随着计算机硬件的发展，人们对于计算机性能的要求也越来越高。而多线程编程正是一种有效的利用计算机多核处理器的方式，可以大大提高程序的执行效率。在Python中，多线程编程也是一种常见的实现方式。但是，如何使用Python多线程并返回值呢？
1. 使用Thread类
Python提供了Thread类来实现多线程编程。可以通过继承Thread类并重写run()方法来实现多线程。以下是一个简单的例子：
```python
import threading
class MyThread(threading.Thread):
def __init__(self, arg1, arg2):
threading.Thread.__init__(self)
self.arg1 = arg1
self.arg2 = arg2
def run(self):
# 多线程执行的代码
result = self.arg1 + self.arg2
self.result = result
t = MyThread(1, 2)
t.start()
t.join()
print(t.result)
```
在这个例子中，我们定义了一个MyThread类，重写了run()方法，在run()方法中执行了一些代码。在执行多线程的时候，我们通过MyThread类创建了一个实例t，然后调用了t.start()方法启动了多线程。在多线程执行完毕之后，我们可以通过t.result来获取执行结果。
2. 使用queue模块
在Python中，queue模块提供了线程安全的队列类，可以实现多线程之间的数据传输。以下是一个简单的例子：
```python
import queue
import threading
def worker(queue):
# 多线程执行的代码
arg1, arg2 = queue.get()
result = arg1 + arg2
queue.put(result)
q = queue.Queue()
t = threading.Thread(target=worker, args=(q,))
t.start()
q.put((1, 2))
result = q.get()
print(result)
```
在这个例子中，我们定义了一个worker()函数，用来执行多线程的代码。在执行多线程之前，我们先通过queue.Queue()创建了一个队列q。在执行多线程的时候，我们通过threading.Thread()方法创建了一个线程t，并将队列q作为参数传入。然后，我们通过q.put()方法向队列中添加数据，通过q.get()方法获取执行结果。
3. 使用concurrent.futures模块
在Python 3.x版本中，我们可以使用concurrent.futures模块来实现多线程编程。以下是一个简单的例子：
```python
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
def worker(arg1, arg2):
# 多线程执行的代码
result = arg1 + arg2
return result
executor = ThreadPoolExecutor(max_workers=1)
future = executor.submit(worker, 1, 2)
result = future.result()
print(result)
```
在这个例子中，我们通过concurrent.futures.ThreadPoolExecutor()方法创建了一个线程池executor，并设置了最大工作线程数为1。然后，我们通过executor.submit()方法将需要执行的函数worker和参数传入，得到一个future对象。最后，我们通过future.result()方法获取执行结果。
综上所述，Python提供了多种方式来实现多线程编程并返回值，包括使用Thread类、queue模块和concurrent.futures模块。在实际应用中，我们需要根据具体的需求来选择最合适的方式。
