python多进程编程pool之利用traceback模块对子进程进行debug

      一般情况下，我们只有当一个脚本在单进程的情况下测试通过后，才会利用多进程对其进行加速，这样避免了在多进程的情况下代码触发异常；但是我们总是无法保证脚本不会出现预期之外的bug，所以有时候在多进程中出现了bug，对其有效的debug是很有必要的。 

       在python多进程编程pool中，如果我们没有做特别的处理，那么当子进程报错了，是不会主动显示出来的，除非我们调用多进程结果的get函数，那么如果子进程运行失败的话，是会返回具体的异常的。问题在于，这个异常返回的信息还不够，因为get函数返回的异常信息是很有限的，只有异常的类型，我们并无法得知是哪行代码触发了该异常，所以如果仅仅靠get函数返回的信息来debug是很累的。

       python多进程下的debug思路是用traceback这个标准模块追踪详细的异常信息，然后把获取的异常信息保存下来并作为结构返回，这样当我们利用get函数获取结果的时候，就可以得到详细的报错信息，从而可以进行异常追踪，快速准确的定位异常。如下所示，我们只需要在目标函数中加入异常捕捉，然后在捕捉到异常后利用traceback.format_exc函数获取异常的堆栈追踪的详细信息，这个信息是字符串，将其保存在error变量中并返回，这样当我们调用这个进程结果的get函数时就可以得到这个具体的异常信息，然后只要将其print出来就可以显示规范缩进后的异常堆栈追踪的内容。

import traceback

# func为子进程的目标函数
def func():
    try:
        do something
    except:
        error=traceback.fromat_exc()
        print(error)
        return error

       对于python的multiprocessing模块的Pool对象，在python3.x版本中，其apply_async函数中还有一个error_callback参数，我们可以给该参数赋予一个函数，表示当子进程触发异常时，就会执行该函数，该函数应该以异常信息的字符串为参数，子进程会自动的把异常信息作为参数传给该回调函数。这个参数的好处在于，只要子进程一触发异常，就会自动的立马执行该函数，即时处理异常，而且也具有明确的意义，即处理异常。如下所示，可以定义一个handle_error函数，并传给error_callback参数，这样如果子进程触发异常，便可以即时的在终端打印出来详细的异常信息。

import traceback
import sys

# func为子进程的目标函数
def func():
    try:
        do something
    except:
        error=traceback.fromat_exc()
        raise Exception(error) # 触发一个异常，为了把信息error传给handle_error函数

def handle_error(error):
    print(error)
    sys.stdout.flush()