python获取threading多线程的return返回值

# -*- coding: utf-8 -*-
import threading,time
 
"""
用类包装线程；调用时可以获取线程的return返回值
"""
 
# 定义一个MyThread.py线程类
class MyThread(threading.Thread):
    def __init__(self, func, args=()):
        super(MyThread, self).__init__()
        self.func = func
        self.args = args
    def run(self):
        time.sleep(2)
        self.result = self.func(*self.args)
    def get_result(self):
        threading.Thread.join(self)  # 等待线程执行完毕
        try:
            return self.result
        except Exception:
            return None
 
#获取多线程return返回值的测试方法
def admin(number):
    uiu = number
    for i in range(10):
        uiu = uiu+i
    return uiu
 
if __name__ == "__main__":
    #创建四个线程
    more_th1 = MyThread(admin,(5,))
    more_th2 = MyThread(admin,(10,))
    more_th3 = MyThread(admin,(50,))
    more_th4 = MyThread(admin,(78,))
 
    #启动线程
    more_th1.start()
    more_th2.start()
    more_th3.start()
    more_th4.start()
 
    #线程等待（即：等待四个线程都运行完毕，才会执行之后的代码）
    more_th1.join()
    more_th2.join()
    more_th3.join()
    more_th4.join()
 
    #输出线程执行方法后的的返回值
    print(more_th1.get_result())
    print(more_th2.get_result())
    print(more_th3.get_result())
    print(more_th4.get_result())

# -*- coding: utf-8 -*-
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
import threading
import time
 
# 定义获取线程return返回测试的方法
def action_a(max):
    my_sum = max + 1
    return my_sum
 
def action_b(max):
    my_sum = max + 100
    time.sleep(3)
    return my_sum
 
# 创建包含2个线程的线程池
pool = ThreadPoolExecutor(max_workers=2)
# 向线程池提交一个任务, 20和10会作为action_a/b()方法的参数
future1 = pool.submit(action_a, 20)
future2 = pool.submit(action_b, 10)
 
# 判断future1线程是否结束---返回False表示该线程未结束，True表示该线程已经结束
print("future1线程的状态：" + str(future1.done()))       #此时future1线程已结束
# 判断future2线程是否结束
print("future2线程的状态：" + str(future2.done()))        #此时future2线程未结束，因为休眠了3秒
 
# 查看future1代表的任务返回的结果，如果线程未运行完毕，会暂时阻塞，等待线程运行完毕后再执行、输出；
print(future1.result())        #此处会直接输出
# 查看future2代表的任务返回的结果
print(future2.result())        #此处会等待3秒，因为方法中休眠了3秒
 
# 关闭线程池
pool.shutdown()