线程是一个轻型实体，只有由很少的支持其独立运行的资源。 对于Python，线程拥有自己独立的栈， 当线程运行出错，线程会直接结束运行，当需要进行错误处理时，一般都会在线程中进行处理，但是如果只能由主进程来处理异常，那么线程要怎么才能将异常通知给主进程呢？对于进程，子进程的产生的异常如何让父进程去处理？
Multiprocessing PackageMultiprocessing是Python的一个多进程库，其实现的API类似threading. 其子模块dummy实现了与Multiprocessing.process相同的API，唯一的区别在于，dummy其实只是对threading做了一层封装而已. 这给不知道是CPU密集型或者是IO密集型的项目提供了便利，你可以自由地在多进程与多线程之间进行切换而只需更改一行代码。

调用error_callback函数在python3中， Multiprocessing对与apply_async()进行了改进，增加了一个默认参数error_callback=None，在这里你可以指定相应的错误处理函数，它将在子进程或者子线程运行出现异常是被调用. 与之对应的是callback=None参数(Python2也支持)，它将在子进程或者子线程顺利运行之后被调用.
其原理，在于子线程或者子进程的一个_success属性， 其指出了运行状态.
   

[Python] 纯文本查看 复制代码

def get(self, timeout=None):        self.wait(timeout)
        if not self.ready():
            raise TimeoutError
        if self._success:
            return self._value
        else:
            raise self._value

    def _set(self, i, obj):
        self._success, self._value = obj
        if self._callback and self._success:
            self._callback(self._value)
        if self._error_callback and not self._success:
            self._error_callback(self._value)
        self._event.set()
        del self._cache[self._job]

需要注意的是，raise self._value语句抛出的是一个Exception.AttributeError,  可以看出只会抛出两种错误，一种是超时错误，一种是AttributeError. 而我们能利用的就是AttributeError, 在线程或者进程执行过程种出现错误， 我们只需要将合适的错误信息使用格式化字符串通过AttributeError传递出去，在error_callback去获取这个错误信息，在进行进一步的处理即可， 如果你只需要告知主进程出错了，那么只需要raise AttributeError即可.


检查线程退出状态由于线程出现异常退出和正常退出时的exitcode时不一样的，而线程结束运行后，内存又不会立即被回收，基于此，我们可以通过检查exitcode的方式来捕获线程中出现的错误，这种方法来自PengMeng's Blog, 一般地，Python中进程的属性, 或许可以达到和exitcode相同的效果. 这里不再深入讨论.

线程是一个轻型实体，只有由很少的支持其独立运行的资源。 对于Python，线程拥有自己独立的栈， 当线程运行出错，线程会直接结束运行，当需要进行错误处理时，一般都会在线程中进行处理，但是如果只能由主进程来处理异常，那么线程要怎么才能将异常通知给主进程呢？对于进程，子进程的产生的异常如何让父进程去处理？
Multiprocessing PackageMultiprocessing是Python的一个多进程库，其实现的API类似threading. 其子模块dummy实现了与Multiprocessing.process相同的API，唯一的区别在于，dummy其实只是对threading做了一层封装而已. 这给不知道是CPU密集型或者是IO密集型的项目提供了便利，你可以自由地在多进程与多线程之间进行切换而只需更改一行代码。

调用error_callback函数在python3中， Multiprocessing对与apply_async()进行了改进，增加了一个默认参数error_callback=None，在这里你可以指定相应的错误处理函数，它将在子进程或者子线程运行出现异常是被调用. 与之对应的是callback=None参数(Python2也支持)，它将在子进程或者子线程顺利运行之后被调用.
其原理，在于子线程或者子进程的一个_success属性， 其指出了运行状态.
   

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def get(self, timeout=None):        self.wait(timeout)
        if not self.ready():
            raise TimeoutError
        if self._success:
            return self._value
        else:
            raise self._value

    def _set(self, i, obj):
        self._success, self._value = obj
        if self._callback and self._success:
            self._callback(self._value)
        if self._error_callback and not self._success:
            self._error_callback(self._value)
        self._event.set()
        del self._cache[self._job]

需要注意的是，raise self._value语句抛出的是一个Exception.AttributeError,  可以看出只会抛出两种错误，一种是超时错误，一种是AttributeError. 而我们能利用的就是AttributeError, 在线程或者进程执行过程种出现错误， 我们只需要将合适的错误信息使用格式化字符串通过AttributeError传递出去，在error_callback去获取这个错误信息，在进行进一步的处理即可， 如果你只需要告知主进程出错了，那么只需要raise AttributeError即可.


检查线程退出状态由于线程出现异常退出和正常退出时的exitcode时不一样的，而线程结束运行后，内存又不会立即被回收，基于此，我们可以通过检查exitcode的方式来捕获线程中出现的错误，这种方法来自PengMeng's Blog, 一般地，Python中进程的属性, 或许可以达到和exitcode相同的效果. 这里不再深入讨论.