提到线程，你的大脑应该有这样的印象：我们可以控制它何时开始，却无法控制它何时结束，那么如何获取线程的返回值呢？今天就分享一下自己的一些做法。
方法一：使用全局变量的列表，来保存返回值
ret_values = []
def thread_func(*args):
...
value = ...
ret_values.append(value)
选择列表的一个原因是：列表的 append() 方法是线程安全的，CPython 中，GIL 防止对它们的并发访问。如果你使用自定义的数据结构，在并发修改数据的地方需要加线程锁。
如果事先知道有多少个线程，可以定义一个固定长度的列表，然后根据索引来存放返回值，比如：
from threading import Thread
threads = [None] * 10
results = [None] * 10
def foo(bar, result, index):
result[index] = f"foo-{index}"
for i in range(len(threads)):
threads[i] = Thread(target=foo, args=('world!', results, i))
threads[i].start()
for i in range(len(threads)):
threads[i].join()
print (" ".join(results))
方法二：重写 Thread 的 join 方法，返回线程函数的返回值
默认的 thread.join() 方法只是等待线程函数结束，没有返回值，我们可以在此处返回函数的运行结果，代码如下：
from threading import Thread
def foo(arg):
return arg
class ThreadWithReturnValue(Thread):
def run(self):
if self._target is not None:
self._return = self._target(*self._args, **self._kwargs)
def join(self):
super().join()
return self._return
twrv = ThreadWithReturnValue(target=foo, args=("hello world",))
twrv.start()
print(twrv.join()) # 此处会打印 hello world。
这样当我们调用 thread.join() 等待线程结束的时候，也就得到了线程的返回值。
方法三：使用标准库 concurrent.futures
我觉得前两种方式实在太低级了，Python 的标准库 concurrent.futures 提供更高级的线程操作，可以直接获取线程的返回值，相当优雅，代码如下：
import concurrent.futures
def foo(bar):
return bar
with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=10) as executor:
to_do = []
for i in range(10): # 模拟多个任务
future = executor.submit(foo, f"hello world! {i}")
to_do.append(future)
for future in concurrent.futures.as_completed(to_do): # 并发执行
print(future.result())
某次运行的结果如下：
hello world! 8
hello world! 3
hello world! 5
hello world! 2
hello world! 9
hello world! 7
hello world! 4
hello world! 0
hello world! 1
hello world! 6
