提到线程,线程你的值的种方大脑应该有这样的印象:我们可以控制它何时开始,却无法控制它何时结束,线程那么如何获取线程的值的种方返回值呢?今天就分享一下自己的一些做法。 方法一:使用全局变量的线程列表,来保存返回值ret_values = [] def thread_func(*args): ... value = ... 选择列表的值的种方一个原因是:列表的 append() 方法是线程安全的,CPython 中,源码下载线程GIL 防止对它们的值的种方并发访问。如果你使用自定义的线程数据结构,在并发修改数据的值的种方地方需要加线程锁。 如果事先知道有多少个线程,线程可以定义一个固定长度的值的种方列表,然后根据索引来存放返回值,线程比如: from threading import Thread threads = [None] * 10 results = [None] * 10 def foo(bar,值的种方 result, index): result[index] = f"foo-{ index}" for i in range(len(threads)): threads[i] = Thread(target=foo, args=(world!, results, i)) threads[i].start() for i in range(len(threads)): threads[i].join() 默认的 thread.join() 方法只是高防服务器等待线程函数结束,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: from threading import Thread def foo(arg): return arg class ThreadWithReturnValue(Thread): def run(self): if self._target is not None: self._return = self._target(*self._args, **self._kwargs) def join(self): super().join() return self._return twrv = ThreadWithReturnValue(target=foo, args=("hello world",)) twrv.start() 这样当我们调用 thread.join() 等待线程结束的时候,也就得到了线程的返回值。 我觉得前两种方式实在太低级了,Python 的标准库 concurrent.futures 提供更高级的线程操作,可以直接获取线程的返回值,相当优雅,代码如下: import concurrent.futures def foo(bar): return bar with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=10) as executor: to_do = [] for i in range(10): # 模拟多个任务 future = executor.submit(foo, f"hello world! { i}") to_do.append(future) for future in concurrent.futures.as_completed(to_do): # 并发执行 某次运行的结果如下: hello world! 8 hello world! 3 hello world! 5 hello world! 2 hello world! 9 hello world! 7 hello world! 4 hello world! 0 hello world! 1