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在 Python 中，`timeloop` 是一个轻量级的任务调度库，它可以帮助你在指定的时间间隔内重复执行某个函数。然而，`timeloop` 本身并不会等待函数执行完成才进行下一次调度。这意味着，如果你的函数执行时间超过了调度的时间间隔，`timeloop` 仍然会按照预定的时间间隔继续触发下一次执行，即使上一次执行还没有结束。

为了避免这种情况，你可以采取以下几种方法：

1. 缩短函数执行时间： 优化你的函数代码，使其在调度时间间隔内完成执行。你可以使用一些性能分析工具来识别代码中的瓶颈并进行优化。
2. 使用异步执行： 将你的函数改为异步执行，例如使用 `asyncio` 库。这样，`timeloop` 就可以在不阻塞主线程的情况下调度函数执行，从而避免了函数执行时间过长导致的问题。石家庄人才网小编提示您，异步执行需要你的函数本身支持异步操作。
3. 使用线程池： 创建一个线程池，并将你的函数提交到线程池中执行。这样，即使函数执行时间超过了调度时间间隔，`timeloop` 仍然可以继续调度其他任务，而不会被阻塞。石家庄人才网小编认为，使用线程池需要考虑线程安全和资源竞争的问题。

总而言之，`timeloop` 本身不会等待函数执行完成才进行下一次调度。如果你的函数执行时间可能超过调度时间间隔，你需要采取相应的措施来避免潜在的问题。选择哪种方法取决于你的具体需求和应用场景。

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