# `concurrent.futures` — Lanzamiento de tareas paralelas

Nuevo en la versión 3.2.

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

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)

  >   Programa la invocación de fn, que será ejecutada como `fn(*args **kwargs)` y retorna un objeto `Future` que representa la ejecución del invocable.

  >       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.

  >   When using `ProcessPoolExecutor`, this method chops iterables into a number of chunks which it submits to the pool as separate tasks. The (approximate) size of these chunks can be specified by setting chunksize to a positive integer. For very long iterables, using a large value for chunksize can significantly improve performance compared to the default size of 1. With `ThreadPoolExecutor`, chunksize has no effect.

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

  > `shutdown`(wait=True)

  >   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.

  >   You can avoid having to call this method explicitly if you use the `with` statement, which will shutdown the `Executor` (waiting as if `Executor.shutdown()` were called with wait set to `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')

## 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.

  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

The `ProcessPoolExecutor` class is an `Executor` subclass that uses a pool of processes to execute calls asynchronously. `ProcessPoolExecutor` uses the `multiprocessing` module, which allows it to side-step the Global Interpreter Lock but also means that only picklable objects can be executed and returned.

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=())

  An `Executor` subclass that executes calls asynchronously using a pool of at most max_workers processes. If max_workers is `None` or not given, it will default to the number of processors on the machine. If max_workers is less than or equal to `0`, then a `ValueError` will be raised. On Windows, max_workers must be less than or equal to `61`. If it is not then `ValueError` will be raised. If max_workers is `None`, then the default chosen will be at most `61`, even if more processors are available. mp_context can be a multiprocessing context or None. It will be used to launch the workers. If mp_context is `None` or not given, the default multiprocessing context is used.

  initializer is an optional callable that is called at the start of each worker process; initargs is a tuple of arguments passed to the initializer. Should initializer raise an exception, all currently pending jobs will raise a `BrokenProcessPool`, as well as any attempt to submit more jobs to the pool.

  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.

  >   Added callables are called in the order that they were added and are always called in a thread belonging to the process that added them. If the callable raises an `Exception` subclass, it will be logged and ignored. If the callable raises a `BaseException` subclass, the behavior is undefined.

  >   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.

  >   Si el método retorna `False` entonces `Future` fue cancelado. i.e. `Future.cancel()` fue llamado y retornó True. Todos los hilos esperando la finalización del `Future` (i.e. a través de `as_completed()` o `wait()`) serán despertados.

  >   Si el método retorna `True`, entonces el `Future` no fue cancelado y ha sido colocado en estado de ejecución, i.e. las llamadas a `Future.running()` retornarán 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)

  Espera a la finalización de las instancias de `Future` (posiblemente creadas por distintas instancias de `Executor`) dadas por fs. Retorna una tupla nombrada de 2 conjuntos. El primer conjunto, llamado `done`, contiene los futuros que finalizaron su ejecución (producto de su finalización normal o su cancelación) antes del tiempo de espera especificado. El segundo conjunto, llamado `not_done`, contiene los futuros que no finalizaron su ejecución (pueden estar pendientes o ejecutándose en ese momento).

  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)

  Returns an iterator over the `Future` instances (possibly created by different `Executor` instances) given by fs that yields futures as they complete (finished or cancelled futures). Any futures given by fs that are duplicated will be returned once. Any futures that completed before `as_completed()` is called will be yielded first. The returned iterator raises a `concurrent.futures.TimeoutError` if `__next__()` is called and the result isn’t available after timeout seconds from the original call to `as_completed()`. timeout can be an int or float. If timeout is not specified or `None`, there is no limit to the wait time.

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.