multiprocessing.Process子进程异常不会自动回传主进程，需用Pool、Queue/Pipe手动传递或统一用内置异常；Pool.map()遇异常即中断；自定义异常需模块级定义；Windows下需确保对象可pickle。
子进程崩溃时主进程收不到 traceback
默认情况下，multiprocessing.Process 里抛出的异常不会自动传回主进程，主进程只会看到子进程静默退出（exitcode != 0），但不知道哪行代码、什么错误。这是因为子进程是独立内存空间，异常对象无法跨进程序列化回传。
实操建议：
立即学习“Python免费学习笔记（深入）”；
- 用
multiprocessing.Pool替代裸Process，它默认捕获并回传异常（包括完整 traceback） - 若必须用
Process，通过multiprocessing.Queue或multiprocessing.Pipe手动把sys.exc_info()序列化后传回 - 别依赖
process.exception—— 它只在concurrent.futures.ProcessPoolExecutor中存在，multiprocessing.Process没这个属性
Pool.map() 遇到异常就整个中断
Pool.map() 是“全有或全无”语义：只要任意一个子任务抛异常，整个调用立刻终止，已成功执行的任务结果也丢弃。这和你写 for 循环时 try/except 的直觉相反。
实操建议：
立即学习“Python免费学习笔记（深入）”；
- 改用
Pool.imap()或Pool.imap_unordered()，它们返回迭代器，可逐个处理结果，并对每个结果单独 try/catch - 或者把单个任务包装成带兜底逻辑的函数，例如：
def safe_task(x): try: return heavy_work(x) except Exception as e: return {'error': str(e), 'input': x} - 注意
imap_unordered返回顺序不保证，如果顺序敏感，得自己加索引字段再排序
自定义异常类在子进程中失效
如果你定义了 class MyError(Exception)，并在子进程中 raise 它，主进程收到的往往是 Exception 或 UnpicklingError，而不是原类型。因为子进程反序列化时找不到该类定义。
实操建议：
立即学习“Python免费学习笔记（深入）”；
- 所有自定义异常类必须定义在模块顶层（不能嵌套在函数或 if 块里），且被主进程 import 过
- 避免在异常中携带不可序列化的对象（如文件句柄、lambda、线程锁）
- 更稳妥的做法是统一用内置异常（
ValueError,RuntimeError），或用字符串消息 + 错误码代替类型区分
Windows 下 multiprocessing 报 PicklingError
Windows 默认用 spawn 启动方式，要求所有参与进程间传递的对象（函数、参数、返回值）都支持 pickle。常见报错：Can't pickle local object 或 AttributeError: Can't pickle module。
实操建议：
立即学习“Python免费学习笔记（深入）”；
- 确保目标函数是模块级函数（不在 class 内、不在 if __name__ == '__main__' 块外定义）
- 避免传 lambda、闭包、实例方法；改用普通函数 + 显式参数
- 在 Windows 脚本开头加
if __name__ == '__main__':保护，否则 spawn 会重复导入执行 - 不要试图用
set_start_method('fork')强切 —— Windows 不支持 fork
