1 模块简介
concurrent.futures模块是在Python3.2中添加的。根据Python的官方文档，concurrent.futures模块提供给开发者一个执行异步调用的高级接口。concurrent.futures基本上就是在Python的threading和multiprocessing模块之上构建的抽象层，更易于使用。尽管这个抽象层简化了这些模块的使用，但是也降低了很多灵活性，所以如果你需要处理一些定制化的任务，concurrent.futures或许并不适合你。
concurrent.futures包括抽象类Executor，它并不能直接被使用，所以你需要使用它的两个子类：ThreadPoolExecutor或者ProcessPoolExecutor。正如你所猜的，这两个子类分别对应着Python的threading和multiprocessing接口。这两个子类都提供了池，你可以将线程或者进程放入其中。
在计算机科学中，future有着特殊的含义。当使用concurrent技术时，它可以被用于同步操作。future也可以描述在任务结束之前，进程或者线程的结果。我喜欢将它看作即将发生的结果。
2 模块使用
2.1 创建池
你可以通过concurrent.futures很容易地创建一个工作池。实例如下，
import os
import urllib.request
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
from concurrent.futures import as_completed
def downloader(url):
req = urllib.request.urlopen(url)
filename = os.path.basename(url)
ext = os.path.splitext(url)[1]
if not ext:
raise RuntimeError("URL does not contain an extension")
with open(filename,"wb") as file_handle:
while True:
chunk = req.read(1024)
if not chunk:
break
file_handle.write(chunk)
msg = "Finished downloading {filename}".format(filename = filename)
return msg
def main(urls):
with ThreadPoolExecutor(max_workers = 5) as executor:
futures = [executor.submit(downloader,url) for url in urls]
for future in as_completed(futures):
print(future.result())
if __name__ == "__main__":
urls = ["http://www.irs.gov/pub/irs-pdf/f1040.pdf",
"http://www.irs.gov/pub/irs-pdf/f1040a.pdf",
"http://www.irs.gov/pub/irs-pdf/f1040ez.pdf",
"http://www.irs.gov/pub/irs-pdf/f1040es.pdf",
"http://www.irs.gov/pub/irs-pdf/f1040sb.pdf"]
main(urls)
首先，我们引入我们需要的模块。然后，我们创建downloader函数，会检查URL是否有扩展名，如果没有扩展名，我们就会抛出RuntimeError错误。然后，我们创建main函数，在这里，我们会实例化一个线程池。你可以在ThreadPoolExecutor和ProcessPoolExecutor上使用Python的with语句。
我们设置线程池中工作线程数目为5。然后我们通过列表创建一组futures（或者为任务），最后，我们调用as_complete函数。这个函数是一个迭代器，当任务结束时，会返回任务。当它们完成时，我们将结果打印出来，结果就是我们的downloader函数返回的一个字符串。
如果我们使用的函数是计算密集型的，我们可以使用ProcessPoolExecutor，替代ThreadPoolExecutor，仅仅需要修改一行代码。
我们可以使用concurrent.futures中的map方法，让代码更加简洁。让我们将上述代码重构一下，如下所示，
import os
import urllib.request
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
from concurrent.futures import as_completed
def downloader(url):
req = urllib.request.urlopen(url)
filename = os.path.basename(url)
ext = os.path.splitext(url)[1]
if not ext:
raise RuntimeError("URL does not contain an extension")
with open(filename,"wb") as file_handle:
while True:
chunk = req.read(1024)
if not chunk:
break
file_handle.write(chunk)
msg = "Finished downloading {filename}".format(filename = filename)
return msg
def main(urls):
with ThreadPoolExecutor(max_workers = 5) as executor:
return executor.map(downloader, urls ,timeout = 60)
if __name__ == "__main__":
urls = ["http://www.irs.gov/pub/irs-pdf/f1040.pdf",
"http://www.irs.gov/pub/irs-pdf/f1040a.pdf",
"http://www.irs.gov/pub/irs-pdf/f1040ez.pdf",
"http://www.irs.gov/pub/irs-pdf/f1040es.pdf",
"http://www.irs.gov/pub/irs-pdf/f1040sb.pdf"]
results = main(urls)
for result in results:
print(result)
主要的区别在main函数中，已经被减少到两行代码。concurrent.futures中的map方法类似于Python中的map方法，它获取一个函数和一个可迭代对象，然后在可迭代对象上每个元素上依次调用这个函数。你也可以在你的每个线程中加入timeout，如果某一个线程挂掉，整个程序就会停止。最后，在Python3.5中，他们添加了chunksize变量，在很大的可迭代对象上使用线程池，可以改善性能。如果你使用的进程池，chunksize不会起作用。
2.2 死锁
concurrent.futures模块有一个缺陷，当调用一个关联任务，这个任务又在等待另一个任务时，你就会进入死锁。这个听起来很令人困惑，让我们看一个实例，
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
def wait_forever():
my_future = executor.submit(zip,[1,2,3],[4,5,6])
result = my_future.result()
print(result)
if __name__ == "__main__":
executor = ThreadPoolExecutor(max_workers = 1)
executor.submit(wait_forever)
首先，我们引入ThreadPoolExecutor类，并实例化它。需要注意的是，我们设置最大的工作进程数目为1。然后，我们注册wait_forever函数。在wait_forever函数中，我们向线程池中注册了另一个任务--将两个列表打包在一起，获得这个操作的结果，并将结果打印出出来。但是，我们却创建了一个死锁。原因就是我们有一个任务等待另一个任务结束，也就是我们希望一个未完成的操作去等待另一个未完成的无效操作。
让我们将它重写，如下所示，
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
def wait_forever():
my_future = executor.submit(zip,[1,2,3],[4,5,6])
return my_future
if __name__ == "__main__":
executor = ThreadPoolExecutor(max_workers = 3)
fut = executor.submit(wait_forever)
result = fut.result()
print(list(result.result()))
在这里，我们仅仅返回函数内部的任务，然后获取它的结果。在我们返回的任务上调用result()方法的结果就会包含我们想要的结果，看起来似乎有些令人困惑。无论如何，如果我们在这个任务上调用result()方法，我们就会获得一个打包的对象，为了了解实际的结果就是是什么，我们使用Python的list函数将打包对象进行包裹，然后打印出来。
