文章指出，Python程序要在断网后继续执行，关键是将网络视为不可靠资源，采用超时与重试（含指数退避与抖动）、断路器与降级、离线优先的本地队列与事务日志、幂等与冲突解决、断点续传与增量同步，并辅以可观测与治理流程。通过在断网时落地“请求意图”，在恢复后以幂等重放与校验恢复一致性，并以节流和优先级控制避免二次故障，即可实现安全继续。文中参考了IETF RFC 9110与Google SRE理念，并建议在团队层面借助项目管理系统（如PingCode）承载恢复任务与审计，形成系统化、可验证的容错闭环与持续优化机制。

本文给出在Python中防止“终止执行”的系统化方法：以异常兜底与幂等重试阻断崩溃、以信号处理实现优雅关闭、在线程/异步/多进程中正确管理生命周期，并通过systemd、Docker、Kubernetes等外部守护实现自愈；同时以检查点与可回放日志保障数据一致性。无法拦截的极限场景则转向观测、重启与恢复工程。通过指标驱动与混沌演练将策略固化到流程中，降低终止风险并提升可恢复性。

本文围绕Python并行容错给出可执行策略与模型选择建议：针对线程、进程、asyncio与分布式任务队列，将隔离、超时与取消、重试与回退、熔断与舱壁、幂等与一致性组合为统一的弹性体系。实践要点包括：任务级超时与截止时间、指数退避与抖动的有界重试、失败后的回退与降级、断路器与并发限流、幂等键与去重表、DLQ与检查点，以及结构化日志、指标与分布式追踪支撑的SLO与错误预算。工程落地通过监督者与心跳保活、配置化的容错模板与故障演练、回放与审计闭环实现。在规模化协作中，可借助项目协作系统将弹性需求与变更流程化管理，如将容错检查清单与演练脚本接入研发管理平台以提升治理效率。