python使用threading獲取線程函數返回值的實現方法
這篇文章主要介紹了python使用threading獲取線程函數返回值的實現方法,需要的朋友可以參考下
threading用於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,多線程並行對環境各個部分執行一些操作,並最終知道這些並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並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 threading
class MyThread(object):
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 start(self):
這樣能夠成功獲得返回值了,實驗:
def func1(ret_num):
def func2(ret_num):
def func3():
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
最后的輸出結果
func1 ret:1
func2 ret:2
func3 ret:100
all 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