python主线程捕获子线程的方法

最近，在做一个项目时遇到的了一个问题，主线程无法捕获子线程中抛出的异常。

先看一个线程类的定义

'''''
Created on Oct 27, 2015 

@author: wujz
'''
import threading 

class runScriptThread(threading.Thread):
 def __init__(self, funcName, *args):
  threading.Thread.__init__(self)
  self.args = args
  self.funcName = funcName 

 def run(self):
  try:
   self.funcName(*(self.args))
  except Exception as e:
   raise e

很简单，传入要调用的方法，并启用一个新的线程来运行这个方法。

在主线程中，启动这个线程类的一个对象时，这要声明一个对象然后启动就可以了,示例如下

import runScriptThread,traceback 

if __name__=='__main__':
 sth = 'hello world'
 try:
  aChildThread = runScriptThread(printSth, sth)
  aChildThread.start()
  aChildThread.join()
 except Exception as e:
  print(str(traceback.format_exc()))

但是这样的代码，main方法中无法捕获子线程中的异常，原因在于start()方法将为子线程开辟一条新的栈，main方法的栈因此无法捕获到这一异常。

解决方法很简单，就是通过设置一个线程是否异常退出的flag的成员变量，当线程异常退出时，对其作一标记。然后在主线程中检查改线程运行结束后该标志位的值，如果异常，再通过sys和traceback回溯异常信息，然后抛出即可。改写后的异常类：

'''''
Created on Oct 27, 2015 

@author: wujz
'''
import threading,traceback,sys 

class runScriptThread(threading.Thread): #The timer class is derived from the class threading.Thread
 def __init__(self, funcName, *args):
  threading.Thread.__init__(self)
  self.args = args
  self.funcName = funcName
  self.exitcode = 0
  self.exception = None
  self.exc_traceback = '' 

 def run(self): #Overwrite run() method, put what you want the thread do here
  try:
   self._run()
  except Exception as e:
   self.exitcode = 1  # 如果线程异常退出，将该标志位设置为1，正常退出为0
   self.exception = e
   self.exc_traceback = ''.join(traceback.format_exception(*sys.exc_info())) #在改成员变量中记录异常信息 

 def _run(self):
  try:
   self.funcName(*(self.args))
  except Exception as e:
   raise e

改写后的主线程：

import runScriptThread,traceback 

if __name__=='__main__':
 sth = 'hello world'
 try:
  aChildThread = runScriptThread(printSth, sth)
  aChildThread.start()
  aChildThread.join()
 except Exception as e:
  print(aChildThread.exc_traceback)

以上全部为本篇文章的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持我们。

赞 (0)

相关推荐

  • Python多线程threading和multiprocessing模块实例解析

    Python多线程threading和multiprocessing模块实例解析

    本文研究的主要是Python多线程threading和multiprocessing模块的相关内容,具体介绍如下. 线程是一个进程的实体,是由表示程序运行状态的寄存器(如程序计数器.栈指针)以及堆栈组成,它是比进程更小的单位. 线程是程序中的一个执行流.一个执行流是由CPU运行程序代码并操作程序的数据所形成的.因此,线程被认为是以CPU为主体的行为. 线程不包含进程地址空间中的代码和数据,线程是计算过程在某一时刻的状态.所以,系统在产生一个线程或各个线程之间切换时,负担要比进程小得多. 线程是一

  • python基于queue和threading实现多线程下载实例

    本文实例讲述了python基于queue和threading实现多线程下载的方法,分享给大家供大家参考.具体方法如下: 主代码如下: #download worker queue_download = Queue.Queue(0) DOWNLOAD_WORKERS = 20 for i in range(DOWNLOAD_WORKERS): DownloadWorker(queue_download).start() #start a download worker for md5 in MD5

  • Python用threading实现多线程详解

    多线程 多线程是个提高程序运行效率的好办法,本来要顺序执行的程序现在可以并行执行,可想而知效率要提高很多.但是多线程也不是能提高所有程序的效率.程序的两个极端是'CPU 密集型'和'I/O 密集型'两种,多线程技术比较适用于后者,因为在串行结构中当你去读写磁盘或者网络通信的时候 CPU 是闲着的,毕竟网络比磁盘要慢几个数量级,磁盘比内存慢几个数量级,内存又比 CPU 慢几个数量级.多线程技术就可以同时执行,比如你的程序需要发送 N 个 http 数据包(10 秒),还需要将文件从一个位置复制到另

  • Python中多线程thread与threading的实现方法

    学过Python的人应该都知道,Python是支持多线程的,并且是native的线程.本文主要是通过thread和threading这两个模块来实现多线程的. python的thread模块是比较底层的模块,python的threading模块是对thread做了一些包装的,可以更加方便的被使用. 这里需要提一下的是python对线程的支持还不够完善,不能利用多CPU,但是下个版本的python中已经考虑改进这点,让我们拭目以待吧. threading模块里面主要是对一些线程的操作对象化了,创建

  • python从子线程中获得返回值的方法

    如下所示: # coding:utf-8 import time from threading import Thread def foo(number): time.sleep(20) return number class MyThread(Thread): def __init__(self, number): Thread.__init__(self) self.number = number def run(self): self.result = foo(self.number) d

  • python获取多线程及子线程的返回值

    最近有个需求,用多线程比较合适,但是我需要每个线程的返回值,这就需要我在threading.Thread的基础上进行封装 import threading class MyThread(threading.Thread): def __init__(self,func,args=()): super(MyThread,self).__init__() self.func = func self.args = args def run(self): self.result = self.func(

  • python 多线程中子线程和主线程相互通信方法

    需求:主线程开启了多个线程去干活,每个线程需要完成的时间不同,但是在干完活以后都要通知给主线程 下面上代码: #!/usr/bin/python # coding:utf8 ''' 多线程和queue配合使用,实现子线程和主线程相互通信的例子 ''' import threading __author__ = "Kenny.Li" import Queue import time import random q = Queue.Queue() class MyThread(thread

  • python多线程threading.Lock锁用法实例

    本文实例讲述了python多线程threading.Lock锁的用法实例,分享给大家供大家参考.具体分析如下: python的锁可以独立提取出来 复制代码 代码如下: mutex = threading.Lock() #锁的使用 #创建锁 mutex = threading.Lock() #锁定 mutex.acquire([timeout]) #释放 mutex.release() 锁定方法acquire可以有一个超时时间的可选参数timeout.如果设定了timeout,则在超时后通过返回值

  • Python threading多线程编程实例

    Python 的多线程有两种实现方法: 函数,线程类 1.函数 调用 thread 模块中的 start_new_thread() 函数来创建线程,以线程函数的形式告诉线程该做什么 复制代码 代码如下: # -*- coding: utf-8 -*- import thread def f(name):   #定义线程函数   print "this is " + name   if __name__ == '__main__':   thread.start_new_thread(f

  • Python 多线程，threading模块，创建子线程的两种方式示例

    本文实例讲述了Python 多线程,threading模块,创建子线程的两种方式.分享给大家供大家参考,具体如下: GIL(全局解释器锁)是C语言版本的Python解释器中专有的,GIL的存在让多线程的效率变低(哪个线程抢到锁,就执行哪个线程).在IO密集型程序中,多线程依然比单线程效率高(GIL通过IO阻塞自动切换多线程). 解决GIL(全局解释器锁)的问题的三种方法: 1.不要用C语言版本的Python解释器. 2.让子线程运行其他语言代码(例如:主线程运行Python代码,子线程运行C语言

  • python threading模块操作多线程介绍

    python是支持多线程的,并且是native的线程.主要是通过thread和threading这两个模块来实现的.thread是比较底层的模块,threading是对thread做了一些包装的,可以更加方便的被使用.这里需要提一下的是python对线程的支持还不够完善,不能利用多CPU,但是下个版本的python中已经考虑改进这点,让我们拭目以待吧. threading模块里面主要是对一些线程的操作对象化了,创建了叫Thread的class.一般来说,使用线程有两种模式,一种是创建线程要执行的

  • Python基于ThreadingTCPServer创建多线程代理的方法示例

    本文实例讲述了Python基于ThreadingTCPServer创建多线程代理的方法.分享给大家供大家参考,具体如下: #coding=utf8 from BaseHTTPServer import BaseHTTPRequestHandler from SocketServer import ThreadingTCPServer import gzip from StringIO import StringIO import logging logging.basicConfig(level

随机推荐