Python并发编程：concurrent.futures 模块详解

"Python的concurrent.futures模块中文文档提供了高级接口，用于异步执行可调用对象。这个模块主要用于启动并行任务，通过ThreadPoolExecutor和ProcessPoolExecutor这两个子类实现线程池和进程池的功能。文档中包含了Executor对象、submit方法、map方法以及shutdown方法的详细解释和用法示例。" `concurrent.futures`模块是Python中处理并发执行的核心工具，它简化了多线程和多进程编程。模块的主要目标是为开发者提供一种统一的、高级的接口，以便于异步执行任务，无论底层是基于线程还是进程。 Executor Objects Executor是一个抽象基类，不直接用于实例化。它有两个主要的子类： 1. ThreadPoolExecutor - 使用线程池执行任务，适合IO密集型任务，如网络请求、文件读写。 2. ProcessPoolExecutor - 使用进程池执行任务，适合CPU密集型任务，因为不同进程之间可以并行计算，不受GIL（全局解释器锁）限制。 submit()方法 Executor的submit()方法用于调度函数的异步执行，它返回一个Future对象。Future对象表示了异步操作的结果，你可以通过它来获取执行结果或检查任务状态。例如： ```python with ThreadPoolExecutor(max_workers=1) as executor: future = executor.submit(pow, 323, 1235) print(future.result()) ``` map()方法 Executor的map()方法类似于Python内置的map()函数，但它支持异步执行。可以同时对多个输入进行处理，而且在使用ProcessPoolExecutor时，它会自动拆分iterables，以适应进程池的工作方式。你可以设置`chunksize`参数来控制任务的划分粒度，影响性能。 ```python with ThreadPoolExecutor() as executor: result = executor.map(func, iterable, timeout=None) ``` shutdown()方法 Executor的shutdown()方法用于关闭Executor，停止接受新的任务。当调用此方法时，Executor会等待当前所有Future对象完成执行。如果wait参数为True（默认），那么它会阻塞直到所有任务完成。在Executor关闭后尝试提交新任务会导致RuntimeError。 在使用`concurrent.futures`时，开发者需要注意正确管理Executor实例和Future对象，以确保资源的有效利用和程序的健壮性。这个模块使得并行执行变得简单，同时保持了代码的清晰和可维护性。