python使用threading获取线程函数返回值的实现方法

python使用threading获取线程函数返回值的实现方法

这篇文章主要介绍了python使用threading获取线程函数返回值的实现方法,需要的朋友可以参考下

threading用于提供线程相关的操作，线程是应用程序中工作的最小单元。python当前版本的多线程库没有实现优先级、线程组，线程也不能被停止、暂停、恢复、中断。

threading模块提供的类： 



　　Thread, Lock, Rlock, Condition, [Bounded]Semaphore, Event, Timer,
local。



threading 模块提供的常用方法：



　　threading.currentThread(): 返回当前的线程变量。



　　threading.enumerate():
返回一个包含正在运行的线程的list。正在运行指线程启动后、结束前，不包括启动前和终止后的线程。



　　threading.activeCount():
返回正在运行的线程数量，与len(threading.enumerate())有相同的结果。



threading 模块提供的常量：



　　threading.TIMEOUT_MAX 设置threading全局超时时间。

好了，正文开始：



最近需要用python写一个环境搭建工具，多线程并行对环境各个部分执行一些操作，并最终知道这些并行执行的操作是否都执行成功了，也就是判断这些操作函数的返回值是否为0。但是threading并没有显式的提供获取各个线程函数返回值的方法，只好自己动手，下面就介绍一下自己的实现方式。

一开始考虑到执行的操作可能有很多，而且后续会不断补充，因此先写了一个通用的多线程执行类，封装线程操作的基本方法，如下：  
 

import threading

class MyThread(object):

  def __init__(self, func_list=None):

  #所有线程函数的返回值汇总，如果最后为0，说明全部成功

   
self.ret_flag = 0

   
self.func_list = func_list

    self.threads
= []

  def set_thread_func_list(self, func_list):

    """

    @note:
func_list是一个list，每个元素是一个dict，有func和args两个参数

    """

   
self.func_list = func_list

  def start(self):

    """

    @note:
启动多线程执行，并阻塞到结束

    """

    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:
所有线程函数的返回值之和，如果为0那么表示所有函数执行成功

    """

    return
self.ret_flag



MyThread类会接受一个func_list参数，每个元素是一个dict，有func和args两个key，func是真正要执行的函数引用，args是函数的参数。其中最主要的方法是start方法，会多线程执行每个func，然后一直等到所有线程都执行结束后退出。接下来的关键就是如何对self.ret_flag设置正确的值，以判断所有的线程函数是否都返回0了。

我的实现是，在MyThread
class中写一个方法trace_func，作为直接的线程函数，这个trace_func中执行真正需要执行的函数，从而可以获取到该函数的返回值，设置给self.ret_flag。

这个trace_func的第一参数是要执行的func引用，后面是这个func的参数，具体代码如下：  
 

def start(self):

  """

  @note: 启动多线程执行，并阻塞到结束

  """

  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()



这样能够成功获得返回值了,实验:  
 

def func1(ret_num):

  print "func1 ret:%d" % ret_num

  return ret_num

def func2(ret_num):

  print "func2 ret:%d" % ret_num

  return ret_num

def func3():

  print "func3 ret:100"

  return 100

mt = 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



最后的输出结果

    

func1 ret:1

func2 ret:2

func3 ret:100

all thread ret : 103

总结

以上所述是小编给大家介绍的python使用threading获取线程函数返回值的实现方法，希望对大家有所帮助

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