python中的线程：使用target =时检索返回值[重复]答案

【问题标题】：Threading in python: retrieve return value when using target= [duplicate]python中的线程：使用target =时检索返回值[重复]
【发布时间】：2010-04-05 06:43:36
【问题描述】：

可能重复：
Return value from thread

我想像这样获得一堆服务器的“空闲内存”：

def get_mem(servername):  
    res = os.popen('ssh %s "grep MemFree /proc/meminfo | sed \'s/[^0-9]//g\'"' % servername)  
    return res.read().strip()

因为这可以线程化，所以我想做这样的事情：

import threading  
thread1 = threading.Thread(target=get_mem, args=("server01", ))  
thread1.start()

但是现在：如何访问 get_mem 函数的返回值？我真的需要完全成熟地创建class MemThread(threading.Thread) 并覆盖__init__ 和__run__吗？

【问题讨论】：

使用 markdown (daringfireball.net/projects/markdown/syntax) 而不是 HTML 来格式化代码：使用 4 个前导空格缩进代码行。点击帖子编辑器工具栏中的橙色问号了解更多信息。
我意识到这是在提出问题很久之后，但我在threading.Thread 子类中提出了一个相当简单的闭包函数来保存线程的结果。回答这个问题的帖子现在已经结束，所以我也不能在这里回答这个问题，但请参阅stackoverflow.com/a/65447493 以获得快速解释！

标签： python memory multithreading

【解决方案1】：

您可以创建一个同步的queue，将其传递给线程函数，并通过将结果推送到队列中让它报告回来，例如：

def get_mem(servername, q):
    res = os.popen('ssh %s "grep MemFree /proc/meminfo | sed \'s/[^0-9]//g\'"' % servername)
    q.put(res.read().strip())

# ...

import threading, queue
q = queue.Queue()
threading.Thread(target=get_mem, args=("server01", q)).start()
result = q.get()

【讨论】：

【解决方案2】：

为了记录，这是我最终想出的（偏离multiprocessing examples

from multiprocessing import Process, Queue

def execute_parallel(hostnames, command, max_processes=None):
    """
    run the command parallely on the specified hosts, returns output of the commands as dict

    >>> execute_parallel(['host01', 'host02'], 'hostname')
    {'host01': 'host01', 'host02': 'host02'}
    """
    NUMBER_OF_PROCESSES = max_processes if max_processes else len(hostnames)

    def worker(jobs, results):
        for hostname, command in iter(jobs.get, 'STOP'):
            results.put((hostname, execute_host_return_output(hostname, command)))

    job_queue = Queue()
    result_queue = Queue()

    for hostname in hostnames:
        job_queue.put((hostname, command))

    for i in range(NUMBER_OF_PROCESSES):
        Process(target=worker, args=(job_queue, result_queue)).start()

    result = {}
    for i in range(len(hostnames)):
        result.update([result_queue.get()])

    # tell the processes to stop
    for i in range(NUMBER_OF_PROCESSES):
        job_queue.put('STOP')

    return result

【讨论】：