"concurrent.futures" --- Lanzamiento de tareas paralelas
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Nuevo en la versión 3.2.

**Código fuente:** Lib/concurrent/futures/thread.py y
Lib/concurrent/futures/process.py

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El módulo "concurrent.futures" provee una interfaz de alto nivel para
ejecutar invocables de forma asincrónica.

La ejecución asincrónica se puede realizar mediante hilos, usando
"ThreadPoolExecutor", o procesos independientes, mediante
"ProcessPoolExecutor". Ambos implementan la misma interfaz, que se
encuentra definida por la clase abstracta "Executor".


Objetos Ejecutores
==================

class concurrent.futures.Executor

   Una clase abstracta que proporciona métodos para ejecutar llamadas
   de forma asincrónica. No debe ser utilizada directamente, sino a
   través de sus subclases.

      submit(fn, /, *args, **kwargs)

         Schedules the callable, *fn*, to be executed as "fn(*args,
         **kwargs)" and returns a "Future" object representing the
         execution of the callable.

            with ThreadPoolExecutor(max_workers=1) as executor:
                future = executor.submit(pow, 323, 1235)
                print(future.result())

      map(func, *iterables, timeout=None, chunksize=1)

         Similar a "map(func, *iterables)" excepto que:

         * los *iterables* son recolectados inmediatamente, en lugar
           de perezosamente;

         * *func* se ejecuta de forma asincrónica y se pueden realizar
           varias llamadas a *func* simultáneamente.

         El iterador retornado lanza "concurrent.futures.TimeoutError"
         si "__next__()" es llamado y el resultado no está disponible
         luego de *timeout* segundos luego de la llamada original a
         "Executor.map()". *timeout* puede ser un int o un float. Si
         no se provee un *timeout* o es "None", no hay limite de
         espera.

         Si una llamada a *func* lanza una excepción, dicha excepción
         va a ser lanzada cuando su valor sea retornado por el
         iterador.

         Al usar "ProcessPoolExecutor", este método divide los
         *iterables* en varios fragmentos que luego envía al grupo
         como tareas separadas. El tamaño (aproximado) de estos
         fragmentos puede especificarse estableciendo *chunksize* a un
         entero positivo. El uso de un valor grande para *chunksize*
         puede mejorar significativamente el rendimiento en
         comparación con el tamaño predeterminado de 1. Con
         "ThreadPoolExecutor", el *chunksize* no tiene ningún efecto.

         Distinto en la versión 3.5: Se agregó el argumento
         *chunksize*.

      shutdown(wait=True, *, cancel_futures=False)

         Indica al ejecutor que debe liberar todos los recursos que
         está utilizando cuando los futuros actualmente pendientes de
         ejecución finalicen. Las llamadas a "Executor.submit()" y
         "Executor.map()" realizadas después del apagado lanzarán
         "RuntimeError".

         Si *wait* es "True" este método no retornará hasta que todos
         los futuros pendientes hayan terminado su ejecución y los
         recursos asociados al ejecutor hayan sido liberados.  Si
         *wait* es "False", este método retornará de inmediato y los
         recursos asociados al ejecutor se liberarán cuando todos los
         futuros asociados hayan finalizado su ejecución.
         Independientemente del valor de *wait*, el programa Python
         entero no finalizará hasta que todos los futuros pendientes
         hayan finalizado su ejecución.

         Si *cancel_futures* es "True", este método cancelará todos
         los futuros pendientes que el ejecutor no ha comenzado a
         ejecutar. Los futuros que se completen o estén en ejecución
         no se cancelarán, independientemente del valor de
         *cancel_futures*.

         Si tanto *cancel_futures* como *wait* son "True", todos los
         futuros que el ejecutor ha comenzado a ejecutar se
         completarán antes de que regrese este método. Los futuros
         restantes se cancelan.

         Se puede evitar tener que llamar este método explícitamente
         si se usa la sentencia "with", la cual apagará el "Executor"
         (esperando como si "Executor.shutdown()" hubiera sido llamado
         con *wait* en "True"):

            import shutil
            with ThreadPoolExecutor(max_workers=4) as e:
                e.submit(shutil.copy, 'src1.txt', 'dest1.txt')
                e.submit(shutil.copy, 'src2.txt', 'dest2.txt')
                e.submit(shutil.copy, 'src3.txt', 'dest3.txt')
                e.submit(shutil.copy, 'src4.txt', 'dest4.txt')

         Distinto en la versión 3.9: Agregado *cancel_futures*.


ThreadPoolExecutor
==================

"ThreadPoolExecutor" es una subclase de "Executor" que usa un grupo de
hilos para ejecutar llamadas de forma asincrónica.

Pueden ocurrir bloqueos mutuos cuando la llamada asociada a un
"Future" espera el resultado de otro "Future".   Por ejemplo:

   import time
   def wait_on_b():
       time.sleep(5)
       print(b.result())  # b will never complete because it is waiting on a.
       return 5

   def wait_on_a():
       time.sleep(5)
       print(a.result())  # a will never complete because it is waiting on b.
       return 6


   executor = ThreadPoolExecutor(max_workers=2)
   a = executor.submit(wait_on_b)
   b = executor.submit(wait_on_a)

Y:

   def wait_on_future():
       f = executor.submit(pow, 5, 2)
       # This will never complete because there is only one worker thread and
       # it is executing this function.
       print(f.result())

   executor = ThreadPoolExecutor(max_workers=1)
   executor.submit(wait_on_future)

class concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=None, thread_name_prefix='', initializer=None, initargs=())

   Subclase de "Executor" que utiliza un grupo de hilos de
   *max_workers* como máximo para ejecutar llamadas de forma
   asincrónica.

   All threads enqueued to "ThreadPoolExecutor" will be joined before
   the interpreter can exit. Note that the exit handler which does
   this is executed *before* any exit handlers added using "atexit".
   This means exceptions in the main thread must be caught and handled
   in order to signal threads to exit gracefully. For this reason, it
   is recommended that "ThreadPoolExecutor" not be used for long-
   running tasks.

   *initializer* es un invocable opcional que es llamado al comienzo
   de cada hilo de trabajo; *initargs* es una tupla de argumentos
   pasados al inicializador.  Si el *initializer* lanza una excepción,
   todos los trabajos actualmente pendientes lanzarán
   "BrokenThreadPool", así como cualquier intento de enviar más
   trabajos al grupo.

   Distinto en la versión 3.5: Si *max_workers* es "None" o no es
   especificado, se tomará por defecto el número de procesadores de la
   máquina, multiplicado por "5", asumiendo que "ThreadPoolExecutor" a
   menudo se utiliza para paralelizar E/S en lugar de trabajo de CPU y
   que el numero de trabajadores debe ser mayor que el número de
   trabajadores para "ProcessPoolExecutor".

   Nuevo en la versión 3.6: El argumento *thread_name_prefix* fue
   añadido para permitir al usuario controlar los nombres asignados a
   los "threading.Thread" creados por el grupo para facilitar la
   depuración del programa.

   Distinto en la versión 3.7: Se agregaron los argumentos
   *initializer* y *initargs*.

   Distinto en la versión 3.8: El valor predeterminado de
   *max_workers* fue reemplazado por "min(32, os.cpu_count() + 4)".
   Este valor predeterminado conserva al menos 5 trabajadores para las
   tareas vinculadas de E/S. Utiliza como máximo 32 núcleos de CPU
   para tareas vinculadas a la CPU que liberan el GIL. Y evita
   utilizar recursos muy grandes implícitamente en máquinas de muchos
   núcleos.ThreadPoolExecutor ahora también reutiliza hilos inactivos
   antes de crear *max_workers* hilos de trabajo.


Ejemplo de ThreadPoolExecutor
-----------------------------

   import concurrent.futures
   import urllib.request

   URLS = ['http://www.foxnews.com/',
           'http://www.cnn.com/',
           'http://europe.wsj.com/',
           'http://www.bbc.co.uk/',
           'http://nonexistant-subdomain.python.org/']

   # Retrieve a single page and report the URL and contents
   def load_url(url, timeout):
       with urllib.request.urlopen(url, timeout=timeout) as conn:
           return conn.read()

   # We can use a with statement to ensure threads are cleaned up promptly
   with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=5) as executor:
       # Start the load operations and mark each future with its URL
       future_to_url = {executor.submit(load_url, url, 60): url for url in URLS}
       for future in concurrent.futures.as_completed(future_to_url):
           url = future_to_url[future]
           try:
               data = future.result()
           except Exception as exc:
               print('%r generated an exception: %s' % (url, exc))
           else:
               print('%r page is %d bytes' % (url, len(data)))


ProcessPoolExecutor
===================

La clase "ProcessPoolExecutor" es una subclase "Executor" que usa un
grupo de procesos para ejecutar llamadas de forma asíncrona.
"ProcessPoolExecutor" usa el módulo "multiprocessing", que le permite
eludir el *Global Interpreter Lock* pero también significa que solo
los objetos seleccionables pueden ser ejecutados y retornados.

El módulo "__main__" debe ser importable por los subprocesos
trabajadores. Esto significa que "ProcessPoolExecutor" no funcionará
en el intérprete interactivo.

Llamar a métodos de "Executor" o "Future" desde el invocable enviado a
"ProcessPoolExecutor" resultará en bloqueos mutuos.

class concurrent.futures.ProcessPoolExecutor(max_workers=None, mp_context=None, initializer=None, initargs=())

   Subclase de "Executor" que ejecuta llamadas asincrónicas mediante
   un grupo de, como máximo, *max_workers* procesos.  Si *max_workers*
   es "None" o no fue especificado, el número predeterminado será la
   cantidad de procesadores de la máquina, Si *max_workers* es menor o
   igual a "0", la excepción "ValueError" será lanzada. En Windows,
   *max_workers* debe ser menor o igual a "61". Si no es así, la
   excepción "ValueError" será lanzada. Si *max_workers* es "None", el
   número predeterminado será "61" como máximo, aún si existen más
   procesadores disponibles. *mp_context* puede ser un contexto de
   multiprocesamiento o "None" y será utilizado para iniciar los
   trabajadores. Si *mp_context* es "None" o no es especificado, se
   utilizará el contexto predeterminado de multiprocesamiento.

   *initializer* es un invocable opcional que es llamado al comienzo
   de cada proceso trabajador; *initargs* es una tupla de argumentos
   pasados al inicializador. Si el *initializer* lanza una excepción,
   todos los trabajos actualmente pendientes lanzarán
   "BrokenProcessPool", así como cualquier intento de enviar más
   trabajos al grupo.

   Distinto en la versión 3.3: Cuando uno de los procesos finaliza
   abruptamente, se lanzará "BrokenProcessPool". Anteriormente, el
   comportamiento no estaba definido, pero las operaciones en el
   ejecutor o sus futuros a menudo se detenían o bloqueaban
   mutuamente.

   Distinto en la versión 3.7: El argumento *mp_context* se agregó
   para permitir a los usuarios controlar el método de iniciación para
   procesos de trabajo creados en el grupo.Se agregaron los argumentos
   *initializer* y *initargs*.


Ejemplo de *ProcessPoolExecutor*
--------------------------------

   import concurrent.futures
   import math

   PRIMES = [
       112272535095293,
       112582705942171,
       112272535095293,
       115280095190773,
       115797848077099,
       1099726899285419]

   def is_prime(n):
       if n < 2:
           return False
       if n == 2:
           return True
       if n % 2 == 0:
           return False

       sqrt_n = int(math.floor(math.sqrt(n)))
       for i in range(3, sqrt_n + 1, 2):
           if n % i == 0:
               return False
       return True

   def main():
       with concurrent.futures.ProcessPoolExecutor() as executor:
           for number, prime in zip(PRIMES, executor.map(is_prime, PRIMES)):
               print('%d is prime: %s' % (number, prime))

   if __name__ == '__main__':
       main()


Objetos Futuro
==============

La clase "Future" encapsula la ejecución asincrónica del invocable.
Las instancias de "Future" son creadas por "Executor.submit()".

class concurrent.futures.Future

   Encapsula la ejecución asincrónica del invocable. Las instancias de
   "Future" son creadas por "Executor.submit()" y no deberían ser
   creadas directamente, excepto para pruebas.

      cancel()

         Intenta cancelar la llamada.  Si el invocable está siendo
         ejecutado o ha finalizado su ejecución y no puede ser
         cancelado el método retornará "False", de lo contrario la
         llamada será cancelada y el método retornará "True".

      cancelled()

         Retorna "True" si la llamada fue cancelada exitosamente.

      running()

         Retorna "True" si la llamada está siendo ejecutada y no puede
         ser cancelada.

      done()

         Retorna "True" si la llamada fue cancelada exitosamente o
         terminó su ejecución.

      result(timeout=None)

         Retorna el valor retornado por la llamada. Si la llamada aún
         no ha finalizado, el método esperará un total de *timeout*
         segundos. Si la llamada no ha finalizado luego de *timeout*
         segundos,  "concurrent.futures.TimeoutError" será lanzada.
         *timeout* puede ser un int o un float.  Si *timeout* es
         "None" o no fue especificado, no hay limite de espera.

         Si el futuro es cancelado antes de finalizar su ejecución,
         "CancelledError" será lanzada.

         Si la llamada lanzó una excepción, este método lanzará la
         misma excepción.

      exception(timeout=None)

         Retorna la excepción lanzada por la llamada.  Si la llamada
         aún no ha finalizado, el método esperará un máximo de
         *timeout* segundos. Si la  llamada aún no ha finalizado luego
         de *timeout* segundos, entonces
         "concurrent.futures.TimeoutError" será lanzada. *timeout*
         puede ser un int o un float. Si *timeout* es "None" o no es
         especificado, no hay limite en el tiempo de espera.

         Si el futuro es cancelado antes de finalizar su ejecución,
         "CancelledError" será lanzada.

         Si la llamada es completada sin excepciones, se retornará
         "`None".

      add_done_callback(fn)

         Asocia el invocable *fn* al futuro. *fn* va a ser llamada,
         con el futuro como su único argumento, cuando el futuro sea
         cancelado o finalice su ejecución.

         Los invocables agregados se llaman en el orden en que se
         agregaron y siempre se llaman en un hilo que pertenece al
         proceso que los agregó. Si el invocable genera una subclase
         "Exception", se registrará y se ignorará. Si el invocable
         genera una subclase "BaseException", el comportamiento no
         está definido.

         Si el futuro ya ha finalizado su ejecución o fue cancelado,
         *fn* retornará inmediatamente.

   Los siguientes métodos de "Future" están pensados para ser usados
   en pruebas unitarias e implementaciones de "Executor".

      set_running_or_notify_cancel()

         Este método sólo debe ser llamado en implementaciones de
         "Executor" antes de ejecutar el trabajo asociado al "Future"
         y por las pruebas unitarias.

         If the method returns "False" then the "Future" was
         cancelled, i.e. "Future.cancel()" was called and returned
         "True".  Any threads waiting on the "Future" completing (i.e.
         through "as_completed()" or "wait()") will be woken up.

         If the method returns "True" then the "Future" was not
         cancelled and has been put in the running state, i.e. calls
         to "Future.running()" will return "True".

         Este método solo puede ser llamado una sola vez y no puede
         ser llamado luego de haber llamado a "Future.set_result()" o
         a "Future.set_exception()".

      set_result(result)

         Establece *result* como el resultado del trabajo asociado al
         "Future".

         Este método solo debe ser usado por implementaciones de
         "Executor" y pruebas unitarias.

         Distinto en la versión 3.8: Este método lanza
         "concurrent.futures.InvalidStateError" si "Future" ya ha
         finalizado su ejecución.

      set_exception(exception)

         Establece *exception*, subclase de "Exception", como el
         resultado del trabajo asociado al "Future".

         Este método solo debe ser usado por implementaciones de
         "Executor" y pruebas unitarias.

         Distinto en la versión 3.8: Este método lanza
         "concurrent.futures.InvalidStateError" si "Future" ya ha
         finalizado su ejecución.


Funciones del Módulo
====================

concurrent.futures.wait(fs, timeout=None, return_when=ALL_COMPLETED)

   Wait for the "Future" instances (possibly created by different
   "Executor" instances) given by *fs* to complete. Duplicate futures
   given to *fs* are removed and will be returned only once. Returns a
   named 2-tuple of sets.  The first set, named "done", contains the
   futures that completed (finished or cancelled futures) before the
   wait completed.  The second set, named "not_done", contains the
   futures that did not complete (pending or running futures).

   El argumento *timeout* puede ser usado para controlar la espera
   máxima en segundos antes de retornar.  *timeout* puede ser un int o
   un float.  Si *timeout* no es especificado o es "None", no hay
   limite en el tiempo de espera.

   *return_when* indica cuando debe retornar esta función.  Debe ser
   alguna de las siguientes constantes:

   +-------------------------------+------------------------------------------+
   | Constante                     | Descripción                              |
   |===============================|==========================================|
   | "FIRST_COMPLETED"             | La función retornará cuando cualquier    |
   |                               | futuro finalice o sea cancelado.         |
   +-------------------------------+------------------------------------------+
   | "FIRST_EXCEPTION"             | La función retornará cuando cualquier    |
   |                               | futuro finalice lanzando una excepción.  |
   |                               | Si ningún futuro lanza una excepción,    |
   |                               | esta opción es equivalente a             |
   |                               | "ALL_COMPLETED".                         |
   +-------------------------------+------------------------------------------+
   | "ALL_COMPLETED"               | La función retornará cuando todos los    |
   |                               | futuros finalicen o sean cancelados.     |
   +-------------------------------+------------------------------------------+

concurrent.futures.as_completed(fs, timeout=None)

   Retorna un iterador sobre las instancias de "Future" (posiblemente
   creadas por distintas instancias de "Executor") dadas por *fs* que
   produce futuros a medida que van finalizando (normalmente o
   cancelados). Cualquier futuro dado por *fs* que esté duplicado será
   retornado una sola vez. Los futuros que hayan finalizado antes de
   la llamada a "as_completed()" serán entregados primero. El iterador
   retornado lanzará "concurrent.futures.TimeoutError" si "__next__()"
   es llamado y el resultado no está disponible luego de *timeout*
   segundos a partir de la llamada original a "as_completed()".
   *timeout* puede ser un int o un float. Si *timeout* no es
   especificado o es "None", no hay limite en el tiempo de espera.

Ver también:

  **PEP 3148** -- futuros - ejecutar cómputos asincrónicamente
     La propuesta que describe esta propuesta de inclusión en la
     biblioteca estándar de Python.


Clases de Excepciones
=====================

exception concurrent.futures.CancelledError

   Lanzada cuando un futuro es cancelado.

exception concurrent.futures.TimeoutError

   Lanzada cuando un futuro excede el tiempo de espera máximo.

exception concurrent.futures.BrokenExecutor

   Derivada de "RuntimeError", esta excepción es lanzada cuando un
   ejecutor se encuentra corrupto por algún motivo y no puede ser
   utilizado para enviar o ejecutar nuevas tareas.

   Nuevo en la versión 3.7.

exception concurrent.futures.InvalidStateError

   Lanzada cuando una operación es realizada sobre un futuro que no
   permite dicha operación en el estado actual.

   Nuevo en la versión 3.8.

exception concurrent.futures.thread.BrokenThreadPool

   Derivada de "BrokenExecutor", esta excepción es lanzada cuando uno
   de los trabajadores de "ThreadPoolExecutor" ha fallado en su
   inicialización.

   Nuevo en la versión 3.7.

exception concurrent.futures.process.BrokenProcessPool

   Derivada de "BrokenExecutor" (previamente "RuntimeError"), esta
   excepción es lanzada cuando uno de los trabajadores de
   "ProcessPoolExecutor" ha finalizado de forma abrupta (por ejemplo,
   al ser terminado desde afuera del proceso).

   Nuevo en la versión 3.3.
