为什么Pythons ThreadPoolExecutor会抑制所有异常，以及如何解决这个问题？

Question

我对Python还比较陌生，很难理解这个池的行为。我曾尝试在stackoverflow上查看类似的问题，但在理解这个问题时仍有困难。你知道吗

例如，如果我们使用遗嘱执行人： 使用ThreadPoolExecutor（8）作为池： 池.map（剂量测定，试验清单）

池中发生的所有错误都将被抑制而不显示。你知道吗

是否有任何可用参数使池停止执行并显示异常？你知道吗

提前谢谢！你知道吗

Answer 1

我为自己找到了一种间接绕过这个问题的可能性。它实际上非常简单，所以如果有人遇到这个问题，我想在这里发布它。我不知道这是不是很聪明，但对我来说这个解决办法是好的。你知道吗

首先感谢@artiom，正如他所说的，最好是直接在并行化函数中捕获错误。你知道吗

现在是“旁路”：

在函数中围绕整个代码放置一个try-except块，并捕获所有异常

except Exception as e:

是的。 异常只记录在except块中，例如使用sentry或其他日志框架。这样，您至少可以再次查看抛出的异常并修复代码中的错误。你知道吗

简单示例：

def for_parallel(chunk):
    for one in chunk:
        try:
            a = 1
            foo(one['bla'])
            doSomething(one['blu'])
        except Exception as e:
            sentry.capture_exception(e)


def main():
    with ThreadPoolExecutor(8) as pool:
        pool.map(for_parallel, my_list)