并发。Futures模块使得在单独的线程(或进程)中工作并处理任何由此产生的异常变得简单:

import concurrent.futures
import shutil

def copytree_with_dots(src_path, dst_path):
    with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=1) as executor:
        # Execute the copy on a separate thread,
        # creating a future object to track progress.
        future = executor.submit(shutil.copytree, src_path, dst_path)

        while future.running():
            # Print pretty dots here.
            pass

        # Return the value returned by shutil.copytree(), None.
        # Raise any exceptions raised during the copy process.
        return future.result()

并发。futures包含在Python 3.2中，并可作为早期版本的反向移植futures模块使用。

使用异常存储包装线程。

import threading
import sys
class ExcThread(threading.Thread):

    def __init__(self, target, args = None):
        self.args = args if args else []
        self.target = target
        self.exc = None
        threading.Thread.__init__(self)

    def run(self):
        try:
            self.target(*self.args)
            raise Exception('An error occured here.')
        except Exception:
            self.exc=sys.exc_info()

def main():
    def hello(name):
        print(!"Hello, {name}!")
    thread_obj = ExcThread(target=hello, args=("Jack"))
    thread_obj.start()

    thread_obj.join()
    exc = thread_obj.exc
    if exc:
        exc_type, exc_obj, exc_trace = exc
        print(exc_type, ':',exc_obj, ":", exc_trace)

main()

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')

使用裸例外并不是一个好的实践，因为您通常会获得比您讨价还价时更多的东西。

我建议修改except以只捕获您想要处理的异常。我不认为引发它有预期的效果，因为当你在外层try中实例化TheThread时，如果它引发一个异常，赋值永远不会发生。

相反，你可能只想提醒它，然后继续前进，比如:

def run(self):
    try:
       shul.copytree(self.sourceFolder, self.destFolder)
    except OSError, err:
       print err

然后，当异常被捕获时，您可以在那里处理它。然后，当外部try从TheThread捕获异常时，您知道它不是您已经处理过的异常，并将帮助您隔离流程流。

捕获线程异常并与调用方方法通信的一个简单方法是将字典或列表传递给worker方法。

示例(将字典传递给工作方法):

import threading

def my_method(throw_me):
    raise Exception(throw_me)

def worker(shared_obj, *args, **kwargs):
    try:
        shared_obj['target'](*args, **kwargs)
    except Exception as err:
        shared_obj['err'] = err

shared_obj = {'err':'', 'target': my_method}
throw_me = "Test"

th = threading.Thread(target=worker, args=(shared_obj, throw_me), kwargs={})
th.start()
th.join()

if shared_obj['err']:
    print(">>%s" % shared_obj['err'])

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])