引言
Python标准库为我们提供了threading和multiprocessing模块编写相应的并发编程多线程/多进程代码，但是程池池当项目达到一定的规模，频繁创建/销毁进程或者线程是进程非常消耗资源的，这个时候我们就要编写自己的并发编程线程池/进程池，以空间换时间。程池池但从Python3.2开始，进程标准库为我们提供了concurrent.futures模块，并发编程它提供了ThreadPoolExecutor和ProcessPoolExecutor两个类，程池池实现了对threading和multiprocessing的进程进一步抽象，对编写线程池/进程池提供了直接的并发编程支持。
Executor和Future
concurrent.futures模块的程池池基础是Exectuor，Executor是进程一个抽象类，它不能被直接使用。并发编程但是程池池它提供的两个子类ThreadPoolExecutor和ProcessPoolExecutor却是非常有用，顾名思义两者分别被用来创建线程池和进程池的进程代码。我们可以将相应的tasks直接放入线程池/进程池，不需要维护Queue来操心死锁的问题，云南idc服务商线程池/进程池会自动帮我们调度。
Future这个概念相信有java和nodejs下编程经验的朋友肯定不陌生了，你可以把它理解为一个在未来完成的操作，这是异步编程的基础，传统编程模式下比如我们操作queue.get的时候，在等待返回结果之前会产生阻塞，cpu不能让出来做其他事情，而Future的引入帮助我们在等待的这段时间可以完成其他的操作。关于在Python中进行异步IO可以阅读完本文之后参考我的Python并发编程之协程/异步IO。
p.s: 如果你依然在坚守Python2.x，请先安装futures模块。
pip install futures 使用submit来操作线程池/进程池
我们先通过下面这段代码来了解一下线程池的概念
# example1.py from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor import time def return_future_result(message): time.sleep(2) return message pool = ThreadPoolExecutor(max_workers=2) # 创建一个***可容纳2个task的线程池 future1 = pool.submit(return_future_result, ("hello")) # 往线程池里面加入一个task future2 = pool.submit(return_future_result, ("world")) # 往线程池里面加入一个task print(future1.done()) # 判断task1是否结束 time.sleep(3) print(future2.done()) # 判断task2是否结束 print(future1.result()) # 查看task1返回的结果 print(future2.result()) # 查看task2返回的结果 我们根据运行结果来分析一下。我们使用submit方法来往线程池中加入一个task，submit返回一个Future对象，对于Future对象可以简单地理解为一个在未来完成的操作。在***个print语句中很明显因为time.sleep(2)的原因我们的站群服务器future1没有完成，因为我们使用time.sleep(3)暂停了主线程，所以到第二个print语句的时候我们线程池里的任务都已经全部结束。
ziwenxie :: ~ » python example1.py False True hello world # 在上述程序执行的过程中，通过ps命令我们可以看到三个线程同时在后台运行 ziwenxie :: ~ » ps -eLf | grep python ziwenxie 8361 7557 8361 3 3 19:45 pts/0 00:00:00 python example1.py ziwenxie 8361 7557 8362 0 3 19:45 pts/0 00:00:00 python example1.py ziwenxie 8361 7557 8363 0 3 19:45 pts/0 00:00:00 python example1.py 上面的代码我们也可以改写为进程池形式，api和线程池如出一辙，我就不罗嗦了。
# example2.py from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor import time def return_future_result(message): time.sleep(2) return message pool = ProcessPoolExecutor(max_workers=2) future1 = pool.submit(return_future_result, ("hello")) future2 = pool.submit(return_future_result, ("world")) print(future1.done()) time.sleep(3) print(future2.done()) print(future1.result()) print(future2.result()) 下面是运行结果
ziwenxie :: ~ » python example2.py False True hello world ziwenxie :: ~ » ps -eLf | grep python ziwenxie 8560 7557 8560 3 3 19:53 pts/0 00:00:00 python example2.py ziwenxie 8560 7557 8563 0 3 19:53 pts/0 00:00:00 python example2.py ziwenxie 8560 7557 8564 0 3 19:53 pts/0 00:00:00 python example2.py ziwenxie 8561 8560 8561 0 1 19:53 pts/0 00:00:00 python example2.py ziwenxie 8562 8560 8562 0 1 19:53 pts/0 00:00:00 python example2.py 使用map/wait来操作线程池/进程池
除了submit，Exectuor还为我们提供了map方法，和内建的map用法类似，下面我们通过两个例子来比较一下两者的区别。
使用submit操作回顾
# example3.py import concurrent.futures import urllib.request URLS = [http://httpbin.org, http://example.com/, https://api.github.com/] def load_url(url, timeout): with urllib.request.urlopen(url, timeouttimeout=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=3) 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))) 从运行结果可以看出，as_completed不是按照URLS列表元素的顺序返回的。
ziwenxie :: ~ » python example3.py http://example.com/ page is 1270 byte https://api.github.com/ page is 2039 bytes http://httpbin.org page is 12150 bytes 使用map
# example4.py import concurrent.futures import urllib.request URLS = [http://httpbin.org, http://example.com/, https://api.github.com/] def load_url(url): with urllib.request.urlopen(url, timeout=60) as conn: return conn.read() # We can use a with statement to ensure threads are cleaned up promptly with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=3) as executor: for url, data in zip(URLS, executor.map(load_url, URLS)): print(%r page is %d bytes % (url, len(data))) 从运行结果可以看出，map是按照URLS列表元素的顺序返回的，并且写出的代码更加简洁直观，我们可以根据具体的需求任选一种。
ziwenxie :: ~ » python example4.py http://httpbin.org page is 12150 bytes http://example.com/ page is 1270 bytes https://api.github.com/ page is 2039 bytes 第三种选择wait
wait方法接会返回一个tuple(元组)，服务器托管tuple中包含两个set(集合)，一个是completed(已完成的)另外一个是uncompleted(未完成的)。使用wait方法的一个优势就是获得更大的自由度，它接收三个参数FIRST_COMPLETED, FIRST_EXCEPTION 和ALL_COMPLETE，默认设置为ALL_COMPLETED。
我们通过下面这个例子来看一下三个参数的区别
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, wait, as_completed from time import sleep from random import randint def return_after_random_secs(num): sleep(randint(1, 5)) return "Return of { }".format(num) pool = ThreadPoolExecutor(5) futures = [] for x in range(5): futures.append(pool.submit(return_after_random_secs, x)) print(wait(futures)) # print(wait(futures, timeout=None, return_when=FIRST_COMPLETED)) 如果采用默认的ALL_COMPLETED，程序会阻塞直到线程池里面的所有任务都完成。
ziwenxie :: ~ » python example5.py DoneAndNotDoneFutures(done={ <Future at 0x7f0b06c9bc88 state=finished returned str>, <Future at 0x7f0b06cbaa90 state=finished returned str>, <Future at 0x7f0b06373898 state=finished returned str>, <Future at 0x7f0b06352ba8 state=finished returned str>, <Future at 0x7f0b06373b00 state=finished returned str>}, not_done=set()) 如果采用FIRST_COMPLETED参数，程序并不会等到线程池里面所有的任务都完成。
ziwenxie :: ~ » python example5.py DoneAndNotDoneFutures(done={ <Future at 0x7f84109edb00 state=finished returned str>, <Future at 0x7f840e2e9320 state=finished returned str>, <Future at 0x7f840f25ccc0 state=finished returned str>}, not_done={ <Future at 0x7f840e2e9ba8 state=running>, <Future at 0x7f840e2e9940 state=running>}) 思考题
写一个小程序对比multiprocessing.pool(ThreadPool)和ProcessPollExecutor(ThreadPoolExecutor)在执行效率上的差距，结合上面提到的Future思考为什么会造成这样的结果。
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