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在python中，CPU时间限制在docplex api中不起作用。

在Python中，CPU时间限制是一种用于限制代码执行时间的机制。然而，在使用docplex API时，CPU时间限制可能不起作用。docplex是IBM提供的一个用于数学优化建模的Python库，它基于C++实现，并通过Python的接口进行调用。

由于docplex库的底层实现是C++，而Python的GIL（全局解释器锁）机制会导致在多线程环境下无法充分利用多核CPU的性能。因此，当使用docplex库进行数学优化建模时，CPU时间限制可能无法准确地限制代码的执行时间。

为了解决这个问题，可以考虑以下几种方法：

使用其他的数学优化建模库：除了docplex，还有一些其他的数学优化建模库可供选择，例如PuLP、Pyomo等。这些库可能对CPU时间限制的处理更加准确。
使用多进程代替多线程：由于Python的GIL机制，多线程并不能充分利用多核CPU的性能。可以考虑使用多进程来替代多线程，通过将任务分配给不同的进程来实现并行计算。
手动检查执行时间：在代码中手动添加时间检查的逻辑，当代码执行时间超过设定的阈值时，手动终止代码的执行。可以使用Python的time模块来实现时间检查。

总之，在使用docplex API时，CPU时间限制可能不起作用。可以尝试使用其他的数学优化建模库，使用多进程代替多线程，或者手动检查执行时间来解决这个问题。

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