在 python 中使用 thread.start() 返回值（使用队列）

Question

我想创建一个函数的多线程版本。我发现t.start()返回None，所以我必须使用队列。我搜索了文档，但我不明白如何在我的示例中使用它。

这是函数：

def derivative(lst, var):  # Example of lst =  [1 + [3 * x]]
    if len(lst) == 1:       
        return derive_solver(lst[0], var)

    if lst[1] == '+':
        return [derivative(lst[0], var), '+', derivative(lst[2], var)]

    if lst[1]  == '*':
        return [[derivative(lst[0], var), '*', lst[2]], '+', [lst[0], '*', derivative(lst[2], var)]]

这是我尝试多线程该功能：

def derivative(lst, var):  # Example of lst =  [1 + [3 * x]]
    if len(lst) == 1:       
        return derive_solver(lst[0], var)

    if lst[1] == '+':
        t1 = threading.Thread(target = derivative,  args=(lst[0], var))
        t2 = threading.Thread(target = derivative,  args=(lst[2], var))
        return [t1.start(), '+', t2.start()]

    if lst[1]  == '*':
        t1 = threading.Thread(target = derivative,  args=(lst[0], var))
        t2 = threading.Thread(target = derivative,  args=(lst[2], var))
        return [[t1.start(), '*', lst[2]], '+', [lst[0], '*', t2.start()]] 

问题是t1.start() 不返回值...

你知道如何使用队列解决这个问题吗？

谢谢！

Answer 1

问题是t1.start()不返回值...

当然不是。t1此时还没有完成。如果start等待后台线程完成，则绝对没有理由首先使用线程。

您需要进行设置，以便后台线程将它们的工作发布到某个地方并通知您它们已完成，然后等待两个线程都向您发送信号。队列是一种方法。一个共享变量加上一个Condition. 或者，在这种情况下，只是一个共享变量加上join线程。但我将展示一种使用队列的方法，因为这就是您所要求的：

def enthread(target, args):
    q = queue.Queue()
    def wrapper():
        q.put(target(*args))
    t = threading.Thread(target=wrapper)
    t.start()
    return q

q1 = enthread(target = derivative,  args=(lst[0], var))
q2 = enthread(target = derivative,  args=(lst[2], var))
return [q1.get(), '+', q2.get()]

我所做的是创建一个队列，将它传递给后台线程的目标函数（它包装了真正的目标函数），然后让后台线程将其结果放在队列中。然后，主线程可以在队列中等待。

请注意，这不是join每个线程，这可能是一个问题。但希望您能看到如何扩展代码以使其更健壮。

另请注意，在检查线程 2 之前，我们明确地等待线程 1 完成。在获得所有结果之前您无法执行任何操作的情况下，这很好。但是，在许多应用中，你会希望有一个单一的队列，这样你就可以拿起的结果，因为他们进来（如果你需要能够重建原来的顺序标注在某些方面的数值）。

更好的解决方案是使用更高级别的抽象，例如线程池或未来（或执行器，将两个抽象结合为一个）。但值得先了解这些部分是如何工作的，然后学习如何以简单的方式做事。所以，一旦你理解了为什么会这样，就去阅读 上的文档concurrent.futures。

最后，假设您正在使用 CPython 或其他基于 GIL 的实现（您可能是这样的）并且该derive_solver函数不是一个 C 扩展函数，明确设计用于在没有 GIL 的情况下完成大部分工作，这不会是一个首先是个好主意。当您需要没有并行性的并发性时（因为您的代码更简单，或者因为它受 I/O 限制），线程非常有用，但是当您真正尝试从多个内核中受益时，它们不是答案，因为只有一个线程此时可以运行解释器。如果需要并行性，请使用multiprocessing（或仅concurrent.futures.ProcessPoolExecutor代替concurrent.futures.ThreadPoolExecutor）。