面试题：Python多线程编程中return语句的复杂应用

Question

在Python多线程编程中，创建两个线程，一个线程负责计算从1到100的累加和，另一个线程负责计算从1到100的偶数累加和。在每个线程的函数中，合理使用return语句将计算结果返回。主线程等待两个线程执行完毕后，将两个返回值相乘，并最终使用return返回乘积结果。请编写完整代码实现上述功能，并解释在多线程场景下使用return语句可能遇到的问题及解决方案。

Answer 1

import threading


def sum_1_to_100():
    total = 0
    for i in range(1, 101):
        total += i
    return total


def sum_even_1_to_100():
    total = 0
    for i in range(2, 101, 2):
        total += i
    return total


if __name__ == '__main__':
    result1 = None
    result2 = None

    def target1():
        nonlocal result1
        result1 = sum_1_to_100()

    def target2():
        nonlocal result2
        result2 = sum_even_1_to_100()

    t1 = threading.Thread(target=target1)
    t2 = threading.Thread(target=target2)

    t1.start()
    t2.start()

    t1.join()
    t2.join()

    if result1 is not None and result2 is not None:
        product = result1 * result2
        print(product)

在多线程场景下使用return语句可能遇到的问题及解决方案：

• 问题：在Python多线程中，直接在子线程函数中使用return语句返回值是无法像普通函数调用那样获取到返回值的。因为线程启动后是异步执行的，主线程不会等待子线程函数执行完return就继续执行了，并且没有直接获取子线程函数返回值的机制。
• 解决方案：
  • 使用全局变量或nonlocal变量：如上述代码中，定义了全局变量result1和result2，在线程的目标函数中修改这些变量的值，主线程通过访问这些变量来获取子线程的计算结果。
  • 使用Queue：Queue是线程安全的队列，可以在子线程中将计算结果放入队列，主线程从队列中获取结果。例如：

import threading
from queue import Queue


def sum_1_to_100(queue):
    total = 0
    for i in range(1, 101):
        total += i
    queue.put(total)


def sum_even_1_to_100(queue):
    total = 0
    for i in range(2, 101, 2):
        total += i
    queue.put(total)


if __name__ == '__main__':
    q1 = Queue()
    q2 = Queue()

    t1 = threading.Thread(target=sum_1_to_100, args=(q1,))
    t2 = threading.Thread(target=sum_even_1_to_100, args=(q2,))

    t1.start()
    t2.start()

    t1.join()
    t2.join()

    result1 = q1.get()
    result2 = q2.get()

    product = result1 * result2
    print(product)

• 使用Future对象（concurrent.futures模块）：concurrent.futures模块提供了ThreadPoolExecutor和ProcessPoolExecutor，它们可以创建线程池和进程池，并返回Future对象，通过Future对象的result()方法可以获取线程或进程执行函数的返回值。例如：

import concurrent.futures


def sum_1_to_100():
    total = 0
    for i in range(1, 101):
        total += i
    return total


def sum_even_1_to_100():
    total = 0
    for i in range(2, 101, 2):
        total += i
    return total


if __name__ == '__main__':
    with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor() as executor:
        future1 = executor.submit(sum_1_to_100)
        future2 = executor.submit(sum_even_1_to_100)

        result1 = future1.result()
        result2 = future2.result()

        product = result1 * result2
        print(product)