怎么限制某个函数计算, 即使出问题, 也不会影响到其他的？

要确保某个函数计算出现问题时不会影响到其他的函数，可以通过以下几种方式来实现隔离：

1. 使用安全的运行时环境：确保每个函数都在一个安全和隔离的运行时环境中执行。函数计算平台通常会为每个实例提供这样的环境，以保障函数之间的独立性。
2. 利用容器隔离技术：可以使用容器技术，如Docker或Kubernetes，来运行函数。这些技术可以在操作系统级别上提供隔离，确保即使一个函数出现问题，也不会影响到其他函数的运行。
3. 配置适当的资源配额：为每个函数设置合理的资源配额，如CPU和内存使用限制，以防止某个函数因资源耗尽而影响到其他函数的正常运行。
4. 监控和自动化扩缩容：通过监控实例级别的指标，如vCPU使用情况、内存使用情况等，可以及时了解函数的运行状态。结合自动化扩缩容策略，可以在必要时自动调整实例数量，以应对不同的负载需求。
5. 设置合理的最小实例数：根据实际情况设置合理的最小实例数，以避免在非高峰时段资源浪费，同时确保在需要时能够快速响应。
6. 遵循Serverless应用开发指南：参考相关的Serverless应用开发指南，了解更多关于如何安全地开发和部署函数计算应用的最佳实践。

总的来说，通过上述措施，可以有效地隔离函数计算实例，防止单个函数的问题影响到整个系统的稳定性。同时，这也有助于提高系统的可维护性和可靠性。在实施这些措施时，建议结合具体的业务需求和技术架构进行详细规划和测试。

要限制某个函数计算，即使该函数计算出问题也不会影响到其他部分，可以使用异常处理机制来捕获和处理可能出现的错误。在Python中，可以使用try-except语句块来实现。具体做法如下：

1. 将可能引发错误的代码放在try语句块中。
2. 使用except语句块捕获特定类型的异常，并处理这些异常。
3. 如果需要，可以在finally语句块中执行一些无论是否发生异常都需要执行的代码。

示例代码：

def problematic_function():
    # 这里是可能引发错误的代码
    pass

def safe_function():
    try:
        problematic_function()
    except Exception as e:
        print(f"发生错误： {e}")
        # 在这里处理错误，例如返回一个默认值或者记录日志等
    finally:
        # 在这里执行一些无论是否发生异常都需要执行的代码，例如关闭文件、释放资源等
        pass

这样，即使problematic_function()函数出现问题，也不会影响到调用它的safe_function()函数的其他部分。