threading用于提供線程相關的操作，線程是應用程序中工作的最小單元。python/289137.html">python當前版本的多線程庫沒有實現優先級、線程組，線程也不能被停止、暫停、恢復、中斷。
threading模塊提供的類：
Thread, Lock, Rlock, Condition, [Bounded]Semaphore, Event, Timer, local。
threading 模塊提供的常用方法：
threading.currentThread(): 返回當前的線程變量。
threading.enumerate(): 返回一個包含正在運行的線程的list。正在運行指線程啟動后、結束前，不包括啟動前和終止后的線程。
threading.activeCount(): 返回正在運行的線程數量，與len(threading.enumerate())有相同的結果。
threading 模塊提供的常量：
threading.TIMEOUT_MAX 設置threading全局超時時間。
好了，正文開始：
最近需要用python寫一個環境搭建工具，多線程并行對環境各個部分執行一些操作，并最終知道這些并行執行的操作是否都執行成功了，也就是判斷這些操作函數的返回值是否為0。但是threading并沒有顯式的提供獲取各個線程函數返回值的方法，只好自己動手，下面就介紹一下自己的實現方式。
一開始考慮到執行的操作可能有很多，而且后續會不斷補充，因此先寫了一個通用的多線程執行類，封裝線程操作的基本方法，如下：
import threadingclass MyThread(object): def __init__(self, func_list=None): #所有線程函數的返回值匯總，如果最后為0，說明全部成功 self.ret_flag = 0 self.func_list = func_list self.threads = [] def set_thread_func_list(self, func_list): """ @note: func_list是一個list，每個元素是一個dict，有func和args兩個參數 """ self.func_list = func_list def start(self): """ @note: 啟動多線程執行，并阻塞到結束 """ self.threads = [] self.ret_flag = 0 for func_dict in self.func_list: if func_dict["args"]: t = threading.Thread(target=func_dict["func"], args=func_dict["args"]) else: t = threading.Thread(target=func_dict["func"]) self.threads.append(t) for thread_obj in self.threads: thread_obj.start() for thread_obj in self.threads: thread_obj.join() def ret_value(self): """ @note: 所有線程函數的返回值之和，如果為0那么表示所有函數執行成功 """ return self.ret_flag
MyThread類會接受一個func_list參數，每個元素是一個dict，有func和args兩個key，func是真正要執行的函數引用，args是函數的參數。其中最主要的方法是start方法，會多線程執行每個func，然后一直等到所有線程都執行結束后退出。接下來的關鍵就是如何對self.ret_flag設置正確的值，以判斷所有的線程函數是否都返回0了。
我的實現是，在MyThread class中寫一個方法trace_func，作為直接的線程函數，這個trace_func中執行真正需要執行的函數，從而可以獲取到該函數的返回值，設置給self.ret_flag。
這個trace_func的第一參數是要執行的func引用，后面是這個func的參數，具體代碼如下：
def trace_func(self, func, *args, **kwargs): """ @note:替代profile_func，新的跟蹤線程返回值的函數，對真正執行的線程函數包一次函數，以獲取返回值 """ ret = func(*args, **kwargs) self.ret_flag += ret
這樣就需要修改start方法中Thread函數的設置，代碼如下：
def start(self): """ @note: 啟動多線程執行，并阻塞到結束 """ self.threads = [] self.ret_flag = 0 for func_dict in self.func_list: if func_dict["args"]: new_arg_list = [] new_arg_list.append(func_dict["func"]) for arg in func_dict["args"]: new_arg_list.append(arg) new_arg_tuple = tuple(new_arg_list) t = threading.Thread(target=self.trace_func, args=new_arg_tuple) else: t = threading.Thread(target=self.trace_func, args=(func_dict["func"],)) self.threads.append(t) for thread_obj in self.threads: thread_obj.start() for thread_obj in self.threads: thread_obj.join()
這樣能夠成功獲得返回值了,實驗:
def func1(ret_num): print "func1 ret:%d" % ret_num return ret_numdef func2(ret_num): print "func2 ret:%d" % ret_num return ret_numdef func3(): print "func3 ret:100" return 100mt = MyThread()g_func_list = []g_func_list.append({"func":func1,"args":(1,)})g_func_list.append({"func":func2,"args":(2,)})g_func_list.append({"func":func3,"args":None})mt.set_thread_func_list(g_func_list)mt.start()print "all thread ret : %d" % mt.ret_flag最后的輸出結果
func1 ret:1func2 ret:2func3 ret:100all thread ret : 103
總結
以上所述是小編給大家介紹的python使用threading獲取線程函數返回值的實現方法，希望對大家有所幫助，如果大家有任何疑問請給我留言，小編會及時回復大家的。在此也非常感謝大家對VEVB武林網網站的支持！
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