Python 在concurrent.futures中检测失败的任务

我一直在使用concurrent.futures，因为它有一个简单的界面，可以让用户轻松控制线程/进程的最大数量。但是，concurrent.futures似乎隐藏失败的任务，并在所有任务完成/失败后继续主线程

import concurrent.futures

def f(i):
    return (i + 's')

with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=10) as executor:
    fs = [executor.submit(f, i ) for i in range(10)]
    concurrent.futures.wait(fs)

对任何整数调用f都会导致类型错误。但是，整个脚本运行正常，退出时代码为0。有没有办法让它在任何线程失败时抛出异常/错误

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或者，有没有更好的方法在不使用concurrent.futures的情况下限制线程/进程的数量？

还有另一种方法可以对multiprocessing.Pool（用于进程）或multiprocessing.Pool.ThreadPool（用于线程）执行相同的操作。据我所知，它会重新捕获任何捕获到的异常。

concurrent.futures.wait

将确保所有任务都已完成，但它不会检查成功（返回）与失败（在worker函数中引发异常且未捕获异常）之间的关系。为此，您需要调用每个

Future

（这将导致它重新引发任务中的异常，或者生成

返回值）。还有其他方法可以在不在主线程中实际引发的情况下进行检查（例如
.exception（）
），但是
.result（）
是最简单的方法

如果要使其重新启动，最简单的方法就是将
wait（）
调用替换为：

for fut in concurrent.futures.as_completed(fs):
    fut.result()

它将在
未来
完成时处理结果，并在出现异常时立即
提出
异常

。或者，您继续使用

等待

，以便在检查任何异常之前完成所有任务，然后直接迭代

fs

，并在每个任务上调用

.result（）

。

这个问题是关于

并发的。futures

这是多处理模块的更现代的实现。对我来说，建议使用旧库毫无意义。@guettli，这个旧库仍然被许多并行库（例如Joblib和Dask）积极使用。futures在功能上并不等同于Pool的

map

功能，这可能比等待多个未来对象更有效。是的，许多库都在积极使用多处理。但是这个问题的标题是：“在并发.futures中检测失败的任务”是的。但这是否意味着我们不能提出OP思考方式的任何替代方案？有时候，除了转向别的东西，没有别的办法来回答这个问题。AFAIK concurrent.futures更现代。我知道多重处理并没有被弃用，但我不建议回去。当然，有时重定向到其他内容非常有用。相关：