Python 如何为使用多处理的函数设置超时？

我有一个函数，它使用

多处理.pool

来执行一些繁重的计算（使用

sleep（5）

建模），如果计算时间过长，我希望有一个超时来结束此计算，并提前关闭池

def add_const(number, const):
    print('Adding', const,'to', number)
    time.sleep(5)
    return number+const
def function_parallel(list_of_numbers, const):
    pool = Pool(2)
    data=pool.imap(functools.partial(add_const, const=const), list_of_numbers)
    pool.close()
    pool.join()
    return(data)

我尝试使用

stopit

module（），但没有成功

t1 = time.time()
with stopit.ThreadingTimeout(2) as to_ctx_mgr:
    assert to_ctx_mgr.state == to_ctx_mgr.EXECUTING
    result=[]
    data=function_parallel([1, 2], 2)
    for i in data:
        result.append(i)
if to_ctx_mgr.state == to_ctx_mgr.TIMED_OUT:
    result.append('timeout')
print(result)
print(time.time()-t1)

在

函数_parallel

中使用

map

时，它花费了整整5秒的时间，而不是在2秒后停止，而且它还离开了僵尸进程。 由于

imap

计算被冻结，不得不被迫停止，因此情况更糟

是否有安全可靠的方法来超时此功能？谢谢

编辑：

不幸的是，我无法将

pebble

应用于我的问题。它允许为

add_const

的每个调用设置超时，并且我需要为整个池设置一个超时（例如，如果有一百万个调用，每个调用都很短，但加在一起需要很多时间）

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更重要的是，一般来说，我希望对代码的很大一部分（包括池）进行超时（有时超时甚至可能发生在池之前），但似乎没有解决方案…

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