首先帮你理清几个核心问题，结合实际开发经验给你分析：

是否必须关闭所有使用过的线程？ #

Python里其实没有“关闭”线程的说法，线程的结束逻辑要分情况看：

• 默认创建的是非守护线程，主线程退出前会一直等待所有非守护线程执行完毕才会终止整个进程。如果你的线程是无限循环的任务，主线程会一直卡着等它，这时候你需要通过优雅的方式让线程停止（比如用threading.Event()触发退出信号），而不是强制“关闭”。
• 如果把线程设置为守护线程（thread.daemon = True），主线程退出时会直接终止所有守护线程，不需要等待它们完成。但要注意，守护线程里如果有需要安全释放的资源（比如文件句柄、数据库连接），这种方式可能会导致资源泄漏，只适合无状态、不需要清理的后台任务。

所以不是“必须关闭”，而是要确保线程能按照预期结束，避免进程无法正常退出或者资源泄漏的问题。

未关闭线程会不会引发core dump？ #

纯Python线程本身几乎不会导致core dump——core dump通常是底层C代码的内存错误（比如内存越界访问、空指针引用、内存泄漏导致的堆溢出）触发的。不过如果你的线程中使用了带有C扩展的第三方库（比如NumPy、OpenCV、某些数据库驱动），且这些库存在线程安全问题，或者线程间的资源竞争触发了底层的内存错误，那么未正确管理的线程可能成为诱因。

举个例子：如果线程A和线程B同时操作一个非线程安全的C扩展对象，可能导致底层数据结构损坏，进而触发core dump。这种情况下，不是“未关闭线程”直接导致的，而是线程的并发访问逻辑有问题，加上未及时终止线程导致问题重复出现。

排查建议 #

• 先定位core dump的具体原因：可以在代码开头加入import faulthandler; faulthandler.enable()，这样core dump时会生成详细的栈追踪信息，帮你找到是哪个模块出的问题。
• 完善线程的退出逻辑：给每个长期运行的线程加上退出信号（比如threading.Event()），让主线程退出前通知所有线程停止循环并清理资源。
• 确认第三方库的线程安全性：如果用了带C扩展的库，查一下官方文档是否支持多线程并发，或者是否需要加锁保护共享资源。
• 简化代码测试：去掉非必要的线程逻辑，只保留核心功能，看是否还会出现core dump，逐步排查问题点。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者M.Girish Babu