超时错误：QueuePool大小限制为x，超出限制，连接超时，超时时间为30。

在Python中，可以使用Queue和ThreadPoolExecutor来实现一个具有大小限制的连接池。以下是一个示例代码：

import time
from queue import Queue
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

class ConnectionPool:
    def __init__(self, max_size=5, timeout=30):
        self.queue = Queue(maxsize=max_size)
        self.timeout = timeout

    def get_connection(self):
        try:
            # 从连接池中获取连接
            connection = self.queue.get(timeout=self.timeout)
            return connection
        except queue.Empty:
            raise TimeoutError(f"超时错误：连接池大小限制为{self.queue.maxsize}，超出限制，连接超时，超时时间为{self.timeout}。")

    def release_connection(self, connection):
        # 释放连接并放回连接池
        self.queue.put(connection)

# 创建连接池实例
connection_pool = ConnectionPool(max_size=5, timeout=30)

# 定义一个任务函数
def execute_task(task_id):
    connection = connection_pool.get_connection()
    # 模拟执行任务
    time.sleep(5)
    print(f"任务 {task_id} 执行完成")
    connection_pool.release_connection(connection)

# 创建线程池
executor = ThreadPoolExecutor(max_workers=5)

# 提交任务
for i in range(10):
    executor.submit(execute_task, i)

在这个示例中，ConnectionPool类使用了queue.Queue来实现连接池的队列，通过maxsize参数来限制连接池的大小。

在get_connection方法中，使用queue.Queue.get方法从连接池中获取连接，如果连接池已满且超过了指定的超时时间，则会抛出queue.Empty异常，并抛出超时错误。

在release_connection方法中，使用queue.Queue.put方法将连接放回连接池。

最后，通过ThreadPoolExecutor创建一个线程池，提交任务到线程池中执行。在执行任务时，先调用get_connection方法获取连接，然后执行任务，最后调用release_connection方法将连接放回连接池。