函数的时候，我们经常有用需要从业务层面限制函数或某个方法调用的需求。如果业务只是记录一下这个函数调用消耗的多少时间，那很简单，调用一下time模块用结束时间减去开始时间就可以了，代码如下，如下图：
import time
def func():
print("Do something")
start_time = time.time()
func()
cost_time = time.time() - start_time
print(f"消耗的时间为{cost_time}")
我们如果需要根据函数返回的结果，决定是否结束等待，并设置等待的最大时间。有时对于一些可以快速响应的同步请求，我们采取循环的方式来限制函数的运行时间，比如下面这样：
import time
import random
def func():
print("Do something")
time.sleep(1)
return random.randint(1,10)
start_time = time.time()
cost_time = 10 #运行时间
while time.time() - start_time < 10:
result = func()
if result == 1: #假设我们判断返回值为1时认为业务完成
break
else:
result = False # 在10s加函数运行时间的内未获取到结果，退出循环，结果设为False
获取到指定业务结果的最大的运行时间为10+1 ，1表示函数本身的运行时间。这种方式，如果函数本身的调用时间很长（IO阻塞或者依赖的外部接口阻塞），那这种限制方式的时长取决于阻塞的时长，如果一直阻塞，那这种方式也会一直阻塞。是否有其它的方式来解决在这种问题呢？答案是肯定的，而且有很多，各有优劣。
1.用信号量signal。有其他大神总结的代码，本人就不赘述了，介绍一个采样类似原理的轮子，timeout-decorator；
安装方式 pip install timeout-decorator
官方例子：
import time
import timeout_decorator
@timeout_decorator.timeout(5)
def mytest():
print("Start")
for i in range(1,10):
time.sleep(1)
print("{} seconds have passed".format(i))
if __name__ == '__main__':
mytest()
此方法很简单也很优秀，但因为signal模块的原因，目前只对Unix系统提供完美支持，无法在windos下面的应用
2.运用多个进程，线程，携程的方式。开篇所描写的困境就是在单个线程类的窘境，类似于人不可能通过，拽自己头发的方式把自己拧起来，但另一个抠脚大汉却可以轻松做到。因此此类方式基本的思路是，有至少两个执行单元（进程，线程，携程），一个单元用于执行用具体的业务，另一个单元计时，当超时后强制的结束执行业务的单元。因为python语言的特性，强制kill进程，线程，携程，都存在一定风险。因此需谨慎！！！
给个链接，这位大佬总计的不错,大家可以看一下：https://blog.csdn.net/Homewm/article/details/92127567
但个人更倾向于，用基于gevent的装饰器来实现类似的功能，使用更简单和优雅。下面是本人的实现的限制函数调用时长的装饰器，拿走不谢：
# coding:utf8
import time
import gevent
from gevent import monkey
monkey.patch_all()
import traceback
from functools import wraps
def time_limit(interval):
"""
:param interval:超时间隔
:return:运行超时抛出RuntimeError
"""
def wrap(func):
def time_out(interval):
gevent.sleep(interval)
raise RuntimeError(f"Callable object[{func.__name__}] timed out")
@wraps(func)
def deco(*args, **kwargs):
reulst_list = [None]
def hander(*args, **kwargs):
try:
result = func(*args, **kwargs)
except Exception as e:
print(traceback.format_exc())
return
reulst_list.append(result)
Timer = gevent.spawn(time_out, interval)
job = gevent.spawn(hander, *args, **kwargs)
Timer.start()
job.start()
# Timer或者job进程运行完成时退出
while not (Timer.ready() or job.ready()):
time.sleep(0.5)
gevent.killall([Timer, job])
return reulst_list[-1]
return deco
return wrap
自测在装饰async def 定义的函数时，在多线程的时候会与全局的loop事件冲突，建议不要与asyncio模块混用，谁让大家都是携程，一山不容二虎！！！
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