子线程异常不会被主线程捕获，因为线程有独立执行栈，异常无法跨线程传播；可通过queue传递异常、封装函数返回结果与异常，或使用concurrent.futures模块在调用result()时重新抛出异常，实现可靠异常处理。

在Python多线程编程中，主线程无法直接捕获子线程中的异常。这意味着如果子线程发生错误，程序可能看似正常运行，但部分功能已经失效。要实现可靠的多线程程序，必须掌握异常的捕获与传递技巧。

为什么子线程异常不会被主线程捕获

每个线程拥有独立的执行栈，线程内未捕获的异常只会终止该线程，而不会传播到主线程。例如：

import threading
def faulty_task():
raise ValueError("出错了！")
t = threading.Thread(target=faulty_task)
t.start()
t.join()  # 即使join，也不会抛出异常
print("程序继续运行")  # 这行仍会执行

上面代码中，虽然子线程抛出异常，但主线程完全不知情。

使用queue.Queue传递异常信息

通过共享队列将异常从子线程传回主线程，是最常见且可靠的方法。

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import threading
import queue
def worker(result_queue):
try:
模拟任务
    1 / 0
except Exception as e:
    result_queue.put(e)
else:
    result_queue.put(None)  # 成功完成
result_q = queue.Queue()
t = threading.Thread(target=worker, args=(result_q,))
t.start()
t.join()
主线程检查结果
exc = result_q.get()
if exc:
raise exc  # 在主线程重新抛出
这种方法适用于单个任务或有限数量的线程，能精确控制异常处理时机。
封装函数捕获异常并返回结果
更实用的方式是让线程返回（result, exception）元组，统一处理成功与失败情况。

							

								
								

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def safe_run(func, *args, **kwargs):
    try:
        return func(*args, **kwargs), None
    except Exception as e:
        return None, e
def my_task(x, y):
return x / y
使用示例
result_q = queue.Queue()
def thread_wrapper():
result_q.put(safe_run(my_task, 5, 0))
t = threading.Thread(target=thread_wrapper)
t.start()
t.join()
result, exc = result_q.get()
if exc:
print(f"任务失败：{exc}")
else:
print(f"结果：{result}")
这种模式便于批量管理多个线程任务，清晰区分正常返回值和异常状态。
使用concurrent.futures简化异常处理
推荐方式：使用concurrent.futures模块，它自动封装异常，并在调用result()时重新抛出。
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
import time
def bad_task():
time.sleep(1)
raise RuntimeError("任务崩溃")
with ThreadPoolExecutor() as executor:
future = executor.submit(bad_task)
try:
future.result()  # 此处会重新抛出异常
except RuntimeError as e:
print(f"捕获异常：{e}")
这是最简洁、安全的方式，适合大多数场景。future对象会保存异常，直到你主动获取结果。
基本上就这些。关键是要意识到线程隔离带来的异常不可见问题，主动设计传递机制。优先使用concurrent.futures，避免重复造轮子。手动管理时，用队列或返回结构体把异常“带出来”，才能真正掌控程序健壮性。