# `concurrent.futures` — Launching parallel tasks

Added in version 3.2.

Source code: Lib/concurrent/futures/thread.py, Lib/concurrent/futures/process.py, and Lib/concurrent/futures/interpreter.py

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

The asynchronous execution can be performed with threads, using `ThreadPoolExecutor` or `InterpreterPoolExecutor`, or separate processes, using `ProcessPoolExecutor`. Each implements the same interface, which is defined by the abstract `Executor` class.

Availability: not WASI.

This module does not work or is not available on WebAssembly. See Plataformas WebAssembly for more information.

## 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(fn, *iterables, timeout=None, chunksize=1, buffersize=None)

    Similar to `map(fn, *iterables)` except:

    - The iterables are collected immediately rather than lazily, unless a buffersize is specified to limit the number of submitted tasks whose results have not yet been yielded. If the buffer is full, iteration over the iterables pauses until a result is yielded from the buffer.

    - fn is executed asynchronously and several calls to fn may be made concurrently.

    El iterador retornado lanza `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.

    If a fn call raises an exception, then that exception will be raised when its value is retrieved from the iterator.

    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` and `InterpreterPoolExecutor`, chunksize has no effect.

    Distinto en la versión 3.5: Added the chunksize parameter.

    Distinto en la versión 3.14: Added the buffersize parameter.

  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.

    You can avoid having to call this method explicitly if you use the executor as a context manager via 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')

    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.

  Todos los hilos que se hayan puesto en cola en `ThreadPoolExecutor` se unirán antes de que el intérprete pueda salir. Tenga en cuenta que el controlador de salida que hace esto se ejecuta antes de cualquier controlador de salida añadido mediante `atexit`. Esto significa que las excepciones en el hilo principal deben ser capturadas y manejadas para indicar a los hilos que salgan correctamente. Por esta razón, se recomienda no utilizar `ThreadPoolExecutor` para tareas de larga duración.

  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`.

  Distinto en la versión 3.6: Added the thread_name_prefix parameter to allow users to control the `threading.Thread` names for worker threads created by the pool for easier debugging.

  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.

  Distinto en la versión 3.13: Default value of max_workers is changed to `min(32, (os.process_cpu_count() or 1) + 4)`.

### 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://nonexistent-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)))

## InterpreterPoolExecutor

The `InterpreterPoolExecutor` class uses a pool of interpreters to execute calls asynchronously. It is a `ThreadPoolExecutor` subclass, which means each worker is running in its own thread. The difference here is that each worker has its own interpreter, and runs each task using that interpreter.

The biggest benefit to using interpreters instead of only threads is true multi-core parallelism. Each interpreter has its own Global Interpreter Lock, so code running in one interpreter can run on one CPU core, while code in another interpreter runs unblocked on a different core.

The tradeoff is that writing concurrent code for use with multiple interpreters can take extra effort. However, this is because it forces you to be deliberate about how and when interpreters interact, and to be explicit about what data is shared between interpreters. This results in several benefits that help balance the extra effort, including true multi-core parallelism, For example, code written this way can make it easier to reason about concurrency. Another major benefit is that you don’t have to deal with several of the big pain points of using threads, like race conditions.

Each worker’s interpreter is isolated from all the other interpreters. «Isolated» means each interpreter has its own runtime state and operates completely independently. For example, if you redirect `sys.stdout` in one interpreter, it will not be automatically redirected to any other interpreter. If you import a module in one interpreter, it is not automatically imported in any other. You would need to import the module separately in interpreter where you need it. In fact, each module imported in an interpreter is a completely separate object from the same module in a different interpreter, including `sys`, `builtins`, and even `__main__`.

Isolation means a mutable object, or other data, cannot be used by more than one interpreter at the same time. That effectively means interpreters cannot actually share such objects or data. Instead, each interpreter must have its own copy, and you will have to synchronize any changes between the copies manually. Immutable objects and data, like the builtin singletons, strings, and tuples of immutable objects, don’t have these limitations.

Communicating and synchronizing between interpreters is most effectively done using dedicated tools, like those proposed in PEP 734. One less efficient alternative is to serialize with `pickle` and then send the bytes over a shared `socket` or `pipe`.

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

  A `ThreadPoolExecutor` subclass that executes calls asynchronously using a pool of at most max_workers threads. Each thread runs tasks in its own interpreter. The worker interpreters are isolated from each other, which means each has its own runtime state and that they can’t share any mutable objects or other data. Each interpreter has its own Global Interpreter Lock, which means code run with this executor has true multi-core parallelism.

  The optional initializer and initargs arguments have the same meaning as for `ThreadPoolExecutor`: the initializer is run when each worker is created, though in this case it is run in the worker’s interpreter. The executor serializes the initializer and initargs using `pickle` when sending them to the worker’s interpreter.

  Nota

  The executor may replace uncaught exceptions from initializer with `ExecutionFailed`.

  Other caveats from parent `ThreadPoolExecutor` apply here.

`submit()` and `map()` work like normal, except the worker serializes the callable and arguments using `pickle` when sending them to its interpreter. The worker likewise serializes the return value when sending it back.

When a worker’s current task raises an uncaught exception, the worker always tries to preserve the exception as-is. If that is successful then it also sets the `__cause__` to a corresponding `ExecutionFailed` instance, which contains a summary of the original exception. In the uncommon case that the worker is not able to preserve the original as-is then it directly preserves the corresponding `ExecutionFailed` instance instead.

## 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.

Note that the restrictions on functions and arguments needing to picklable as per `multiprocessing.Process` apply when using `submit()` and `map()` on a `ProcessPoolExecutor`. A function defined in a REPL or a lambda should not be expected to work.

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

  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 `os.process_cpu_count()`. 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. See Contextos y métodos de inicio.

  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.

  max_tasks_per_child es un argumento opcional que especifica el número máximo de tareas que un único proceso puede ejecutar antes de salir y ser reemplazado por un nuevo proceso de trabajo. Por defecto, max_tasks_per_child es `None`, lo que significa que los procesos de trabajo vivirán tanto como el pool. Cuando se especifica un máximo, el método de inicio de multiprocesamiento «spawn» se utilizará por defecto en ausencia de un parámetro mp_context. Esta característica es incompatible con el método de inicio «fork».

  Distinto en la versión 3.3: When one of the worker processes terminates abruptly, a `BrokenProcessPool` error is now raised. Previously, behaviour was undefined but operations on the executor or its futures would often freeze or deadlock.

  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.

  Distinto en la versión 3.11: El argumento max_tasks_per_child se agregó para permitir a los usuarios controlar el tiempo de vida para procesos de trabajo creados en el grupo.

  Distinto en la versión 3.12: En sistemas POSIX, si su aplicación tiene múltiples hilos y el contexto `multiprocessing` utiliza el método de inicio `"fork"`: La función `os.fork()` llamada internamente para generar trabajadores puede lanzar un mensaje `DeprecationWarning`. Pase un mp_context configurado para utilizar un método de inicio diferente. Consulte la documentación de `os.fork()` para más información.

  Distinto en la versión 3.13: max_workers uses `os.process_cpu_count()` by default, instead of `os.cpu_count()`.

  Distinto en la versión 3.14: The default process start method (see Contextos y métodos de inicio) changed away from fork. If you require the fork start method for `ProcessPoolExecutor` you must explicitly pass `mp_context=multiprocessing.get_context("fork")`.

  terminate_workers()

    Attempt to terminate all living worker processes immediately by calling `Process.terminate` on each of them. Internally, it will also call `Executor.shutdown()` to ensure that all other resources associated with the executor are freed.

    After calling this method the caller should no longer submit tasks to the executor.

    Added in version 3.14.

  kill_workers()

    Attempt to kill all living worker processes immediately by calling `Process.kill` on each of them. Internally, it will also call `Executor.shutdown()` to ensure that all other resources associated with the executor are freed.

    After calling this method the caller should no longer submit tasks to the executor.

    Added in version 3.14.

### 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 se ha completado, este método esperará hasta timeout segundos. Si la llamada no se ha completado en timeout segundos, entonces se lanzará un `TimeoutError`. timeout puede ser un int o un float. Si timeout no se especifica o es `None`, no hay límite para el tiempo 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 se ha completado, este método esperará hasta timeout segundos. Si la llamada no se ha completado en timeout segundos, entonces se lanzará un `TimeoutError`. timeout puede ser un int o un float. Si timeout no se especifica o es `None`, no hay límite para 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.

    Si el método retorna `False` entonces el `Future` fue cancelado, es decir, `Future.cancel()` fue llamado y retornó `True`. Cualquier hilo que esté esperando a que el `Future` se complete (es decir, a través de `as_completed()` o `wait()`) será despertado.

    Si el método retorna `True` entonces el `Future` no se ha cancelado y se ha puesto en estado de ejecución, es decir, 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 que se completen las instancias `Future` (posiblemente creadas por diferentes instancias `Executor`) dadas por fs. Los futuros duplicados dados a fs se eliminan y sólo se devolverán una vez. Retorna una tupla nombrada de 2 conjuntos. El primer conjunto, llamado `done`, contiene los futuros que se han completado (futuros finalizados o cancelados) antes de que se complete la espera. El segundo conjunto, llamado `not_done`, contiene los futuros que no se completaron (futuros pendientes o en ejecución).

  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
  --- | ---
  concurrent.futures.FIRST_COMPLETED | La función retornará cuando cualquier futuro finalice o sea cancelado.
  concurrent.futures.FIRST_EXCEPTION | The function will return when any future finishes by raising an exception. If no future raises an exception then it is equivalent to `ALL_COMPLETED`.
  concurrent.futures.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 `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 límite 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

  Un alias obsoleto de `TimeoutError`, lanzado cuando una operación en un futuro excede el tiempo de espera dado.

  Distinto en la versión 3.11: Esta clase se convirtió en un alias de `TimeoutError`.

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.

  Added in version 3.7.

exception concurrent.futures.InvalidStateError

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

  Added in version 3.8.

exception concurrent.futures.thread.BrokenThreadPool

  Derived from `BrokenExecutor`, this exception class is raised when one of the workers of a `ThreadPoolExecutor` has failed initializing.

  Added in version 3.7.

exception concurrent.futures.interpreter.BrokenInterpreterPool

  Derived from `BrokenThreadPool`, this exception class is raised when one of the workers of a `InterpreterPoolExecutor` has failed initializing.

  Added in version 3.14.

exception concurrent.futures.interpreter.ExecutionFailed

  Raised from `InterpreterPoolExecutor` when the given initializer fails or from `submit()` when there’s an uncaught exception from the submitted task.

  Added in version 3.14.

exception concurrent.futures.process.BrokenProcessPool

  Derived from `BrokenExecutor` (formerly `RuntimeError`), this exception class is raised when one of the workers of a `ProcessPoolExecutor` has terminated in a non-clean fashion (for example, if it was killed from the outside).

  Added in version 3.3.