Python使用future处理并发问题方案详解

背景

在Python的并发编程中，有多种处理方式，其中就包括了使用concurrent.futures模块中的Future类进行并发编程的方案。本文将详细讲解这种方案，包括它的基本概念、使用方法、注意事项和示例。

概念

Future是一个抽象的概念，它表示未来承诺完成的操作。例如，如果你向网站发送一个请求，此时你会得到一个Future对象，表示你将在未来得到一个响应。在Python中，Future通常用于处理异步编程和并发编程。

基本使用方法

使用Future类进行并发编程的基本使用方法如下所示：

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, as_completed

def get(url):
    # some code to get response from url

urls = ['url1', 'url2', 'url3']
with ThreadPoolExecutor() as executor:
    futures = [executor.submit(get, url) for url in urls]
    for future in as_completed(futures):
        response = future.result()
        # some code to process response

在上面的示例代码中，我们创建了一个包含三个URL的列表，然后使用submit方法将每个URL都交给线程池去处理。as_completed方法有一个阻塞功能，会等待所有的任务都完成以后才会返回。而submit方法则会返回一个Future对象，该对象表示我们所提交的任务的未来结果。最后在循环中，我们使用future.result()方法获得每个Future对象对应的响应结果进行处理。

注意事项

• Future对象通常是耗时的IO操作的代表。使用submit方法将其提交到线程池中，则线程池管理将自动调度这些操作，并在后台并发执行。

• submit方法的第一个参数是函数名，后面的参数是该函数所需要的参数列表。通常来说，最后一个参数是一个回调函数，在执行完任务后被调用以处理任务的结果。

• as_completed方法返回一个迭代器对象，它的作用是迭代表示完成的Future对象的迭代器。在使用as_completed的时候，要注意其中的阻塞效果，不要导致主线程被阻塞而无法继续运行。

示例

下面我们将通过两个示例来展示如何使用Future类进行并发编程。

示例一

假设我们需要从一个外部API接口中获取文章列表和评论列表，并将它们合并为一个数据结构，最后进行处理。

import requests
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, as_completed

def get_articles():
    # some code to get article list
    return article_list

def get_comments():
    # some code to get comments list
    return comments_list

with ThreadPoolExecutor() as executor:
    article_future = executor.submit(get_articles)
    comment_future = executor.submit(get_comments)

    article_list = article_future.result()
    comments_list = comment_future.result()

    data = {
        'articles': article_list,
        'comments': comments_list
    }

    # some code to process the combined data

在上面的示例代码中，我们使用ThreadPoolExecutor创建了一个线程池。然后，使用submit方法将我们所需要的任务交给线程池去处理。最后将两个Future对象的结果分别赋给article_list和comments_list，然后将它们合并成一个名为data的字典数据结构并进行后续处理。

示例二

下面的示例是一个更加复杂的示例，它演示了如何在Python中模拟一个实时的股票报价系统。在这个示例中，我们使用concurrent.futures模块并行获取股票的实时价格，并在主线程中定期打印出这些价格。

import random
import time
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, as_completed

def get_stock_price(stock):
    # some code to retrieve the stock price
    return (stock, random.randint(1, 100))

def get_stock_prices(stocks):
    with ThreadPoolExecutor(max_workers=5) as executor:
        futures = {executor.submit(get_stock_price, stock): stock for stock in stocks}

        for future in as_completed(futures):
            stock = futures[future]
            try:
                data = future.result()
            except Exception as e:
                print('%r generated an exception: %s' % (stock, e))
            else:
                print('Stock: %s, Price: %d' % (data[0], data[1]))

while True:
    stocks = ['AAPL', 'GOOGL', 'FB', 'AMZN']
    start_time = time.time()

    get_stock_prices(stocks)

    end_time = time.time()
    elapsed_time = end_time - start_time
    time_to_sleep = 60 - elapsed_time if elapsed_time < 60 else 0
    time.sleep(time_to_sleep)

在上述代码中，我们在主线程中采用一个死循环的方式，每次循环都会调用get_stock_prices方法进行获取股票的实时报价，并将股票名和报价值打印出来。在get_stock_prices方法中，我们使用as_completed方法等待所有任务完成后处理结果，并在调用future.result()方法获取线程中获得的结果。在获取结果过程中，如果有任何异常，则要使用try和except块来处理。

这两个示例展示了如何使用Python中的Future类来处理并发编程任务。通过使用这种方式，我们可以方便地实现并发编程，并提高程序的性能。