`concurrent.futures` --- 启动并行任务¶

3.2 新版功能.

源码: Lib/concurrent/futures/thread.py 和 Lib/concurrent/futures/process.py

concurrent.futures 模块提供异步执行可调用对象高层接口。

异步执行可以由 ThreadPoolExecutor 使用线程或由 ProcessPoolExecutor 使用单独的进程来实现。两者都是实现抽象类 Executor 定义的接口。

Executor 对象¶

class concurrent.futures.Executor¶

抽象类提供异步执行调用方法。要通过它的子类调用，而不是直接调用。

submit(fn, /, *args, **kwargs)¶
调度可调用对象 fn，以 fn(*args, **kwargs) 方式执行并返回一个代表该可调用对象的执行的 Future 对象。
with ThreadPoolExecutor(max_workers=1) as executor:
    future = executor.submit(pow, 323, 1235)
    print(future.result())
map(func, *iterables, timeout=None, chunksize=1)¶

类似于 map(func, *iterables) 函数，除了以下两点：

iterables 是立即执行而不是延迟执行的；

func 是异步执行的，对 func 的多个调用可以并发执行。

如果从原始调用到 Executor.map() 经过 timeout 秒后， __next__() 已被调用且返回的结果还不可用，那么已返回的迭代器将触发 concurrent.futures.TimeoutError 。 timeout 可以是整数或浮点数。如果 timeout 没有指定或为 None ，则没有超时限制。

如果 func 调用引发一个异常，当从迭代器中取回它的值时这个异常将被引发。

使用 ProcessPoolExecutor 时，这个方法会将 iterables 分割任务块并作为独立的任务并提交到执行池中。这些块的大概数量可以由 chunksize 指定正整数设置。对很长的迭代器来说，使用大的 chunksize 值比默认值 1 能显著地提高性能。 chunksize 对 ThreadPoolExecutor 没有效果。

在 3.5 版更改: 加入 chunksize 参数。
shutdown(wait=True, *, cancel_futures=False)¶
当待执行的 future 对象完成执行后向执行者发送信号，它就会释放正在使用的任何资源。在关闭后调用 Executor.submit() 和 Executor.map() 将会引发 RuntimeError。

如果 wait 为 True 则此方法只有在所有待执行的 future 对象完成执行且释放已分配的资源后才会返回。如果 wait 为 False，方法立即返回，所有待执行的 future 对象完成执行后会释放已分配的资源。不管 wait 的值是什么，整个 Python 程序将等到所有待执行的 future 对象完成执行后才退出。

如果 cancel_futures 为 True，此方法将取消所有执行器还未开始运行的挂起的 Future。无论 cancel_futures 的值是什么，任何已完成或正在运行的 Future 都不会被取消。

如果 cancel_futures 和 wait 均为 True，则执行器已开始运行的所有 Future 将在此方法返回之前完成。其余的 Future 会被取消。

如果使用 with 语句，你就可以避免显式调用这个方法，它将会停止 Executor (就好像 Executor.shutdown() 调用时 wait 设为 True 一样等待):
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')
在 3.9 版更改: 增加了 cancel_futures。

ThreadPoolExecutor¶

ThreadPoolExecutor 是 Executor 的子类，它使用线程池来异步执行调用。

当可调用对象已关联了一个 Future 然后在等待另一个 Future 的结果时就会导致死锁情况。例如:

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)

与:

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=())¶

Executor 子类使用最多 max_workers 个线程的线程池来异步执行调用。

所有排入 ThreadPoolExecutor 的队列的线程将在解释器退出之前被合并。请注意执行此操作的 exit 处理器会在任何使用 atexit 添加的 exit处理器之前被执行。这意味着主线程中的异常必须被捕获和处理以便向线程发出信号使其能够优雅地退出。由于这个原理，建议不要将 ThreadPoolExecutor 用于长期运行的任务。

initializer 是在每个工作者线程开始处调用的一个可选可调用对象。 initargs 是传递给初始化器的元组参数。任何向池提交更多工作的尝试， initializer 都将引发一个异常，当前所有等待的工作都会引发一个 BrokenThreadPool。

在 3.5 版更改: 如果 max_workers 为 None 或没有指定，将默认为机器处理器的个数，假如 ThreadPoolExecutor 侧重于I/O操作而不是CPU运算，那么可以乘以 5 ，同时工作线程的数量可以比 ProcessPoolExecutor 的数量高。

3.6 新版功能: 添加 thread_name_prefix 参数允许用户控制由线程池创建的 threading.Thread 工作线程名称以方便调试。

在 3.7 版更改: 加入 initializer 和*initargs* 参数。

在 3.8 版更改: max_workers 的默认值已改为 min(32, os.cpu_count() + 4)。这个默认值会保留至少 5 个工作线程用于 I/O 密集型任务。对于那些释放了 GIL 的 CPU 密集型任务，它最多会使用 32 个 CPU 核心。这样能够避免在多核机器上不知不觉地使用大量资源。

现在 ThreadPoolExecutor 在启动 max_workers 个工作线程之前也会重用空闲的工作线程。

ThreadPoolExecutor 例子¶

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¶

ProcessPoolExecutor 类是 Executor 的子类，它使用进程池来异步地执行调用。 ProcessPoolExecutor 会使用 multiprocessing 模块，这允许它绕过全局解释器锁但也意味着只可以处理和返回可封存的对象。

__main__ 模块必须可以被工作者子进程导入。这意味着 ProcessPoolExecutor 不可以工作在交互式解释器中。

从可调用对象中调用 Executor 或 Future 的方法提交给 ProcessPoolExecutor 会导致死锁。

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

一个 Executor 子类使用最多由 max_workers 个进程组成的进程池异步执行调用。如果 max_workers 是 None 或未给出，则默认为机器上的处理器数量。如果 max_workers 小于或等于 0 ，则会引发 ValueError 。在 Windows 系统中，max_workers 必须小于或等于 61 ，否则会引发 ValueError 。如果 max_workers 为 None ，则默认情况下最大为 61 ，即使有更多的处理器可用。mp_context 可以是多进程上下文，也可以是 None。它将用于启动工作者。如果 mp_context 为``None`` 或未给出，则使用默认的多进程上下文。

initializer 是一个可选的可调用对象，它会在每个工作进程启动时被调用；initargs 是传给 initializer 的参数元组。如果 initializer 引发了异常，则所有当前在等待的任务以及任何向进程池提交更多任务的尝试都将引发 BrokenProcessPool。

在 3.3 版更改: 如果其中一个工作进程被突然终止，BrokenProcessPool 就会马上触发。可预计的行为没有定义，但执行器上的操作或它的 future 对象会被冻结或死锁。

在 3.7 版更改: 添加 mp_context 参数允许用户控制由进程池创建给工作者进程的开始方法。

加入 initializer 和*initargs* 参数。

ProcessPoolExecutor 例子¶

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 对象¶

Future 类将可调用对象封装为异步执行。Future 实例由 Executor.submit() 创建。

class concurrent.futures.Future¶

将可调用对象封装为异步执行。Future 实例由 Executor.submit() 创建，除非测试，不应直接创建。

cancel()¶

尝试取消调用。如果调用正在执行或已结束运行不能被取消则该方法将返回 False，否则调用会被取消并且该方法将返回 True。

cancelled()¶

如果调用成功取消返回 True。

running()¶

如果调用正在执行而且不能被取消那么返回 True 。

done()¶

如果调用已被取消或正常结束那么返回 True。

result(timeout=None)¶

返回调用返回的值。如果调用还没完成那么这个方法将等待 timeout 秒。如果在 timeout 秒内没有执行完成，concurrent.futures.TimeoutError 将会被触发。timeout 可以是整数或浮点数。如果 timeout 没有指定或为 None，那么等待时间就没有限制。

如果 future 在完成前被取消则 CancelledError 将被触发。

如果调用引发了一个异常，这个方法也会引发同样的异常。

exception(timeout=None)¶

返回由调用引发的异常。如果调用还没完成那么这个方法将等待 timeout 秒。如果在 timeout 秒内没有执行完成，concurrent.futures.TimeoutError 将会被触发。timeout 可以是整数或浮点数。如果 timeout 没有指定或为 None，那么等待时间就没有限制。

如果 future 在完成前被取消则 CancelledError 将被触发。

如果调用正常完成那么返回 None。

add_done_callback(fn)¶

附加可调用 fn 到 future 对象。当 future 对象被取消或完成运行时，将会调用 fn，而这个 future 对象将作为它唯一的参数。

加入的可调用对象总被属于添加它们的进程中的线程按加入的顺序调用。如果可调用对象引发一个 Exception 子类，它会被记录下来并被忽略掉。如果可调用对象引发一个 BaseException 子类，这个行为没有定义。

如果 future 对象已经完成或已取消，fn 会被立即调用。

下面这些 Future 方法用于单元测试和 Executor 实现。

set_running_or_notify_cancel()¶

这个方法只可以在执行关联 Future 工作之前由 Executor 实现调用或由单测试调用。

如果此方法返回 False 则 Future 已被取消，即 Future.cancel() 已被调用并返回 True。任何等待 Future 完成 (即通过 as_completed() 或 wait()) 的线程将被唤醒。

如果此方法返回 True 则 Future 没有被取消并已被置为正在运行的状态，即对 Future.running() 的调用将返回 True。

这个方法只可以被调用一次并且不能在调用 Future.set_result() 或 Future.set_exception() 之后再调用。

set_result(result)¶

设置将 Future 关联工作的结果给 result 。

这个方法只可以由 Executor 实现和单元测试使用。

在 3.8 版更改: 如果 Future 已经完成则此方法会引发 concurrent.futures.InvalidStateError。

set_exception(exception)¶

设置 Future 关联工作的结果给 Exception exception 。

这个方法只可以由 Executor 实现和单元测试使用。

在 3.8 版更改: 如果 Future 已经完成则此方法会引发 concurrent.futures.InvalidStateError。

模块函数¶

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

等待由 fs 指定的 Future 实例（可能由不同的 Executor 实例创建）完成。重复传给 fs 的 future 会被移除并将只返回一次。返回一个由集合组成的具名 2 元组。第一个集合的名称为 done，包含在等待完成之前已完成的 future（包括正常结束或被取消的 future）。第二个集合的名称为 not_done，包含未完成的 future（包括挂起的或正在运行的 future）。

timeout 可以用来控制返回前最大的等待秒数。 timeout 可以为 int 或 float 类型。如果 timeout 未指定或为 None ，则不限制等待时间。

return_when 指定此函数应在何时返回。它必须为以下常数之一:

常量	描述
`FIRST_COMPLETED`	函数将在任意可等待对象结束或取消时返回。
`FIRST_EXCEPTION`	函数将在任意可等待对象因引发异常而结束时返回。当没有引发任何异常时它就相当于 `ALL_COMPLETED`。
`ALL_COMPLETED`	函数将在所有可等待对象结束或取消时返回。

concurrent.futures.as_completed(fs, timeout=None)¶: 返回一个包含 fs 所指定的 Future 实例（可能由不同的 Executor 实例创建）的迭代器，这些实例会在完成时生成 future 对象（包括正常结束或被取消的 future 对象）。任何由 fs 所指定的重复 future 对象将只被返回一次。任何在 as_completed() 被调用之前完成的 future 对象将优先被生成。如果 __next__() 被调用并且在对 as_completed() 的原始调用 timeout 秒之后结果仍不可用，则返回的迭代器将引发 concurrent.futures.TimeoutError。 timeout 可以为整数或浮点数。如果 timeout 未指定或为 None，则不限制等待时间。

参见

PEP 3148 -- future 对象 - 异步执行指令。: 该提案描述了Python标准库中包含的这个特性。

Exception 类¶

exception concurrent.futures.CancelledError¶: future 对象被取消时会触发。

exception concurrent.futures.TimeoutError¶: future 对象执行超出给定的超时数值时引发。

exception concurrent.futures.BrokenExecutor¶: 当执行器被某些原因中断而且不能用来提交或执行新任务时就会被引发派生于 RuntimeError 的异常类。

3.7 新版功能.

exception concurrent.futures.InvalidStateError¶: 当某个操作在一个当前状态所不允许的 future 上执行时将被引发。

3.8 新版功能.

exception concurrent.futures.thread.BrokenThreadPool¶: 当 ThreadPoolExecutor 中的其中一个工作者初始化失败时会引发派生于 BrokenExecutor 的异常类。

3.7 新版功能.

exception concurrent.futures.process.BrokenProcessPool¶: 当 ThreadPoolExecutor 中的其中一个工作者不完整终止时(比如，被外部杀死)会引发派生于 BrokenExecutor ( 原名 RuntimeError ) 的异常类。

3.3 新版功能.

`concurrent.futures` --- 启动并行任务¶

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