我认为其他的解决方案有点复杂，如果你唯一想要的是真正看到某个异常，而不是完全无视和盲目。

解决方案是创建一个自定义线程，从主线程获取记录器并记录任何异常。

class ThreadWithLoggedException(threading.Thread):
    """
    Similar to Thread but will log exceptions to passed logger.

    Args:
        logger: Logger instance used to log any exception in child thread

    Exception is also reachable via <thread>.exception from the main thread.
    """

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        try:
            self.logger = kwargs.pop("logger")
        except KeyError:
            raise Exception("Missing 'logger' in kwargs")
        super().__init__(*args, **kwargs)
        self.exception = None

    def run(self):
        try:
            if self._target is not None:
                self._target(*self._args, **self._kwargs)
        except Exception as exception:
            thread = threading.current_thread()
            self.exception = exception
            self.logger.exception(f"Exception in child thread {thread}: {exception}")
        finally:
            del self._target, self._args, self._kwargs

例子:

logger = logging.getLogger(__name__)
logger.setLevel(logging.INFO)
logger.addHandler(logging.StreamHandler())

def serve():
    raise Exception("Earth exploded.")

th = ThreadWithLoggedException(target=serve, logger=logger)
th.start()

主线程输出:

Exception in child thread <ThreadWithLoggedException(Thread-1, started 139922384414464)>: Earth exploded.
Traceback (most recent call last):
  File "/core/utils.py", line 108, in run
    self._target(*self._args, **self._kwargs)
  File "/myapp.py", line 105, in serve
    raise Exception("Earth exploded.")
Exception: Earth exploded.

这个问题有很多非常奇怪复杂的答案。我是不是把它简化了，因为对我来说，这似乎对大多数事情都足够了。

from threading import Thread

class PropagatingThread(Thread):
    def run(self):
        self.exc = None
        try:
            if hasattr(self, '_Thread__target'):
                # Thread uses name mangling prior to Python 3.
                self.ret = self._Thread__target(*self._Thread__args, **self._Thread__kwargs)
            else:
                self.ret = self._target(*self._args, **self._kwargs)
        except BaseException as e:
            self.exc = e

    def join(self, timeout=None):
        super(PropagatingThread, self).join(timeout)
        if self.exc:
            raise self.exc
        return self.ret

如果你确定你只会在一个或另一个版本的Python上运行，你可以将run()方法减少到只有被破坏的版本(如果你只在3之前的Python版本上运行)，或者仅仅是干净的版本(如果你只在3开始的Python版本上运行)。

使用示例:

def f(*args, **kwargs):
    print(args)
    print(kwargs)
    raise Exception('I suck at this')

t = PropagatingThread(target=f, args=(5,), kwargs={'hello':'world'})
t.start()
t.join()

当您加入时，您将看到在另一个线程上引发异常。

如果您正在使用six或仅在Python 3上使用，则可以改进重新引发异常时获得的堆栈跟踪信息。您可以将内部异常包装在一个新的外部异常中，而不是仅在连接点处使用堆栈，并使用

six.raise_from(RuntimeError('Exception in thread'),self.exc)

or

raise RuntimeError('Exception in thread') from self.exc

如果在线程中发生异常，最好的方法是在连接期间在调用线程中重新引发它。您可以使用sys.exc_info()函数获取当前正在处理的异常的信息。此信息可以简单地存储为线程对象的属性，直到调用join，此时可以重新引发它。

注意，队列。队列(在其他回答中建议)在这个简单的情况下是不必要的，因为线程最多抛出1个异常，并且在抛出一个异常后立即完成。我们通过简单地等待线程完成来避免竞争条件。

例如，扩展ExcThread(如下)，覆盖excRun(而不是run)。

Python 2. x:

import threading

class ExcThread(threading.Thread):
  def excRun(self):
    pass

  def run(self):
    self.exc = None
    try:
      # Possibly throws an exception
      self.excRun()
    except:
      import sys
      self.exc = sys.exc_info()
      # Save details of the exception thrown but don't rethrow,
      # just complete the function

  def join(self):
    threading.Thread.join(self)
    if self.exc:
      msg = "Thread '%s' threw an exception: %s" % (self.getName(), self.exc[1])
      new_exc = Exception(msg)
      raise new_exc.__class__, new_exc, self.exc[2]

Python 3. x:

在Python 3中，raise的参数形式为3，因此将最后一行更改为:

raise new_exc.with_traceback(self.exc[2])

问题是thread_obj.start()立即返回。您所生成的子线程在它自己的上下文中使用自己的堆栈执行。在那里发生的任何异常都在子线程的上下文中，并且在它自己的堆栈中。我现在能想到的一种将此信息传递给父线程的方法是使用某种消息传递，因此您可以研究一下。

试试这个尺寸:

import sys
import threading
import queue


class ExcThread(threading.Thread):

    def __init__(self, bucket):
        threading.Thread.__init__(self)
        self.bucket = bucket

    def run(self):
        try:
            raise Exception('An error occured here.')
        except Exception:
            self.bucket.put(sys.exc_info())


def main():
    bucket = queue.Queue()
    thread_obj = ExcThread(bucket)
    thread_obj.start()

    while True:
        try:
            exc = bucket.get(block=False)
        except queue.Empty:
            pass
        else:
            exc_type, exc_obj, exc_trace = exc
            # deal with the exception
            print exc_type, exc_obj
            print exc_trace

        thread_obj.join(0.1)
        if thread_obj.isAlive():
            continue
        else:
            break


if __name__ == '__main__':
    main()

我喜欢的一种方法是基于观察者模式。我定义了一个信号类，线程用它向侦听器发出异常。它还可以用于从线程返回值。例子:

import threading

class Signal:
    def __init__(self):
        self._subscribers = list()

    def emit(self, *args, **kwargs):
        for func in self._subscribers:
            func(*args, **kwargs)

    def connect(self, func):
        self._subscribers.append(func)

    def disconnect(self, func):
        try:
            self._subscribers.remove(func)
        except ValueError:
            raise ValueError('Function {0} not removed from {1}'.format(func, self))


class WorkerThread(threading.Thread):

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        super(WorkerThread, self).__init__(*args, **kwargs)
        self.Exception = Signal()
        self.Result = Signal()

    def run(self):
        if self._Thread__target is not None:
            try:
                self._return_value = self._Thread__target(*self._Thread__args, **self._Thread__kwargs)
            except Exception as e:
                self.Exception.emit(e)
            else:
                self.Result.emit(self._return_value)

if __name__ == '__main__':
    import time

    def handle_exception(exc):
        print exc.message

    def handle_result(res):
        print res

    def a():
        time.sleep(1)
        raise IOError('a failed')

    def b():
        time.sleep(2)
        return 'b returns'

    t = WorkerThread(target=a)
    t2 = WorkerThread(target=b)
    t.Exception.connect(handle_exception)
    t2.Result.connect(handle_result)
    t.start()
    t2.start()

    print 'Threads started'

    t.join()
    t2.join()
    print 'Done'

我没有足够的使用线程的经验来断言这是一种完全安全的方法。但这对我来说很管用，我喜欢这种灵活性。

这是一个棘手的小问题，我想提出我的解决方案。我发现了一些其他的解决方案(异步。例如IO)看起来很有前途，但也呈现出一些黑盒子。队列/事件循环方法将您与某个实现联系在一起。然而，并发期货的源代码只有大约1000行，很容易理解。它让我很容易地解决了我的问题:创建临时的工作线程，而不需要太多的设置，并且能够在主线程中捕获异常。

我的解决方案使用并发期货API和线程API。它允许你创建一个worker，给你线程和未来。这样，你就可以加入线程来等待结果:

worker = Worker(test)
thread = worker.start()
thread.join()
print(worker.future.result())

.．.或者你可以让worker在完成时发送一个回调:

worker = Worker(test)
thread = worker.start(lambda x: print('callback', x))

.．.或者你可以循环直到事件完成:

worker = Worker(test)
thread = worker.start()

while True:
    print("waiting")
    if worker.future.done():
        exc = worker.future.exception()
        print('exception?', exc)
        result = worker.future.result()
        print('result', result)           
        break
    time.sleep(0.25)

代码如下:

from concurrent.futures import Future
import threading
import time

class Worker(object):
    def __init__(self, fn, args=()):
        self.future = Future()
        self._fn = fn
        self._args = args

    def start(self, cb=None):
        self._cb = cb
        self.future.set_running_or_notify_cancel()
        thread = threading.Thread(target=self.run, args=())
        thread.daemon = True #this will continue thread execution after the main thread runs out of code - you can still ctrl + c or kill the process
        thread.start()
        return thread

    def run(self):
        try:
            self.future.set_result(self._fn(*self._args))
        except BaseException as e:
            self.future.set_exception(e)

        if(self._cb):
            self._cb(self.future.result())

.．.和测试函数:

def test(*args):
    print('args are', args)
    time.sleep(2)
    raise Exception('foo')