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De nombreuses tentatives ont été faites dans le passé pour ajouter une fonctionnalité de délai d'attente en Python, de sorte que lorsqu'une limite de temps spécifiée a expiré, le code d'attente peut passer à autre chose. Malheureusement, les recettes précédentes permettaient à la fonction en cours de continuer à fonctionner et de consommer des ressources, ou bien d'arrêter la fonction en utilisant une méthode de terminaison de thread spécifique à la plate-forme. Le but de ce wiki est de développer une réponse multiplateforme à ce problème que de nombreux programmeurs ont dû aborder pour divers projets de programmation.Comment ajouter un délai à une fonction en Python
#! /usr/bin/env python
"""Provide way to add timeout specifications to arbitrary functions.
There are many ways to add a timeout to a function, but no solution
is both cross-platform and capable of terminating the procedure. This
module use the multiprocessing module to solve both of those problems."""
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__author__ = 'Stephen "Zero" Chappell <[email protected]>'
__date__ = '11 February 2010'
__version__ = '$Revision: 3 $'
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import inspect
import sys
import time
import multiprocessing
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def add_timeout(function, limit=60):
"""Add a timeout parameter to a function and return it.
It is illegal to pass anything other than a function as the first
parameter. If the limit is not given, it gets a default value equal
to one minute. The function is wrapped and returned to the caller."""
assert inspect.isfunction(function)
if limit <= 0:
raise ValueError()
return _Timeout(function, limit)
class NotReadyError(Exception): pass
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def _target(queue, function, *args, **kwargs):
"""Run a function with arguments and return output via a queue.
This is a helper function for the Process created in _Timeout. It runs
the function with positional arguments and keyword arguments and then
returns the function's output by way of a queue. If an exception gets
raised, it is returned to _Timeout to be raised by the value property."""
try:
queue.put((True, function(*args, **kwargs)))
except:
queue.put((False, sys.exc_info()[1]))
class _Timeout:
"""Wrap a function and add a timeout (limit) attribute to it.
Instances of this class are automatically generated by the add_timeout
function defined above. Wrapping a function allows asynchronous calls
to be made and termination of execution after a timeout has passed."""
def __init__(self, function, limit):
"""Initialize instance in preparation for being called."""
self.__limit = limit
self.__function = function
self.__timeout = time.clock()
self.__process = multiprocessing.Process()
self.__queue = multiprocessing.Queue()
def __call__(self, *args, **kwargs):
"""Execute the embedded function object asynchronously.
The function given to the constructor is transparently called and
requires that "ready" be intermittently polled. If and when it is
True, the "value" property may then be checked for returned data."""
self.cancel()
self.__queue = multiprocessing.Queue(1)
args = (self.__queue, self.__function) + args
self.__process = multiprocessing.Process(target=_target,
args=args,
kwargs=kwargs)
self.__process.daemon = True
self.__process.start()
self.__timeout = self.__limit + time.clock()
def cancel(self):
"""Terminate any possible execution of the embedded function."""
if self.__process.is_alive():
self.__process.terminate()
@property
def ready(self):
"""Read-only property indicating status of "value" property."""
if self.__queue.full():
return True
elif not self.__queue.empty():
return True
elif self.__timeout < time.clock():
self.cancel()
else:
return False
@property
def value(self):
"""Read-only property containing data returned from function."""
if self.ready is True:
flag, load = self.__queue.get()
if flag:
return load
raise load
raise NotReadyError()
def __get_limit(self):
return self.__limit
def __set_limit(self, value):
if value <= 0:
raise ValueError()
self.__limit = value
limit = property(__get_limit, __set_limit,
doc="Property for controlling the value of the timeout.")
Edit: Ce code a été écrit pour Python 3.x et n'a pas été conçu pour les méthodes de classe comme une décoration. Le module multiprocessing n'a pas été conçu pour modifier les instances de classe à travers les limites de processus.
Cette gestion des exceptions ne fonctionne que dans Python 3. Dans 2.x, il jettera la trace de la pile d'origine, affichera l'exception comme provenant de "raise", et l'assertion ne s'affichera pas du tout dans la trace de la pile. –