Python超时处理是提升程序健壮性的关键技巧，核心方法包括装饰器、信号模块、多线程/进程控制以及异步编程。通过合理设置超时机制，可避免网络请求、复杂计算等场景下的无限阻塞，显著优化资源利用率与用户体验。以下是实战中高效处理超时的四种方案：
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装饰器简化超时逻辑
使用timeout_decorator或func-timeout库，通过装饰器快速限制函数执行时长。例如，@timeout_decorator.timeout(5)强制函数在5秒内完成，超时则抛出异常。此方法适合快速嵌入现有代码，但需注意子进程调用可能失效的问题。 -
信号模块实现精准中断
Unix系统可利用signal.alarm()触发超时信号，结合TimeoutError异常终止耗时操作。例如，设置signal.alarm(3)后，若函数未在3秒内返回，系统自动中断并执行预设处理逻辑。注意该方法仅限Unix环境且可能干扰其他信号。 -
多线程/进程的强制管控
通过threading.Thread或multiprocessing.Process启动任务，用join(timeout=5)设定等待阈值。若超时，可通过terminate()强制终止子进程。此方案跨平台兼容性强，尤其适合处理I/O密集型任务，但需设计线程安全退出机制。 -
异步编程的高效超时
asyncio.wait_for为协程任务提供原生超时支持。例如，await asyncio.wait_for(fetch_data(), timeout=10)会在10秒后取消未完成的请求。异步方案能最大化资源利用率，适合高并发场景，但需重构为异步代码结构。
提示： 选择方案时需权衡场景需求与系统兼容性。对于简单函数，装饰器最便捷；跨平台复杂任务推荐多进程；而高频I/O操作优先考虑异步。定期测试超时阈值合理性，避免误杀正常业务逻辑。