Помощь с проблемой: python thread stops

[юлич]

Ребята, привет! Столкнулся с такой проблемой: запустил поток в питоне, но он внезапно останавливается без ошибок и предупреждений. Кто-то сталкивался с подобным?? Может есть идеи, почему python thread stops? Дайте совет, плиз!

[admin]

Ждём вас в нашем чате в Телеграмм ==>> @pythoneer_chat

А ТАКЖЕ: Канал о Python, статьи и книги ==>> @pythoneer_ru

[Солнце]

Привет! Такое бывает, когда в коде возникают необработанные исключения. Они могут быть не видны сразу, так как происходят внутри потока.
Попробуй обернуть код в `try`-`except`. Например:

import threading

import time


def thread_function(name):

    try:

        print(f'Thread {name}: starting')

        time.sleep(2)

        raise Exception('Это тестовая ошибка')

        print(f'Thread {name}: finishing')

    except Exception as e:

        print(f'Thread {name}: ошибка - {e}')


thread = threading.Thread(target=thread_function, args=(1,))

thread.start()

thread.join() 

Если в потоке вылетает ошибка, то ты сразу увидишь её и так сможешь понять, что и где пошло не так.

[Rogue]

Привет! Такое бывает, когда в коде возникают необработанные исключения. Они могут быть не видны сразу, так как происходят внутри потока.
Попробуй обернуть код в `try`-`except`. Например:

import threading

import time


def thread_function(name):

    try:

        print(f'Thread {name}: starting')

        time.sleep(2)

        raise Exception('Это тестовая ошибка')

        print(f'Thread {name}: finishing')

    except Exception as e:

        print(f'Thread {name}: ошибка - {e}')


thread = threading.Thread(target=thread_function, args=(1,))

thread.start()

thread.join() 

Если в потоке вылетает ошибка, то ты сразу увидишь её и так сможешь понять, что и где пошло не так.

Да, try-except сильно помогает в таких ситуациях. Чаще всего именно непойманные исключения роняют потоки.

[Гефест]

Ещё причиной может быть недостаток памяти или другие ресурсы системы. Проверь, сколько ресурсов съедают твои потоки.
Используй такие библиотеки как `psutil`, чтобы мониторить использование памяти и CPU.

[Berezhok]

Ещё причиной может быть недостаток памяти или другие ресурсы системы. Проверь, сколько ресурсов съедают твои потоки.
Используй такие библиотеки как `psutil`, чтобы мониторить использование памяти и CPU.

Тема с ресурсами актуальна. У меня была подобная проблема из-за того, что оперативка кончилась пока поток работал.

[FutureRider222]

Также, иногда помогает использование `daemon=True` в определении потока, если тебе не важно завершение потока после завершения основного процесса. Поток с таким параметром автоматически завершится, когда завершится главный поток:

thread = threading.Thread(target=thread_function, args=(1,), daemon=True) 

[TanyaWizard]

Также, иногда помогает использование `daemon=True` в определении потока, если тебе не важно завершение потока после завершения основного процесса. Поток с таким параметром автоматически завершится, когда завершится главный поток:

thread = threading.Thread(target=thread_function, args=(1,), daemon=True) 

daemon=True интересная опция, но она не всегда помогает. Только если мелькает быстро завершить процесс целиком.

[SoulTraveler625]

Есть ещё вариант с неправильным использованием глобальных переменных. Иногда синхронизация между потоками через глобальные переменные вызывает такие проблемы. Используй `threading.Lock` для безопасного доступа к общим ресурсам между потоками:

import threading


lock = threading.Lock()

count = 0


def safe_increment():

    global count

    with lock:

        count += 1


threads = [threading.Thread(target=safe_increment) for _ in range(10)]


for thread in threads:

    thread.start()


for thread in threads:

    thread.join()


print(count) 

[AmuletOfTruth151]

Есть ещё вариант с неправильным использованием глобальных переменных. Иногда синхронизация между потоками через глобальные переменные вызывает такие проблемы. Используй `threading.Lock` для безопасного доступа к общим ресурсам между потоками:

import threading


lock = threading.Lock()

count = 0


def safe_increment():

    global count

    with lock:

        count += 1


threads = [threading.Thread(target=safe_increment) for _ in range(10)]


for thread in threads:

    thread.start()


for thread in threads:

    thread.join()


print(count) 

Глобалки - это частая ловушка. Всегда лучше использовать блокировки, когда несколько потоков используют одни и те же данные.