Python并发编程之未来模块Futures

在Python 3中，concurrent.futures是处理异步任务和多线程任务的标准库。这个库包含两个类：ThreadPoolExecutor和ProcessPoolExecutor，它们使得编写并行代码变得容易。concurrent.futures模块提供了Future类来表示异步操作结果的一个简单方式。

Futures的基本概念

Future是异步编程的编程模型之一。简单地讲，Future是一个代理，用于访问尚未完成的操作的结果。Future对象可以被提交到ThreadPoolExecutor线程池中，每个Future对象表示一个尚未完成的操作，它会在未来的某个时间点被提交到线程池中执行。

因此，Future对于异步编程非常关键。使用Future，您可以避免阻塞您的主线程。当一个线程处于"等待结果"状态时，它会被挂起并释放CPU资源，以便其他线程可以使用它们。这样可以确保您的程序始终保持高效。

Future的用途

Future对于Python并发编程是非常有用的。它们可以用于异步I/O操作（如网络I/O、文件I/O、消息I/O等），也可以用于CPU密集型操作（如图像处理、数据分析等）。

当执行Futures时，它们会立即返回，不会阻塞主线程，因此主线程可以继续执行其他操作，当您需要结果时，您可以使用Future对象的result()方法获取它们（此时可能需要等待）。

示例1：使用ThreadPoolExecutor执行异步任务

首先，让我们看一个使用ThreadPoolExecutor的例子。我们使用ThreadPoolExecutor和Future对象创建一个异步任务来计算从1到1000的所有数字的总和，然后在计算完成后获取它的结果。

import concurrent.futures

def calculate_sum(num_list):
    return sum(num_list)

if __name__ == '__main__':
    num_list = list(range(1,1001))
    with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor() as executor:
        future = executor.submit(calculate_sum, num_list)
        print(future.result())

代码解析：

1. 首先，我们导入了concurrent.futures模块，并定义了一个名为“ calculate_sum”的函数，它将执行数字列表的总和
2. 我们创建了数字列表num_list并将其传递给Future对象，我们将使用ThreadPoolExecutor来处理Future对象。
3. 我们使用执行器executor的submit()方法将异步任务提交给ThreadPoolExecutor。submit方法返回一个Future对象，它代表的是已经提交的异步任务的结果（在本例中是数字列表的总和）。
4. 最后，我们使用Future对象的result()方法获取异步任务的结果并打印它。

上面的代码非常简单，但这里有一些需要注意的事项：
- 当提交任务给Executor时，任务并没有立即执行，Executor内部会安排这些任务的执行。
- 使用with语句，可以在使用完后自动关闭线程池，释放资源。

示例2：使用ProcessPoolExecutor执行CPU密集型任务

现在我们来学习如何使用ProcessPoolExecutor，执行一个CPU密集型任务，并计算我们计算 Pi值的时间。因为这是一个CPU密集型任务，所以将使用ProcessPoolExecutor代替ThreadPoolExecutor。

import concurrent.futures
import time
import math

def calculate_pi(digits):
    pi = math.pi
    return format(pi, '.' + str(digits) + 'f')

if __name__ == '__main__':
    start = time.time()
    with concurrent.futures.ProcessPoolExecutor() as executor:
        future = executor.submit(calculate_pi, 100000)
        print(future.result())
    end = time.time()
    print('Time taken: {}s'.format(round(end-start, 2)))

代码解析：
1. 我们导入concurrent.futures模块和time，math模块。calculate_pi函数计算pi值并将其格式化为一个字符串。
2. 我们使用ProcessPoolExecutor代替ThreadPoolExecutor来处理CPU密集型任务。
3. 在开始计时之前，我们使用ProcessPoolExecutor的submit()方法将异步任务提交给ProcessPoolExecutor。
4. 我们使用Future对象的result()方法获取Pi计算的结果，并计算用于计算pi值的时间。

在本例中，我们使用Future对象执行了一个非常耗时的任务（计算100000位Pi值），但由于使用了ProcessPoolExecutor，我们的代码始终保持了高效。

结论

在Python3中，通过concurrent.futures模块内置的ThreadPoolExecutor和ProcessPoolExecutor线程池，通过submit()方法提交异步任务，并使用Future对象来获取任务的返回结果，能够让开发者更方便、更高效地进行并发编程的开发。