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 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
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,如果大家有任何疑问请给我留言,小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对网站的支持!
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P70系列延期,华为新旗舰将在下月发布
3月20日消息,近期博主@数码闲聊站 透露,原定三月份发布的华为新旗舰P70系列延期发布,预计4月份上市。
而博主@定焦数码 爆料,华为的P70系列在定位上已经超过了Mate60,成为了重要的旗舰系列之一。它肩负着重返影像领域顶尖的使命。那么这次P70会带来哪些令人惊艳的创新呢?
根据目前爆料的消息来看,华为P70系列将推出三个版本,其中P70和P70 Pro采用了三角形的摄像头模组设计,而P70 Art则采用了与上一代P60 Art相似的不规则形状设计。这样的外观是否好看见仁见智,但辨识度绝对拉满。
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