如何在多處理中捕捉工作中的異常

我正在使用Python（2.7.3）中的多處理模塊，並且想要調試我的工作人員正在進行的某些操作。但是，我似乎無法捕捉到工作線程中的任何異常。如何在多處理中捕捉工作中的異常

小例子：

import multiprocessing as mp 


a=[1] 
def worker(): 
    print a[2] 


def pool(): 
    pool = mp.Pool(processes=1) 
    pool.apply_async(worker, args =()) 
    pool.close() 
    pool.join() 
    print "Multiprocessing done!" 


if __name__ == '__main__': 
    pool()

預計這將引發一個IndexError，但我的輸出僅

Multiprocessing done!

有沒有一種方法，以顯示我的工作線程存在的無所有異常手動提高我自己的？

來源

2014-02-28 Dschoni

該錯誤是沒有提出，除非你叫AsyncResult的get method（在apply_async的返回值）：

按照AsyncResult.get documentation：

返回結果當它到達。如果超時不是無，並且結果未在超時秒內到達，則會引發 multiprocessing.TimeoutError。 如果遠程調用異常發生異常，那麼該異常將通過get（）進行重新調整。

def pool(): 
    pool = mp.Pool(processes=1) 
    result = pool.apply_async(worker, args=()) 
    result.get() # <------------ 
    pool.close() 
    pool.join() 
    print "Multiprocessing done!"

來源

2014-02-28 12:14:56 falsetru

哇，這很快。謝謝。 – Dschoni

對不起，我猜那是我意外。我經常回到這個答案......但是我的downvote不能被取消2個小時。抱歉。 – Dschoni

我想falsetru給你所需要的。我只想擴大一點。

如果您不僅要獲取錯誤而且要獲取原始上下文（即瞭解worker（）的第1行發生異常），那麼您可以檢查this nice post by Ned Batchelder，其中解釋瞭如何使用原始上下文重新調用異常。

這對mp.Pool不起作用，所以它只是爲了防止你需要更多的東西。 This SO Question使用更明確的多處理技術而不是mp.Pool覆蓋了您的問題。

來源

2014-02-28 12:25:08 KobeJohn

如何在多處理中捕捉工作中的異常

回答

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