Python多线程异步获得多函数调用的返回值，python多线程,import threa

Python多线程异步获得多函数调用的返回值，python多线程,import threa

import threadingclass 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_numdef func2(ret_num):    print "func2 ret:%d" % ret_num    return ret_numdef func3():    print "func3 ret:100"    return 100mt = 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