python并发模块之concurrent.futures(一)，,Python3.2开

Python3.2开始，标准库为我们提供了concurrent.futures模块，它提供了ThreadPoolExecutor和ProcessPoolExecutor两个类，实现了对threading和multiprocessing的进一步抽象，对编写线程池/进程池提供了直接的支持,他属于上层的封装，对于用户来说，不用在考虑那么多东西了。

官方参考资料:https://pythonhosted.org/futures/

1.Executor

Exectuor是基础模块，这是一个抽象类，其子类分为ThreadPoolExecutor和ProcessPoolExecutor，分别被用来创建线程池和进程池。

提供的方法如下：

Executor.submit(fn, *args, **kwargs)

fn:为需要异步执行的函数
args,kwargs:为给函数传递的参数
就来看看官网的这个例子:

withThreadPoolExecutor(max_workers=1)asexecutor:
future=executor.submit(pow,323,1235)
print(future.result())

我们使用submit方法来往线程池中加入一个task(pow函数)，submit返回一个Future对象。其中future.result()的result方法的作用是拿到调用返回的结果。如果没有执行完毕就会去等待。这里我们使用with操作符，使得当任务执行完成之后，自动执行shutdown函数，而无需编写相关释放代码。
关于更多future的具体方法说明看后面的future部分解释。

Executor.map(fn, *args, **kwargs)

map(func, *iterables, timeout=None)
此map函数和python自带的map函数功能类似，只不过concurrent模块的map函数从迭代器获得参数后异步执行。并且，每一个异步操作，能用timeout参数来设置超时时间，timeout的值可以是int或float型，如果操作timeout的话，会raisesTimeoutError。如果timeout参数不指定的话，则不设置超时间。

func：为需要异步执行的函数
iterables：可以是一个能迭代的对象.
timeout：设置每次异步操作的超时时间

fromconcurrent.futuresimportThreadPoolExecutor
importrequests
URLS=[‘http://www.163.com‘,‘https://www.baidu.com/‘,‘https://github.com/‘]
defload_url(url):
req=requests.get(url,timeout=60)
print(‘%rpageis%dbytes‘%(url,len(req.content)))
executor=ThreadPoolExecutor(max_workers=3)
executor.map(load_url,URLS)
print(‘主线程结束‘)

submit函数和map函数，根据需要，选一个使用即可。

Executor.shutdown(wait=True)

此函数用于释放异步执行操作后的系统资源。Executor实现了enter__和__exit使得其对象可以使用with操作符。
在这里可以使用with上下文关键字代替，如上面第一个submit的例子。

2.Future对象

submit函数返回future对象，future提供了跟踪任务执行状态的方法,Future实例可以被Executor.submit()方法创建。除了测试之外不应该直接创建。

cancel()：尝试去取消调用。如果调用当前正在执行，不能被取消。这个方法将返回False，否则调用将会被取消，方法将返回True

cancelled()：如果调用被成功取消返回True

running()：如果当前正在被执行不能被取消返回True

done()：如果调用被成功取消或者完成running返回True

result(Timeout = None)：拿到调用返回的结果。如果没有执行完毕就会去等待

exception(timeout=None)：捕获程序执行过程中的异常

add_done_callback(fn)：将fn绑定到future对象上。当future对象被取消或完成运行时，fn函数将会被调用

3.wait方法

　wait方法接会返回一个tuple(元组)，tuple中包含两个set(集合)，一个是completed(已完成的)另外一个是uncompleted(未完成的)。使用wait方法的一个优势就是获得更大的自由度，它接收三个参数FIRST_COMPLETED, FIRST_EXCEPTION 和ALL_COMPLETE，默认设置为ALL_COMPLETED。

　　如果采用默认的ALL_COMPLETED，程序会阻塞直到线程池里面的所有任务都完成，再执行主线程：

#!/usr/bin/envpython
#encoding:utf-8
fromconcurrent.futuresimportThreadPoolExecutor,wait,as_completed
importrequests
URLS=[‘http://www.163.com‘,‘https://www.baidu.com/‘,‘https://github.com/‘]
defload_url(url):
req=requests.get(url,timeout=60)
print(‘%rpageis%dbytes‘%(url,len(req.content)))
executor=ThreadPoolExecutor(max_workers=3)
f_list=[]
forurlinURLS:
future=executor.submit(load_url,url)
f_list.append(future)
print(wait(f_list))
print(‘主线程结束‘)

如果采用FIRST_COMPLETED参数，程序并不会等到线程池里面所有的任务都完成。

fromconcurrent.futuresimportThreadPoolExecutor,wait,as_completed
importrequests
URLS=[‘http://www.163.com‘,‘https://www.baidu.com/‘,‘https://github.com/‘]
defload_url(url):
req=requests.get(url,timeout=60)
print(‘%rpageis%dbytes‘%(url,len(req.content)))
executor=ThreadPoolExecutor(max_workers=3)
f_list=[]
forurlinURLS:
future=executor.submit(load_url,url)
f_list.append(future)
print(wait(f_list,return_when=‘FIRST_COMPLETED‘))
print(‘主线程结束‘)

关于模块的基本使用就是上面的这些。后续会做一些拓展或者案例。

python并发模块之concurrent.futures(一)