value):# 计算结果returnvalue*2# 示例计算# 创建线程实例thread=MyThread(10)# 启动线程thread.start()# 等待线程完成thread.join()# 获取返回值result=thread.resultprint(f"线程的返回值是:{result}")# 输出结果
方法二:重写 Thread 的 join 方法,返回线程函数的返回值 默认的 thread.join() 方法只是等待线程函数结束,没有返回值,我们可以在此处返回函数的运行结果,代码如下: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 from threadingimportThread deffoo(arg):returnargclassThreadWithReturnValue(Thread):defrun(self...
1、使用全局变量的列表，来保存返回值 ret_valuese = []def thread_func(*args):...value = ...ret_values.append(value)选择列表的一个原因是：列表的append()方法是线程安全的，CPython中，GIL防止对它们的并发访问。如果你使用自定义的数据结构，在并发修改数据的地方需要加线程锁。如果事先知道有多少个线...
value is: 15 func2 return value is: 19 方法二: threading.Thread,重写 run 方法 class my(threading.Thread): def __init__(self,func,args=()): super(mythread, self).__init__() self.func=func self.args=args def run(self): self.result=self.func(*self.args) def get_result(...
Python中获取线程返回值的方式主要有三种:使用全局变量的列表,来保存返回值;重写Thread的join方法,返回线程函数的返回值;使用标准库concurrent.futures,接下来具体为大家介绍一下这三种方式。 1、使用全局变量的列表,来保存返回值 ret_valuese = [] def thread_func(*args): ...
A normal Python Thread cannot have a Return Value to send back to the Main Thread from which it was created.
from threading import Thread def first_function(first_argu, return_val): print(first_argu) return_val[0] = "Return Value from " + first_argu return_val_from_1 = [None] * 1 return_val_from_2 = [None] * 1 thread_1 = Thread(target=first_function, args=("Thread 1", return_val_...
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...
线程相关的模块有thread和threading,其中threading是thread的改进和升级版,且thread模块有一个致命的缺点,在主线程退出之后,所有其他线程都会在没有清理的情况下直接退出。threading模块中加入守护线程概念,如果被指明为守护线程后主线程退出后不会等待守护线程执行完毕才吐出。整个Python 程序(可以解读为:主线程)将在所有...
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 M...