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python threading获取线程函数返回值

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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 trace_func(self, func, *args, **kwargs):
    """
    @note:替代profile_func,新的跟踪线程返回值的函数,对真正执行的线程函数包一次函数,以获取返回值
    """
    ret = func(*args, **kwargs)
    self.ret_flag += ret

这样就需要修改start方法中Thread函数的设置,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

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