Возвращаемое значение из потока

Если вы вызывали join (), чтобы дождаться завершения потока, вы можете просто прикрепить результат к самому экземпляру потока, а затем получить его из основного потока после возврата join ().

с другой стороны, вы не расскажите, как вы собираетесь обнаружить, что нить сделать и результат налицо. Если у вас уже есть способ сделать это, он, вероятно, укажет вам (и нам, если вы скажете нам) на лучший способ получения результатов из.

вы должны передать экземпляр очереди в качестве параметра, то вы должны .поместите () возвращаемый объект в очередь. Вы можете собрать возвращаемое значение через очередь.получить() любой объект, который вы поставили.

пример:

queue = Queue.Queue()
thread_ = threading.Thread(
                target=target_method,
                name="Thread1",
                args=[params, queue],
                )
thread_.start()
thread_.join()
queue.get()

def target_method(self, params, queue):
 """
 Some operations right here
 """
 your_return = "Whatever your object is"
 queue.put(your_return)

использовать для нескольких потоков:

#Start all threads in thread pool
    for thread in pool:
        thread.start()
        response = queue.get()
        thread_results.append(response)

#Kill all threads
    for thread in pool:
        thread.join()

Я использую эту реализацию, и она отлично работает для меня. Я хочу, чтобы вы это сделали.

использовать лямда - чтобы обернуть целевую функцию потока и передать ее возвращаемое значение обратно в родительский поток с помощью очереди. (Исходная целевая функция остается неизменной без дополнительного параметра очереди.)

пример кода:

import threading
import queue
def dosomething(param):
    return param * 2
que = queue.Queue()
thr = threading.Thread(target = lambda q, arg : q.put(dosomething(arg)), args = (que, 2))
thr.start()
thr.join()
while not que.empty():
    print(que.get())

выход:

4

Я удивлен, что никто не упомянул, что вы можете просто передать его изменчивое:

>>> thread_return={'success': False}
>>> from threading import Thread
>>> def task(thread_return):
...  thread_return['success'] = True
... 
>>> Thread(target=task, args=(thread_return,)).start()
>>> thread_return
{'success': True}

возможно, это имеет серьезные проблемы, о которых я не знаю.

другой подход заключается в передаче функции обратного вызова потоку. Это дает простой, безопасный и гибкий способ вернуть значение родителю в любое время из Нового потока.

# A sample implementation

import threading
import time

class MyThread(threading.Thread):
    def __init__(self, cb):
        threading.Thread.__init__(self)
        self.callback = cb

    def run(self):
        for i in range(10):
            self.callback(i)
            time.sleep(1)


# test

import sys

def count(x):
    print x
    sys.stdout.flush()

t = MyThread(count)
t.start()

вы можете использовать synchronised очереди модуль.
Рассмотрим, что вам нужно проверить информацию пользователя из базы данных с известным идентификатором:

def check_infos(user_id, queue):
    result = send_data(user_id)
    queue.put(result)

теперь вы можете получить ваши данные следующим образом:

import queue, threading
queued_request = queue.Queue()
check_infos_thread = threading.Thread(target=check_infos, args=(user_id, queued_request))
check_infos_thread.start()
final_result = queued_request.get()

POC:

import random
import threading

class myThread( threading.Thread ):
    def __init__( self, arr ):
        threading.Thread.__init__( self )
        self.arr = arr
        self.ret = None

    def run( self ):
        self.myJob( self.arr )

    def join( self ):
        threading.Thread.join( self )
        return self.ret

    def myJob( self, arr ):
        self.ret = sorted( self.arr )
        return

#Call the main method if run from the command line.
if __name__ == '__main__':
    N = 100

    arr = [ random.randint( 0, 100 ) for x in range( N ) ]
    th = myThread( arr )
    th.start( )
    sortedArr = th.join( )

    print "arr2: ", sortedArr

Ну, в модуле Python threading есть объекты условий, которые связаны с блокировками. Один метод acquire() вернет любое значение, возвращаемое из базового метода. Для получения дополнительной информации: Python Condition Objects

на основе предложения jcomeau_ictx. Самый простой, с которым я столкнулся. Требование здесь состояло в том, чтобы получить статус выхода staus из трех разных процессов, запущенных на сервере, и запустить другой скрипт, если все три будут успешными. Это, кажется, работает нормально

  class myThread(threading.Thread):
        def __init__(self,threadID,pipePath,resDict):
            threading.Thread.__init__(self)
            self.threadID=threadID
            self.pipePath=pipePath
            self.resDict=resDict

        def run(self):
            print "Starting thread %s " % (self.threadID)
            if not os.path.exists(self.pipePath):
            os.mkfifo(self.pipePath)
            pipe_fd = os.open(self.pipePath, os.O_RDWR | os.O_NONBLOCK )
           with os.fdopen(pipe_fd) as pipe:
                while True:
                  try:
                     message =  pipe.read()
                     if message:
                        print "Received: '%s'" % message
                        self.resDict['success']=message
                        break
                     except:
                        pass

    tResSer={'success':'0'}
    tResWeb={'success':'0'}
    tResUisvc={'success':'0'}


    threads = []

    pipePathSer='/tmp/path1'
    pipePathWeb='/tmp/path2'
    pipePathUisvc='/tmp/path3'

    th1=myThread(1,pipePathSer,tResSer)
    th2=myThread(2,pipePathWeb,tResWeb)
    th3=myThread(3,pipePathUisvc,tResUisvc)

    th1.start()
    th2.start()
    th3.start()

    threads.append(th1)
    threads.append(th2)
    threads.append(th3)

    for t in threads:
        print t.join()

    print "Res: tResSer %s tResWeb %s tResUisvc %s" % (tResSer,tResWeb,tResUisvc)
    # The above statement prints updated values which can then be further processed

следующая функция-оболочка обернет существующую функцию и вернет объект, который указывает как на поток (так что вы можете вызвать start(),join() и т. д. на нем), а также доступ/просмотр его возможного возвращаемого значения.

def threadwrap(func,args,kwargs):
   class res(object): result=None
   def inner(*args,**kwargs): 
     res.result=func(*args,**kwargs)
   import threading
   t = threading.Thread(target=inner,args=args,kwargs=kwargs)
   res.thread=t
   return res

def myFun(v,debug=False):
  import time
  if debug: print "Debug mode ON"
  time.sleep(5)
  return v*2

x=threadwrap(myFun,[11],{"debug":True})
x.thread.start()
x.thread.join()
print x.result

это выглядит нормально, и threading.Thread класс, кажется, легко расширяется (*) с такой функциональностью, поэтому мне интересно, почему его еще нет. Есть ли недостаток в приведенном выше методе?

(*) обратите внимание, что ответ Хусану для этого вопрос делает именно это, подклассы threading.Thread в результате получается версия, где join() дает возвращаемое значение.