Возвращаемое значение из потока
Как получить поток для возврата кортежа или любого значения по моему выбору обратно к родителю в Python?
11 ответов
Я предлагаю вам создать очереди.Очередь перед запуском потока и передайте его как один из аргументов потока: прежде чем поток завершится, он .put
s результат в очереди, который он получил в качестве аргумента. Родитель может .get
или .get_nowait
это по желанию.
очереди, как правило, лучший способ организовать синхронизацию потоков и связь в Python: они являются внутренне потокобезопасными, транспортными средствами передачи сообщений - лучший способ организовать многозадачность в генерал!-)
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 возвращения join ().
с другой стороны, вы не говорите нам, как вы собираетесь обнаружить, что поток сделан и что результат доступен. 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 очереди.get () какой бы объект вы ни 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 родительскому потоку 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-передать функцию 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 свои 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 потоков Python есть объекты условий, связанные с блокировками. Один метод acquire()
вернет любое значение, возвращаемое из базового метода. Дополнительная информация: Объекты Условий Python
на основе предложения jcomeau_ictx. Самый простой из тех, что мне попадались. Требование здесь состояло в том, чтобы получить статус выхода из трех различных процессов, запущенных на сервере, и запустить другой сценарий, если все три успешны. Кажется, это 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()
, etc. 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 вышеуказанном методе?
(*) обратите внимание, что husanu отвечай за это вопрос делает именно это, подклассы threading.Thread
в результате чего версия, где join()
дает возвращаемое значение.