# `concurrent.futures` — Launching parallel tasks

Added in version 3.2.

소스 코드: Lib/concurrent/futures/thread.py와 Lib/concurrent/futures/process.py

`concurrent.futures` 모듈은 비동기적으로 콜러블을 실행하는 고수준 인터페이스를 제공합니다.

비동기 실행은 (`ThreadPoolExecutor`를 사용해서) 스레드나 (`ProcessPoolExecutor`를 사용해서) 별도의 프로세스로 수행 할 수 있습니다. 둘 다 추상 `Executor` 클래스로 정의된 것과 같은 인터페이스를 구현합니다.

Availability: not WASI.

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

## Executor 객체

class concurrent.futures.Executor

  비동기적으로 호출을 실행하는 메서드를 제공하는 추상 클래스입니다. 직접 사용해서는 안 되며, 구체적인 하위 클래스를 통해 사용해야 합니다.

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

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

    - iterables 는 느긋하게 처리되는 것이 아니라 즉시 수집됩니다.

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

    The returned iterator raises a `TimeoutError` if `__next__()` is called and the result isn’t available after timeout seconds from the original call to `Executor.map()`. timeout can be an int or a float. If timeout is not specified or `None`, there is no limit to the wait time.

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

    `ProcessPoolExecutor`를 사용할 때, 이 메서드는 iterables 를 다수의 덩어리로 잘라서 별도의 작업으로 풀에 제출합니다. 이러한 덩어리의 (대략적인) 크기는 chunksize 를 양의 정수로 설정하여 지정할 수 있습니다. 매우 긴 이터러블의 경우 chunksize 에 큰 값을 사용하면 기본 크기인 1에 비해 성능이 크게 향상될 수 있습니다. `ThreadPoolExecutor` 의 경우, chunksize 는 아무런 효과가 없습니다.

    버전 3.5에서 변경: chunksize 인자가 추가되었습니다.

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

    현재 계류 중인 퓨처가 실행 완료될 때, 사용 중인 모든 자원을 해제해야 한다는 것을 실행기에 알립니다. 종료(shutdown) 후에 이루어지는 `Executor.submit()` 과 `Executor.map()` 호출은 `RuntimeError` 를 발생시킵니다.

    wait 가 `True` 면, 계류 중인 모든 퓨처가 실행을 마치고 실행기와 관련된 자원이 해제될 때까지 이 메서드는 돌아오지 않습니다. wait 가 `False` 면, 이 메서드는 즉시 돌아오고 실행기와 연관된 자원은 계류 중인 모든 퓨처가 실행을 마칠 때 해제됩니다. wait 의 값과 관계없이, 모든 계류 중인 퓨처가 실행을 마칠 때까지 전체 파이썬 프로그램이 종료되지 않습니다.

    cancel_futures가 `True`이면, 이 메서드는 실행기가 실행을 시작시키지 않은 계류 중인 모든 퓨처를 취소합니다. cancel_futures의 값과 관계없이 완료되었거나 실행 중인 퓨처는 취소되지 않습니다.

    cancel_futures와 wait가 모두 `True`이면, 이 메서드가 반환하기 전에 실행기가 실행을 시작한 모든 퓨처가 완료됩니다. 나머지 퓨처는 취소됩니다.

    `with` 문을 사용하여 `Executor`를 종료시키면 (`Executor.shutdown()` 를 wait 값 `True` 로 호출한 것처럼 대기합니다), 이 메서드를 명시적으로 호출할 필요가 없어집니다.:

        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')

    버전 3.9에서 변경: cancel_futures를 추가했습니다.

## ThreadPoolExecutor

`ThreadPoolExecutor` 는 스레드 풀을 사용하여 호출을 비동기적으로 실행하는 `Executor` 서브 클래스입니다.

`Future`와 관련된 콜러블 객체가 다른 `Future` 의 결과를 기다릴 때 교착 상태가 발생할 수 있습니다. 예를 들면:

    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)

그리고:

    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=())

  최대 max_workers 스레드의 풀을 사용하여 호출을 비동기적으로 실행하는 `Executor` 서브 클래스.

  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 는 각 작업자 스레드의 시작 부분에서 호출되는 선택적 콜러블입니다; initargs 는 initializer에 전달되는 인자들의 튜플입니다. initializer 가 예외를 발생시키는 경우, 현재 계류 중인 모든 작업과 풀에 추가로 작업을 제출하려는 시도는 `BrokenThreadPool` 을 발생시킵니다.

  버전 3.5에서 변경: max_workers 가 `None` 이거나 주어지지 않았다면, 기본값으로 기계의 프로세서 수에 `5` 를 곱한 값을 사용합니다. `ThreadPoolExecutor` 가 CPU 작업보다는 I/O를 동시에 진행하는데 자주 쓰이고, 작업자의 수가 `ProcessPoolExecutor` 보다 많아야 한다고 가정하고 있습니다.

  버전 3.6에서 변경: 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.

  버전 3.7에서 변경: initializer 및 initargs 인자가 추가되었습니다.

  버전 3.8에서 변경: max_workers의 기본값은 `min(32, os.cpu_count() + 4)`로 변경됩니다. 이 기본값은 I/O 병목 작업을 위해 최소 5개의 작업자를 유지합니다. GIL을 반납하는 CPU 병목 작업을 위해 최대 32개의 CPU 코어를 사용합니다. 또한 많은 코어를 가진 시스템에서 매우 큰 자원을 묵시적으로 사용하는 것을 방지합니다.

  ThreadPoolExecutor는 이제 max_workers 작업자 스레드를 시작하기 전에 유휴 작업자 스레드를 재사용합니다.

  버전 3.13에서 변경: Default value of max_workers is changed to `min(32, (os.process_cpu_count() or 1) + 4)`.

### ThreadPoolExecutor 예제

    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)))

## ProcessPoolExecutor

`ProcessPoolExecutor` 클래스는 프로세스 풀을 사용하여 호출을 비동기적으로 실행하는 `Executor` 서브 클래스입니다. `ProcessPoolExecutor` 는 `multiprocessing` 모듈을 사용합니다. 전역 인터프리터 록 을 피할 수 있도록 하지만, 오직 피클 가능한 객체만 실행되고 반환될 수 있음을 의미합니다.

`__main__` 모듈은 작업자 서브 프로세스가 임포트 할 수 있어야 합니다. 즉, `ProcessPoolExecutor` 는 대화형 인터프리터에서 작동하지 않습니다.

`ProcessPoolExecutor` 에 제출된 콜러블에서 `Executor` 나 `Future` 메서드를 호출하면 교착 상태가 발생합니다.

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 컨텍스트 및 시작 방법.

  initializer 는 각 작업자 프로세스의 시작 부분에서 호출되는 선택적 콜러블입니다; initargs 는 initializer에 전달되는 인자들의 튜플입니다. initializer 가 예외를 발생시키는 경우, 현재 계류 중인 모든 작업과 풀에 추가로 작업을 제출하려는 시도는 `BrokenProcessPool` 을 발생시킵니다.

  max_tasks_per_child is an optional argument that specifies the maximum number of tasks a single process can execute before it will exit and be replaced with a fresh worker process. By default max_tasks_per_child is `None` which means worker processes will live as long as the pool. When a max is specified, the “spawn” multiprocessing start method will be used by default in absence of a mp_context parameter. This feature is incompatible with the “fork” start method.

  버전 3.3에서 변경: 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.

  버전 3.7에서 변경: mp_context 인자가 추가되어 사용자가 풀에서 만드는 작업자 프로세스의 시작 방법을 제어 할 수 있습니다.

  initializer 및 initargs 인자가 추가되었습니다.

  참고

  The default `multiprocessing` start method (see 컨텍스트 및 시작 방법) will change away from fork in Python 3.14. Code that requires fork be used for their `ProcessPoolExecutor` should explicitly specify that by passing a `mp_context=multiprocessing.get_context("fork")` parameter.

  버전 3.11에서 변경: The max_tasks_per_child argument was added to allow users to control the lifetime of workers in the pool.

  버전 3.12에서 변경: On POSIX systems, if your application has multiple threads and the `multiprocessing` context uses the `"fork"` start method: The `os.fork()` function called internally to spawn workers may raise a `DeprecationWarning`. Pass a mp_context configured to use a different start method. See the `os.fork()` documentation for further explanation.

  버전 3.13에서 변경: max_workers uses `os.process_cpu_count()` by default, instead of `os.cpu_count()`.

### ProcessPoolExecutor 예제

    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 객체

`Future` 클래스는 콜러블 객체의 비동기 실행을 캡슐화합니다. `Future` 인스턴스는 `Executor.submit()` 에 의해 생성됩니다.

class concurrent.futures.Future

  콜러블 객체의 비동기 실행을 캡슐화합니다. `Future` 인스턴스는 `Executor.submit()` 에 의해 생성되며 테스트를 제외하고는 직접 생성되어서는 안 됩니다.

  cancel()

    호출을 취소하려고 시도합니다. 호출이 현재 실행 중이거나 실행 종료했고 취소할 수 없는 경우 메서드는 `False` 를 반환하고, 그렇지 않으면 호출이 취소되고 메서드는 `True` 를 반환합니다.

  cancelled()

    호출이 성공적으로 취소되었으면 `True` 를 반환합니다.

  running()

    호출이 현재 실행 중이고 취소할 수 없는 경우 `True` 를 반환합니다.

  done()

    호출이 성공적으로 취소되었거나 실행이 완료되었으면 `True` 를 반환합니다.

  result(timeout=None)

    Return the value returned by the call. If the call hasn’t yet completed then this method will wait up to timeout seconds. If the call hasn’t completed in timeout seconds, then a `TimeoutError` will be raised. timeout can be an int or float. If timeout is not specified or `None`, there is no limit to the wait time.

    완료하기 전에 퓨처가 취소되면 `CancelledError` 가 발생합니다.

    If the call raised an exception, this method will raise the same exception.

  exception(timeout=None)

    Return the exception raised by the call. If the call hasn’t yet completed then this method will wait up to timeout seconds. If the call hasn’t completed in timeout seconds, then a `TimeoutError` will be raised. timeout can be an int or float. If timeout is not specified or `None`, there is no limit to the wait time.

    완료하기 전에 퓨처가 취소되면 `CancelledError` 가 발생합니다.

    호출이 예외 없이 완료되면, `None` 이 반환됩니다.

  add_done_callback(fn)

    콜러블 fn 을 퓨처에 연결합니다. fn 은 퓨처가 취소되거나 실행이 종료될 때 퓨처를 유일한 인자로 호출됩니다.

    추가된 콜러블은 추가된 순서대로 호출되며, 항상 콜러블을 추가한 프로세스에 속하는 스레드에서 호출됩니다. 콜러블이 `Exception` 서브 클래스를 발생시키면, 로그 되고 무시됩니다. 콜러블이 `BaseException` 서브 클래스를 발생시키면, 동작은 정의되지 않습니다.

    퓨처가 이미 완료되었거나 취소된 경우 fn 이 즉시 호출됩니다.

  다음 `Future` 메서드는 단위 테스트와 `Executor` 의 구현을 위한 것입니다.

  set_running_or_notify_cancel()

    이 메서드는 `Future`와 관련된 작업을 실행하기 전에 `Executor` 구현에 의해서만 호출되거나 단위 테스트에서만 호출되어야 합니다.

    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`.

    이 메서드는 한 번만 호출 할 수 있으며, `Future.set_result()` 또는 `Future.set_exception()` 이 호출 된 후에는 호출할 수 없습니다.

  set_result(result)

    `Future`와 관련된 작업 결과를 result 로 설정합니다.

    이 메서드는 `Executor` 구현과 단위 테스트에서만 사용해야 합니다.

    버전 3.8에서 변경: 이 메서드는 `Future`가 이미 완료되었으면 `concurrent.futures.InvalidStateError`를 발생시킵니다.

  set_exception(exception)

    `Future`와 관련된 작업 결과를 `Exception` exception 으로 설정합니다.

    이 메서드는 `Executor` 구현과 단위 테스트에서만 사용해야 합니다.

    버전 3.8에서 변경: 이 메서드는 `Future`가 이미 완료되었으면 `concurrent.futures.InvalidStateError`를 발생시킵니다.

## 모듈 함수

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).

  timeout 은 반환하기 전에 대기 할 최대 시간(초)을 제어하는 데 사용할 수 있습니다. timeout 은 int 또는 float가 될 수 있습니다. timeout 이 지정되지 않았거나 `None` 인 경우, 대기 시간에는 제한이 없습니다.

  return_when 은, 이 함수가 언제 반환되어야 하는지를 나타냅니다. 다음 상수 중 하나여야 합니다:

  상수 | 설명
  --- | ---

  concurrent.futures.FIRST_COMPLETED

  퓨처가 어느 하나라도 끝나거나 취소될 때 함수가 반환됩니다.

  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

  모든 퓨처가 끝나거나 취소되면 함수가 반환됩니다.

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 `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.

더 보기

PEP 3148 – 퓨처 - 계산을 비동기적으로 실행

  파이썬 표준 라이브러리에 포함하기 위해, 이 기능을 설명한 제안.

## 예외 클래스

exception concurrent.futures.CancelledError

  퓨처가 취소될 때 발생합니다.

exception concurrent.futures.TimeoutError

  A deprecated alias of `TimeoutError`, raised when a future operation exceeds the given timeout.

  버전 3.11에서 변경: This class was made an alias of `TimeoutError`.

exception concurrent.futures.BrokenExecutor

  `RuntimeError` 에서 파생됩니다, 이 예외 클래스는 어떤 이유로 실행기가 망가져서 새 작업을 제출하거나 실행할 수 없을 때 발생합니다.

  Added in version 3.7.

exception concurrent.futures.InvalidStateError

  퓨처에 현재 상태에서 허용되지 않는 연산이 수행될 때 발생합니다.

  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.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.