我正在寻找一段时间的解决方案来调试我的线程，我发现它在这里感谢haridsv。我使用稍微简化的版本，使用traceback.print_stack():

import sys, traceback, signal
import threading
import os

def dumpstacks(signal, frame):
  id2name = dict((th.ident, th.name) for th in threading.enumerate())
  for threadId, stack in sys._current_frames().items():
    print(id2name[threadId])
    traceback.print_stack(f=stack)

signal.signal(signal.SIGQUIT, dumpstacks)

os.killpg(os.getpgid(0), signal.SIGQUIT)

为了满足我的需要，我还按名称筛选线程。

在这里真正帮助我的是spiv的技巧(如果我有声望分数，我会投票并评论)，即从一个未准备好的Python进程中获得堆栈跟踪。除非我修改了gdbinit脚本，否则它无法工作。所以:

下载https://svn.python.org/projects/python/trunk/Misc/gdbinit并将其放在~/.gdbinit中 编辑它，将PyEval_EvalFrame更改为PyEval_EvalFrameEx [edit:不再需要;链接的文件在2010-01-14已经有此更改] 附加gdb: gdb -p PID 获取python堆栈跟踪:pystack

我不知道有什么类似于java对SIGQUIT的响应，所以您可能必须将其构建到应用程序中。也许您可以在另一个线程中创建一个服务器，以便在响应某种类型的消息时获得堆栈跟踪?

我是GDB阵营的python扩展。关注https://wiki.python.org/moin/DebuggingWithGdb，这意味着

DNF install GDB python-debuginfo或sudo apt-get install GDB python2.7-dbg GDB python <运行进程>的pid py-bt

同时考虑info threads和thread apply all py-bt。

在运行代码时，您可以插入这个小片段，以查看格式化良好的打印堆栈跟踪。它假设在项目的根目录中有一个名为logs的文件夹。

# DEBUG: START DEBUG -->
import traceback

with open('logs/stack-trace.log', 'w') as file:
    traceback.print_stack(file=file)
# DEBUG: END DEBUG --!

在Python 3中，当你第一次在调试器中使用c(ont(inue))时，pdb会自动安装一个信号处理程序。然后按Control-C会让你回到那里。在Python 2中，这里有一个单行程序，即使在相对较旧的版本中也可以工作(在2.7中测试过，但我检查了Python源代码回到2.4，看起来还可以):

import pdb, signal
signal.signal(signal.SIGINT, lambda sig, frame: pdb.Pdb().set_trace(frame))

如果你花时间调试Python, pdb是值得学习的。这个界面有点迟钝，但是对于使用过类似工具(比如gdb)的人来说应该很熟悉。