这篇文章主要介绍“如何实现多个线程的等待同时结束”，在日常操作中，相信很多人在如何实现多个线程的等待同时结束问题上存在疑惑，小编查阅了各式资料，整理出简单好用的操作方法，希望对大家解答”如何实现多个线程的等待同时结束”的疑惑有所帮助！接下来，请跟着小编一起来学习吧！
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我们在写多线程代码的时候，可能会需要等待多个线程同时结束，然后再进行后续的流程。例如，我做了一个聚合搜索引擎，用户输入一个关键词，我需要同时在很多个搜索引擎上搜索，然后把搜索结果汇总以后返回给用户。
示例代码如下：
@app.get('/api/search') def search(keyword: str): google_result = requests.get('Google 搜索地址').text baidu_result = requests.get('百度搜索地址').text bing_result = requests.get('Bing搜索地址').text result = combine(google_result, baidu_result, bing_result) return {'success': True, 'result': result}从上面这段代码，大家可能会发现一个问题，就是在请求多个搜索引擎的时候是串行的，先访问 Google，访问完成再访问百度，访问完成最后访问 Bing。这样显然会浪费大量的时间。
如果你不会async/await，那么为了解决这个问题，你能想到的显然就是使用多线程。使用3个线程同时访问 Google、百度和 Bing，然后把结果汇总传入combine函数，不就解决问题了吗?
如果仅仅是启动多个线程，那么做法很简单：
import threading def get_url(url): result = requests.get(url, headers=HEADERS).text return result @app.get('/api/search') def search(keyword: str): google_thead = threading.Thread(target=get_url, 'Google 搜索地址') baidu_thread = threading.Thread(target=get_url, '百度搜索地址') bing_thread = threading.Thread(target=get_url, 'Bing搜索地址') google_thread.start() baidu_thread.start() bing_thread.start() ...现在问题来了，三个线程确实已经启动了，但你怎么知道到什么时候为止，所有线程都运行完毕?
这里我们给出几个方法。
调用线程的.join()方法，就可以卡住主线程，直到这个子线程运行完毕才能让主线程继续运行后面的代码。所以我们可以修改代码为：
import threading def get_url(url): result = requests.get(url, headers=HEADERS).text return result @app.get('/api/search') def search(keyword: str): google_thead = threading.Thread(target=get_url, 'Google 搜索地址') baidu_thread = threading.Thread(target=get_url, '百度搜索地址') bing_thread = threading.Thread(target=get_url, 'Bing搜索地址') google_thread.start() baidu_thread.start() bing_thread.start() google_thread.join() baidu_thread.join() bing_thread.join()但等一等，我怎么拿到子线程的返回呢?在默认情况下，你确实拿不到返回的数据。所以你需要传入一个东西去子线程接收结果。所以代码可以改为：
import threading def get_url(url, output): result = requests.get(url, headers=HEADERS).text output.append(result) @app.get('/api/search') def search(keyword: str): result = [] google_thead = threading.Thread(target=get_url, args=['Google 搜索地址', result]) baidu_thread = threading.Thread(target=get_url, args=['百度搜索地址', result]) bing_thread = threading.Thread(target=get_url, args=['Bing搜索地址', result]) google_thread.start() baidu_thread.start() bing_thread.start() google_thread.join() baidu_thread.join() bing_thread.join() combine(*result)因为线程是共享内存的，所以他们可以直接修改主线程传入的列表。
在使用.join()的时候，需要小心不要把.join()放错了地方，否则你的多线程就会变成单线程。详情可以看我的这篇文章： 等一等，你的多线程可别再乱 join 了。
Python 自带了一个concurrent模块，它就是专门用来处理并发问题的。我们也可以使用这个模块中的ThreadPoolExecutor来解决问题：
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, as_completed def get_url(url): result = requests.get(url, headers=HEADERS).text return result @app.get('/api/search') def search(keyword: str): tasks = [] with ThreadPoolExecutor() as executor: for url in ['Google 搜索地址', '百度搜索地址', 'Bing搜索地址'] task = executor.submit(get_url, url) tasks.append(task) result = [x.result() for x in as_completed(tasks)] combine(*result) ...concurrent.futures里面的as_completed函数接收一个列表，列表里面是多个并发任务。当所有并发任务都运行结束时，它才会返回一个可迭代对象。对它进行迭代以后，每个元素的.result()就是每个子线程运行的返回结果。
除了上面两个方法外，还可以使用multiprocessing.dummy里面的Pool来实现更简单的多线程。
到此，关于“如何实现多个线程的等待同时结束”的学习就结束了，希望能够解决大家的疑惑。理论与实践的搭配能更好的帮助大家学习，快去试试吧！若想继续学习更多相关知识，请继续关注创新互联网站，小编会继续努力为大家带来更多实用的文章！
