提到线程，你的大脑应该有这样的印象：咱们能够管制它何时开始，却无法控制它何时完结，那么如何获取线程的返回值呢？明天就分享一下本人的一些做法。
办法一：应用全局变量的列表，来保留返回值
ret_values = []
def thread_func(*args):
...
value = ...
ret_values.append(value)抉择列表的一个起因是：列表的 append() 办法是线程平安的，CPython 中，GIL 避免对它们的并发拜访。如果你应用自定义的数据结构，在并发批改数据的中央须要加线程锁。
如果当时晓得有多少个线程，能够定义一个固定长度的列表，而后依据索引来寄存返回值，比方：
from threading import Thread
threads = [None] * 10
results = [None] * 10
def foo(bar, 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()
print (" ".join(results))办法二：重写 Thread 的 join 办法，返回线程函数的返回值
默认的 thread.join() 办法只是期待线程函数完结，没有返回值，咱们能够在此处返回函数的运行后果，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()
print(twrv.join()) # 此处会打印 hello world。这样当咱们调用 thread.join() 期待线程完结的时候，也就失去了线程的返回值。
办法三：应用规范库 concurrent.futures
我感觉前两种形式切实太低级了，Python 的规范库 concurrent.futures 提供更高级的线程操作，能够间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): # 模仿多个工作
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
print(future.result())某次运行的后果如下：
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
hello world! 6以上就是本次分享的所有内容，如果你感觉文章还不错，欢送关注公众号：Python 编程学习圈 ，每日干货分享，发送“J”还可支付大量学习材料，内容笼罩 Python 电子书、教程、数据库编程、Django，爬虫，云计算等等。或是返回编程学习网，理解更多编程技术常识。