concurrent.futures --- 並列タスク実行¶
Added in version 3.2.
ソースコード: Lib/concurrent/futures/thread.py、Lib/concurrent/futures/process.py および Lib/concurrent/futures/interpreter.py
concurrent.futures モジュールは、呼び出し可能オブジェクトを非同期に実行するための高水準インターフェースを提供します。
非同期実行には、ThreadPoolExecutor または InterpreterPoolExecutor によるスレッド、あるいは ProcessPoolExecutor による別プロセスを使えます。
いずれも、抽象クラス Executor で定義された同じインターフェースを実装しています。
concurrent.futures.Future と asyncio.Future を混同しないでください。
後者は asyncio のタスクやコルーチンとともに使うよう設計されています。
両者の詳しい比較は、asyncio の Future のドキュメントを参照してください。
利用可能な環境: not WASI.
このモジュールは WebAssembly では動作しないか、利用不可です。詳しくは、WebAssembly プラットフォーム を見てください。
Executor オブジェクト¶
- class concurrent.futures.Executor¶
非同期呼び出しを実行するためのメソッドを提供する抽象クラスです。このクラスを直接使ってはならず、具象サブクラスを介して使います。
- submit(fn, /, *args, **kwargs)¶
呼び出し可能オブジェクト fn を、
fn(*args, **kwargs)として実行するようにスケジュールし、呼び出し可能オブジェクトの実行を表現するFutureオブジェクトを返します。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)¶
map(fn, *iterables)と似ていますが、次の違いがあります:結果をまだ yield していない投入済みタスクの数を制限する buffersize が指定されていない限り、iterables の要素は遅延せず、直ちに収集されます。 バッファがいっぱいになると、バッファから結果が yield されるまで iterables の反復処理は一時停止します。
fn は非同期に実行され、複数の fn の呼び出しが並行して行われる場合があります。
もし
__next__()が呼ばれその結果が元々のExecutor.map()の呼び出しから timeout 秒経った後も利用できない場合、返されるイテレータはTimeoutErrorを送出します。 timeout は整数または浮動小数点数です。 timeout を省略するかNoneを指定した場合、待ち時間に制限はありません。もし fn の呼び出しが例外を送出した場合、その例外はイテレータから値を受け取る時に送出されます。
ProcessPoolExecutorを使う場合、このメソッドは iterables を複数のチャンクに分割し、それぞれを別々のタスクとしてプールに投入します。 chunksize を正の整数に設定すると、各チャンクのおおよそのサイズを指定できます。 非常に長いイテラブルでは、chunksize に大きな値を使うと、デフォルトのサイズ 1 に比べて性能が大幅に向上する場合があります。ThreadPoolExecutorとInterpreterPoolExecutorでは、chunksize は効果がありません。バージョン 3.5 で変更: chunksize 引数が追加されました。
バージョン 3.14 で変更: buffersize 引数が追加されました。
- shutdown(wait=True, *, cancel_futures=False)¶
executor に対して、現在保留中のフューチャーが実行された後で、使用中のすべての資源を解放するように伝えます。シャットダウンにより後に
Executor.submit()とExecutor.map()を呼び出すとRuntimeErrorが送出されます。wait が
Trueの場合、すべての未完了のフューチャの実行が完了して Executor に関連付けられたリソースが解放されるまで、このメソッドは返りません。 wait がFalseの場合、このメソッドはすぐに返り、すべての未完了のフューチャの実行が完了したときに、 Executor に関連付けられたリソースが解放されます。 wait の値に関係なく、すべての未完了のフューチャの実行が完了するまで Python プログラム全体は終了しません。cancel_futures が
Trueの場合、このメソッドは executor がまだ実行を開始していない未完了のフューチャをすべてキャンセルします。 すでに完了したフューチャや実行中のフューチャは、cancel_futures の値にかかわらずキャンセルされません。cancel_futures と wait がともに
Trueの場合、executor が実行を開始したフューチャはすべて、このメソッドが返る前に完了します。 残りのフューチャはキャンセルされます。with文で executor を コンテキストマネージャ として使えば、このメソッドを明示的に呼び出す必要はありません。Executorはシャットダウンされます (wait をTrueにしてExecutor.shutdown()を呼び出した場合と同様に待機します)。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')
バージョン 3.9 で変更: cancel_futures パラメータが追加されました。
ThreadPoolExecutor¶
ThreadPoolExecutor はスレッドのプールを使用して非同期に呼び出しを行う、 Executor のサブクラスです。
Future に関連づけられた呼び出し可能オブジェクトが、別の Future の結果を待つ時にデッドロックすることがあります。例:
import time
def wait_on_b():
time.sleep(5)
print(b.result()) # b は a を待っているため完了しない
return 5
def wait_on_a():
time.sleep(5)
print(a.result()) # a は b を待っているため完了しない
return 6
executor = ThreadPoolExecutor(max_workers=2)
a = executor.submit(wait_on_b)
b = executor.submit(wait_on_a)
以下でも同様です:
def wait_on_future():
f = executor.submit(pow, 5, 2)
# ワーカースレッドは一つしかなく、この関数を実行しているため
# この処理は完了しない
print(f.result())
executor = ThreadPoolExecutor(max_workers=1)
future = executor.submit(wait_on_future)
# 注意: future.result() を呼び出してもデッドロックが起こる。
# 唯一のワーカースレッドはすでに wait_on_future() の終了を待っているためである
- class concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=None, thread_name_prefix='', initializer=None, initargs=(), **ctxkwargs)¶
最大で max_workers 個のスレッドを非同期実行に使う
Executorのサブクラスです。ThreadPoolExecutorに登録されたすべてのスレッドは、インタープリタの終了前に join されます。 この処理を行う終了ハンドラは、atexitで追加した終了ハンドラよりも 前に 実行されることに注意してください。 そのため、スレッドに正常終了を指示できるように、メインスレッドの例外を捕捉して処理しなければなりません。 この理由から、長時間実行するタスクにはThreadPoolExecutorを使わないことを推奨します。initializer は省略可能な呼び出し可能オブジェクトで、各ワーカースレッドの開始時に呼び出されます。 initargs は、この初期化処理に渡す引数のタプルです。 initializer が例外を送出した場合、現在未完了のジョブはすべて
BrokenThreadPoolを送出し、プールへの新たなジョブの投入も同じ例外を送出します。ctxkwargs は、
prepare_context()に渡す追加のキーワード引数のマッピングで、ワーカーの実行コンテキストをカスタマイズできます。- classmethod prepare_context(initializer, initargs)¶
プールを使う executor でワーカーインスタンスを作成するために必要なコンテキストを設定します (例えば、スレッドやインタープリタによる並行実行環境で使います)。
Added in version 3.14.
バージョン 3.5 で変更: max_workers が
Noneか指定されない場合のデフォルト値はマシンのプロセッサの数に 5 を掛けたものになります。これは、ThreadPoolExecutorは CPU の処理ではなく I/O をオーバーラップするのによく使用されるため、ProcessPoolExecutorのワーカーの数よりもこのワーカーの数を増やすべきであるという想定に基づいています。バージョン 3.6 で変更: thread_name_prefix 引数が追加され、デバッグしやすくなるようにプールから作られたワーカスレッド
threading.Threadの名前を管理できるようになりました。バージョン 3.7 で変更: initializer と initargs 引数が追加されました。
バージョン 3.8 で変更: max_workers のデフォルト値が
min(32, os.cpu_count() + 4)に変更されました。 このデフォルト値により、I/O バウンドのタスクには少なくとも 5 個のワーカーが確保されます。 GIL を解放する CPU バウンドのタスクには最大 32 個の CPU コアを利用します。 また、多数のコアを持つマシンで暗黙に大量のリソースを使うことを避けられます。ThreadPoolExecutor は、max_workers 個のワーカースレッドを起動する前に、待機中のワーカースレッドを再利用するようにもなりました。
バージョン 3.13 で変更: max_workers のデフォルト値が
min(32, (os.process_cpu_count() or 1) + 4)に変更されました。バージョン 3.14 で変更:
prepare_context()クラスメソッドに追加の引数を渡すための ctxkwargs が追加されました。
ThreadPoolExecutor の例¶
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/']
# 一つのページを取得し、URL と内容を報告する
def load_url(url, timeout):
with urllib.request.urlopen(url, timeout=timeout) as conn:
return conn.read()
# with 文を使えばスレッドを速やかに後始末できる
with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=5) as executor:
# 読み込みを開始し、各フューチャに URL を対応付ける
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¶
Added in version 3.14.
InterpreterPoolExecutor クラスは、インタープリタのプールを使って呼び出しを非同期に実行します。
ThreadPoolExecutor のサブクラスなので、各ワーカーはそれぞれのスレッドで動作します。
異なる点は、各ワーカーが専用のインタープリタを持ち、それを使って各タスクを実行することです。
スレッドだけを使う代わりにインタープリタを使う最大の利点は、複数のコアで真に並列実行できることです。 各インタープリタはそれぞれの グローバルインタープリタロック を持ちます。 そのため、一つのインタープリタのコードをある CPU コアで実行しながら、別のインタープリタのコードを他のコアで、妨げられることなく実行できます。
その代わり、複数のインタープリタを使う並行コードの作成には、追加の手間がかかる場合があります。 しかしこれは、インタープリタがいつ、どのようにやり取りするかを慎重に考え、共有するデータを明示する必要があるためです。 このことは、複数コアでの真の並列実行をはじめ、追加の手間に見合ういくつかの利点につながります。 例えば、このように書かれたコードでは、並行処理の振る舞いを考えやすくなる場合があります。 競合状態など、スレッドを使う際の大きな問題のいくつかに対処せずに済むことも、大きな利点です。
各ワーカーのインタープリタは、他のすべてのインタープリタから分離されています。
「分離されている」とは、各インタープリタが独自の実行時の状態を持ち、完全に独立して動作することです。
例えば、一つのインタープリタで sys.stdout をリダイレクトしても、他のインタープリタでは自動的にリダイレクトされません。
一つのインタープリタでモジュールをインポートしても、他のインタープリタでは自動的にインポートされません。
そのモジュールを必要とするインタープリタごとに、個別にインポートする必要があります。
実際、あるインタープリタでインポートしたモジュールは、別のインタープリタの同じモジュールとは完全に別のオブジェクトです。
これは sys、builtins、さらには __main__ にも当てはまります。
分離されているため、ミュータブルなオブジェクトやその他のデータを、複数のインタープリタで同時に使うことはできません。 実質的に、インタープリタ間でそのようなオブジェクトやデータを共有することはできないということです。 各インタープリタはそれぞれのコピーを持たなければならず、コピー間の変更は手動で同期する必要があります。 組み込みのシングルトン、文字列、イミュータブルなオブジェクトからなるタプルなど、イミュータブルなオブジェクトやデータにはこの制約がありません。
インタープリタ間の通信や同期には、PEP 734 で提案されたような専用のツールを使うのが最も効率的です。
効率は劣りますが、pickle でシリアライズしてから、共有の ソケット や パイプ を介してバイト列を送る方法もあります。
- class concurrent.futures.InterpreterPoolExecutor(max_workers=None, thread_name_prefix='', initializer=None, initargs=())¶
最大 max_workers 個のスレッドからなるプールを使い、呼び出しを非同期に実行する
ThreadPoolExecutorのサブクラスです。 各スレッドは専用のインタープリタでタスクを実行します。 ワーカーのインタープリタは互いに分離されているため、それぞれが独自の実行時の状態を持ち、ミュータブルなオブジェクトやその他のデータを共有できません。 各インタープリタはそれぞれの グローバルインタープリタロック を持つため、この executor で実行するコードは複数のコアで真に並列実行できます。省略可能な initializer と initargs 引数の意味は
ThreadPoolExecutorと同じです。 初期化処理は各ワーカーの作成時に実行されますが、この場合はワーカーのインタープリタ内で実行されます。 executor は、initializer と initargs をワーカーのインタープリタに送る際にpickleでシリアライズします。注釈
executor は、initializer で捕捉されなかった例外を
ExecutionFailedに置き換える場合があります。親クラス
ThreadPoolExecutorのその他の注意事項も当てはまります。
submit() と map() は通常どおり動作しますが、ワーカーが呼び出し可能オブジェクトと引数を自分のインタープリタに送る際に pickle でシリアライズする点が異なります。
戻り値を送り返す際にも、同様にシリアライズします。
ワーカーが実行中のタスクで捕捉されない例外が発生すると、ワーカーは常にその例外をそのまま保持しようとします。
保持できた場合は、元の例外の要約を含む、対応する ExecutionFailed インスタンスを __cause__ にも設定します。
まれに元の例外をそのまま保持できない場合は、対応する ExecutionFailed インスタンスを直接保持します。
ProcessPoolExecutor¶
ProcessPoolExecutor はプロセスプールを使って非同期呼び出しを実施する Executor のサブクラスです。ProcessPoolExecutor は multiprocessing モジュールを利用します。このため Global Interpreter Lock を回避することができますが、pickle 化できるオブジェクトしか実行したり返したりすることができません。
__main__ モジュールはワーカサブプロセスでインポート可能でなければなりません。
すなわち、 ProcessPoolExecutor は対話的インタープリタでは動きません。
ProcessPoolExecutor に渡された呼び出し可能オブジェクトから Executor や Future メソッドを呼ぶとデッドロックに陥ります。
ProcessPoolExecutor の submit() と map() を使う際には、multiprocessing.Process と同様に、関数と引数が pickle 化可能でなければならないという制約があることに注意してください。
REPL で定義した関数や lambda が動作することは期待できません。
- class concurrent.futures.ProcessPoolExecutor(max_workers=None, mp_context=None, initializer=None, initargs=(), max_tasks_per_child=None)¶
最大 max_workers 個のプロセスからなるプールを使い、呼び出しを非同期に実行する
Executorのサブクラスです。 max_workers がNoneまたは省略された場合、デフォルトでos.process_cpu_count()が使われます。 max_workers が0以下の場合はValueErrorを送出します。 Windows では、max_workers は61以下でなければなりません。 そうでない場合はValueErrorを送出します。 max_workers がNoneの場合、利用可能なプロセッサ数がそれより多くても、デフォルトで選択される値は最大61です。 mp_context にはmultiprocessingのコンテキストまたはNoneを指定でき、ワーカーの起動に使われます。 mp_context がNoneまたは省略された場合、デフォルトのmultiprocessingコンテキストが使われます。 コンテキストと開始方式 を参照してください。initializer は省略可能な呼び出し可能オブジェクトで、各ワーカープロセスの開始時に呼び出されます。 initargs は、この初期化処理に渡す引数のタプルです。 initializer が例外を送出した場合、現在未完了のジョブはすべて
BrokenProcessPoolを送出し、プールへの新たなジョブの投入も同じ例外を送出します。max_tasks_per_child は省略可能な引数で、一つのプロセスが終了して新しいワーカープロセスに置き換わるまでに実行できるタスクの最大数を指定します。 デフォルトの max_tasks_per_child は
Noneで、ワーカープロセスはプールが存在する限り存続します。 最大数を指定し、mp_context パラメータを指定しなかった場合、デフォルトでは multiprocessing の開始方式に "spawn" が使われます。 この機能は "fork" 開始方式とは併用できません。バージョン 3.3 で変更: ワーカプロセスの1つが突然終了した場合、
BrokenProcessPoolエラーが送出されるようになりました。 以前は挙動は未定義でしたが、 executor や futures がフリーズしたりデッドロックを起こすことがしばしばでした。バージョン 3.7 で変更: プールが作成するワーカープロセスの開始方式を利用者が制御できるよう、mp_context 引数が追加されました。
initializer と initargs 引数が追加されました。
バージョン 3.11 で変更: プール内のワーカーの存続期間を利用者が制御できるよう、max_tasks_per_child 引数が追加されました。
バージョン 3.12 で変更: POSIX システムで、アプリケーションが複数のスレッドを持ち、
multiprocessingコンテキストが"fork"開始方式を使う場合、ワーカーを起動するために内部で呼び出すos.fork()関数がDeprecationWarningを送出することがあります。 別の開始方式を使うように設定した mp_context を渡してください。 詳しくはos.fork()のドキュメントを参照してください。バージョン 3.13 で変更: max_workers のデフォルトで、
os.cpu_count()の代わりにos.process_cpu_count()を使うようになりました。バージョン 3.14 で変更: プロセスのデフォルトの開始方式 (コンテキストと開始方式 を参照) が fork 以外に変更されました。
ProcessPoolExecutorで fork 開始方式が必要な場合は、mp_context=multiprocessing.get_context("fork")を明示的に渡さなければなりません。バージョン 3.15 で変更: キューにタスクが残っている間にワーカープロセスが max_tasks_per_child の上限に達して終了すると、executor が停止したままになることがあるデッドロック (gh-115634) を修正しました。
- terminate_workers()¶
存続中のすべてのワーカープロセスについて
Process.terminateを呼び出し、直ちに終了させようとします。 executor に関連するその他のリソースをすべて解放するため、内部ではExecutor.shutdown()も呼び出します。このメソッドを呼び出した後は、executor にタスクを投入しないでください。
Added in version 3.14.
- kill_workers()¶
存続中のすべてのワーカープロセスについて
Process.killを呼び出し、直ちに強制終了させようとします。 executor に関連するその他のリソースをすべて解放するため、内部ではExecutor.shutdown()も呼び出します。このメソッドを呼び出した後は、executor にタスクを投入しないでください。
Added in version 3.14.
ProcessPoolExecutor の例¶
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()
Future オブジェクト¶
Future クラスは呼び出し可能オブジェクトの非同期実行をカプセル化します。 Future のインスタンスは Executor.submit() によって生成されます。
- class concurrent.futures.Future¶
呼び出し可能オブジェクトの非同期実行をカプセル化します。
FutureインスタンスはExecutor.submit()で生成され、テストを除いて直接生成すべきではありません。- cancel()¶
呼び出しのキャンセルを試みます。 呼び出しがすでに実行中または実行済みで、キャンセルできない場合は
Falseを返します。 それ以外の場合は呼び出しをキャンセルしてTrueを返します。
- cancelled()¶
呼び出しが正常にキャンセルされた場合
Trueを返します。
- running()¶
現在呼び出しが実行中でキャンセルできない場合
Trueを返します。
- done()¶
呼び出しが正常にキャンセルされたか終了した場合
Trueを返します。
- result(timeout=None)¶
呼び出しによって返された値を返します。もし呼び出しがまだ完了していなければ、このメソッドは timeout 秒の間、待機します。もし呼び出しが timeout 秒間の間に完了しなければ、
TimeoutErrorが送出されます。 timeout はintかfloatを指定できます。もし timeout が指定されていないか、Noneであれば、待機時間に制限はありません。future が完了する前にキャンセルされた場合
CancelledErrorが送出されます。呼び出しが例外を送出した場合、このメソッドも同じ例外を送出します。
- exception(timeout=None)¶
呼び出しによって送出された例外を返します。もし呼び出しがまだ完了されていなければ、このメソッドは timeout 秒だけ待機します。もし呼び出しが timeout 秒の間に完了しなければ、
TimeoutErrorが送出されます。 timeout にはintかfloatを指定できます。 timeout が指定されていないか、Noneであれば、待機時間に制限はありません。future が完了する前にキャンセルされた場合
CancelledErrorが送出されます。呼び出しが例外を送出することなく完了した場合、
Noneを返します。
- add_done_callback(fn)¶
呼び出し可能な fn オブジェクトを future にアタッチします。futureがキャンセルされたか、実行を終了した際に、future をそのただ一つの引数として fn が呼び出されます。
追加された呼び出し可能オブジェクトは、追加された順番で呼びだされ、追加を行ったプロセスに属するスレッド中で呼び出されます。もし呼び出し可能オブジェクトが
Exceptionのサブクラスを送出した場合、それはログに記録され無視されます。呼び出し可能オブジェクトがBaseExceptionのサブクラスを送出した場合の動作は未定義です。もしfutureがすでに完了しているか、キャンセル済みであれば、fn は即座に実行されます。
以下の
Futureメソッドは、ユニットテストでの使用とExecutorを実装することを意図しています。- set_running_or_notify_cancel()¶
このメソッドを呼び出してよいのは、
Futureに関連付けられた処理を実行する前のExecutorの実装と、ユニットテストだけです。このメソッドが
Falseを返す場合、Futureはキャンセルされています。つまり、Future.cancel()が呼び出されてTrueが返っています。Futureの完了を (as_completed()またはwait()により) 待機するすべてのスレッドが起動します。このメソッドが
Trueを返す場合、Futureはキャンセルされておらず、実行状態に移行しています。 つまり、Future.running()を呼び出すとTrueが返ります。このメソッドは一度だけ呼び出すことができ、
Future.set_result()またはFuture.set_exception()が呼び出された後には呼び出すことができません。
- set_result(result)¶
Futureに関連付けられたワークの結果を result に設定します。このメソッドは、
Executorの実装またはユニットテストによってのみ使用してください。バージョン 3.8 で変更:
Futureがすでに完了している場合、このメソッドはconcurrent.futures.InvalidStateErrorを送出します。
モジュール関数¶
- concurrent.futures.wait(fs, timeout=None, return_when=ALL_COMPLETED)¶
fs で指定された
Futureインスタンス (異なるExecutorインスタンスで作成されたものでも可) が完了するまで待機します。 fs に重複して指定されたフューチャは一つにまとめられ、一度だけ返されます。 集合を要素とする、要素数 2 の名前付きタプルを返します。 最初の集合doneには、待機が終わるまでに完了したフューチャ (実行済みまたはキャンセル済みのフューチャ) が含まれます。 二つ目の集合not_doneには、完了していないフューチャ (保留中または実行中のフューチャ) が含まれます。timeout で結果を返すまで待機する最大秒数を指定できます。timeout は整数か浮動小数点数をとります。timeout が指定されないか
Noneの場合、無期限に待機します。return_when でこの関数がいつ結果を返すか指定します。指定できる値は以下の 定数のどれか一つです:
定数
説明
- concurrent.futures.FIRST_COMPLETED¶
いずれかのフューチャが終了したかキャンセルされたときに返します。
- concurrent.futures.FIRST_EXCEPTION¶
いずれかのフューチャが例外を送出して終了すると、この関数は返ります。 例外を送出するフューチャがない場合は、
ALL_COMPLETEDと等価です。- concurrent.futures.ALL_COMPLETED¶
すべてのフューチャが終了したかキャンセルされたときに返します。
- concurrent.futures.as_completed(fs, timeout=None)¶
fs で指定された
Futureインスタンス (異なるExecutorインスタンスで作成されたものでも可) を、完了するたびに (実行済みまたはキャンセル済みになった順に) yield するイテレータを返します。 fs に重複して指定されたフューチャは、一度だけ返されます。as_completed()の呼び出し前に完了していたフューチャが、最初に yield されます。 返されたイテレータの__next__()が呼び出された際、最初のas_completed()の呼び出しから timeout 秒が経過しても結果を取得できなければ、TimeoutErrorを送出します。 timeout には整数または浮動小数点数を指定できます。 timeout が省略された場合やNoneの場合は、待ち時間に制限はありません。
参考
- PEP 3148 -- futures - execute computations asynchronously
この機能を Python 標準ライブラリに含めることを述べた提案です。
例外クラス¶
- exception concurrent.futures.CancelledError¶
future がキャンセルされたときに送出されます。
- exception concurrent.futures.TimeoutError¶
TimeoutErrorの非推奨のエイリアスです。 フューチャの操作が指定されたタイムアウトを超えた場合に送出されます。バージョン 3.11 で変更: このクラスは
TimeoutErrorのエイリアスになりました。
- exception concurrent.futures.BrokenExecutor¶
RuntimeErrorの派生クラスです。 何らかの理由で executor が壊れて、新しいタスクの投入や実行に使えなくなった場合に送出されます。Added in version 3.7.
- exception concurrent.futures.InvalidStateError¶
フューチャに対して、現在の状態では許可されていない操作を行った場合に送出されます。
Added in version 3.8.
- exception concurrent.futures.thread.BrokenThreadPool¶
BrokenExecutorの派生クラスです。ThreadPoolExecutorのワーカーのいずれかで初期化に失敗した場合に送出されます。Added in version 3.7.
- exception concurrent.futures.interpreter.BrokenInterpreterPool¶
BrokenThreadPoolの派生クラスです。InterpreterPoolExecutorのワーカーのいずれかで初期化に失敗した場合に送出されます。Added in version 3.14.
- exception concurrent.futures.process.BrokenProcessPool¶
BrokenExecutor(以前はRuntimeError) の派生クラスです。ProcessPoolExecutorのワーカーのいずれかが正常でない形で終了した場合 (例えば、外部から強制終了された場合) に送出されます。Added in version 3.3.