Python中進行併發程式設計一般使用threading和multiprocessing模組，不過大部分的併發程式設計任務都是派生一系列執行緒，從佇列中收集資源，然後用佇列收集結果。在這些任務中，往往需要生成執行緒池，concurrent.futures模組對threading和multiprocessing模組進行了進一步的包裝，可以很方便地實現池的功能。

下載

python3中concurrent.futures是標準庫，在python2中還需要自己安裝futures：

pip install futures

Executor與Future

concurrent.futures供了ThreadPoolExecutor和ProcessPoolExecutor兩個類，都繼承自Executor，分別被用來建立執行緒池和程序池，接受max_workers引數，代表建立的執行緒數或者程序數。ProcessPoolExecutor的max_workers引數可以為空，程式會自動建立基於電腦cpu數目的程序數。

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, ProcessPoolExecutor
import requests

def load_url(url):
    return requests.get(url)

url = 'http://httpbin.org'
executor = ThreadPoolExecutor(max_workers=1)
future = executor.submit(load_url, url)

Executor中定義了submit()方法，這個方法的作用是提交一個可執行的回撥task,並返回一個future例項。future能夠使用done()方法判斷該任務是否結束，done()方法是不阻塞的，使用result()方法可以獲取任務的返回值，這個方法是阻塞的。

print future.done()
print future.result().status_code

 submit()方法只能進行單個任務，用併發多個任務，需要使用map與as_completed。

map

URLS = ['http://httpbin.org', 'http://example.com/', 'https://api.github.com/']

def load_url(url):
    return requests.get(url)

with ThreadPoolExecutor(max_workers=3) as executor:
    for url, data in zip(URLS, executor.map(load_url, URLS)):
        print('%r page status_code %s' % (url, data.status_code))

　結果:

'http://httpbin.org' page status_code 200
'http://example.com/' page status_code 200
'https://api.github.com/' page status_code 200

　map方法接收兩個引數，第一個為要執行的函式，第二個為一個序列，會對序列中的每個元素都執行這個函式，返回值為執行結果組成的生成器。

   由上面可以看出返回結果與序列結果的順序是一致的

as_completed

  as_completed()方法返回一個Future組成的生成器，在沒有任務完成的時候，會阻塞，在有某個任務完成的時候，會yield這個任務，直到所有的任務結束。

def load_url(url):
    return url, requests.get(url).status_code

with ThreadPoolExecutor(max_workers=3) as executor:
    tasks = [executor.submit(load_url, url) for url in URLS]
    for future in as_completed(tasks):
        print future.result()

 結果：

('http://example.com/', 200)
('http://httpbin.org', 200)
('https://api.github.com/', 200)

 可以看出，結果與序列順序不一致，先完成的任務會先通知主執行緒。

wait

   wait方法可以讓主執行緒阻塞，直到滿足設定的要求。有三種條件ALL_COMPLETED, FIRST_COMPLETED，FIRST_EXCEPTION。

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, ProcessPoolExecutor, wait, ALL_COMPLETED, FIRST_COMPLETED
from concurrent.futures import as_completed
import requests

URLS = ['http://httpbin.org', 'http://example.com/', 'https://api.github.com/']

def load_url(url):
    requests.get(url)
    print url

with ThreadPoolExecutor(max_workers=3) as executor:
    tasks = [executor.submit(load_url, url) for url in URLS]
    wait(tasks, return_when=ALL_COMPLETED)
    print 'all_cone'

　返回：

http://example.com/
http://httpbin.org
https://api.github.com/
all_cone

　可以看出阻塞到任務全部完成。

ProcessPoolExecutor

使用ProcessPoolExecutor與ThreadPoolExecutor方法基本一致，注意文件中有一句：

The __main__ module must be importable by worker subprocesses. This means that ProcessPoolExecutor will not work in the interactive interpreter.

需要__main__模組。

def main():
    with ProcessPoolExecutor() as executor:
        tasks = [executor.submit(load_url, url) for url in URLS]
        for f in as_completed(tasks):
            ret = f.done()
            if ret:
                print f.result().status_code

if __name__ == '__main__':
    main()