为何ThreadPoolExecutor无法终止长时间运行的表达式？

我写了一个带超时装饰器的函数，用来中止耗时过长的计算。用time.sleep(10)测试时，超时功能正常，但执行10 ** 10 ** 10这种超大数值计算时，装饰器完全不起作用，程序会一直挂着。代码示例如下：

import concurrent.futures
import functools
executor = concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=1)
def with_timeout(timeout_seconds: int = 10):
    """
    Decorator to add a timeout to a function.
    """
    def decorator(function):
        @functools.wraps(function)
        def timed_function(*args, **kwargs):
            error_message = f"Function {function.__name__!r} timed out after {timeout_seconds} seconds."
            future = executor.submit(function, *args, **kwargs)
            try:
                return future.result(timeout=timeout_seconds)
            except concurrent.futures.TimeoutError as exc:
                raise TimeoutError(error_message) from exc
        return timed_function
    return decorator
@with_timeout(timeout_seconds=2)
def calculate_large_number():
    """
    Calculate a large number.
    """
    # time.sleep(10)
    return 10 ** 10 ** 10
if __name__ == "__main__":
    try:
        result = calculate_large_number()
        print(f"Result: {result}")
    except (TimeoutError, Exception) as e:
        print(f"Error: {e}")

为什么ThreadPoolExecutor没法中断这种正在运行的表达式？

• GIL的独占特性：Python的线程受全局解释器锁（GIL）限制，同一时刻只有一个线程能执行Python字节码。time.sleep()这类阻塞操作会主动释放GIL，主线程触发超时后，能顺利终止子线程；但10 ** 10 ** 10是纯CPU密集型计算，执行过程中会一直霸占GIL，主线程根本没机会执行终止逻辑，只能等计算结束（或资源耗尽）后才能处理超时。

• 超时机制的本质局限：future.result(timeout=...)只是让主线程停止等待并抛出超时异常，它没有主动终止子线程的能力。对于会释放GIL的操作，子线程在阻塞间隙会让出GIL，主线程抛出超时后，子线程后续执行会被终止；但CPU密集型计算全程占着GIL，主线程连触发终止的机会都没有。

• Python线程的不可强制中断性：Python没有提供安全强制终止线程的方法，强制终止可能导致资源泄漏、数据不一致等问题。ThreadPoolExecutor遵循这个设计，它的超时只是“不再等待结果”，子线程会继续运行到计算完成。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者kizladiago