from concurrent.futures import threadpoolexecutor

时间: 2023-04-29 17:03:14 浏览: 142

Python并发concurrent.futures和asyncio实例

Python并发编程是提升程序效率的关键技术，特别是在处理I/O密集型任务时。本文将深入探讨Python标准库中的concurrent.futures模块以及从Python 3.4版本开始引入的asyncio包，这两个工具都是用于实现高效的并发执行。 concurrent.futures模块提供了ThreadPoolExecutor和ProcessPoolExecutor两个核心类，它们分别在多线程和多进程中执行任务。ThreadPoolExecutor适用于I/O密集型任务，因为它可以利用线程切换快速地在不同任务间切换，而ProcessPoolExecutor则适用于CPU密集型任务，因为它利用进程间的并行性来提高计算速度。在使用这两个执行器时，可以通过submit方法提交任务，它返回一个Future对象，代表了未来的任务结果。例如： ```python from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor def task(msg): time.sleep(3) return msg with ThreadPoolExecutor(max_workers=3) as executor: task1 = executor.submit(task, 'a') task2 = executor.submit(task, 'b') print(task1.done()) # False time.sleep(4) print(task1.done()) # True print(task1.result()) # 输出任务结果 print(task2.result()) # 输出任务结果 ``` map方法同样用于提交任务，但它返回一个生成器，按照任务提交的顺序产出结果。在某些场景下，这可能导致不必要的等待，特别是当某些任务完成得更快时。如果需要非阻塞地获取结果，可以结合使用Executor.submit和futures.as_completed函数。 ```python from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, as_completed URLS = ['http://www.csdn.com', 'http://qq.com', 'http://www.leasonlove.cn'] def task(url, timeout=10): return requests.get(url, timeout=timeout) with ThreadPoolExecutor(max_workers=3) as executor: tasks = [executor.submit(task, url) for url in URLS] for future in as_completed(tasks): print(future.result()) ``` 接下来，我们讨论asyncio。它是Python 3.4引入的一个基于事件循环(event loop)的异步I/O库，特别适合处理网络I/O。asyncio的核心概念是协程(coroutine)，它允许在单个线程中暂停和恢复执行，以实现非阻塞I/O。协程通过使用关键字`async`和`await`来定义和调用。例如，以下是如何使用asyncio获取多个URL的简单示例： ```python import asyncio import aiohttp async def fetch(session, url): async with session.get(url) as response: return await response.text() async def main(): urls = ['http://www.csdn.com', 'http://qq.com', 'http://www.leasonlove.cn'] async with aiohttp.ClientSession() as session: tasks = [fetch(session, url) for url in urls] results = await asyncio.gather(*tasks) for result in results: print(result) asyncio.run(main()) ``` 在这个例子中，`fetch`是一个协程，它在`asyncio.gather`的帮助下并行执行。`asyncio.run`启动事件循环并执行协程。这种方式使得程序可以在等待I/O操作时继续处理其他任务，提高了整体效率。总结来说，concurrent.futures和asyncio都是Python中处理并发的有力工具。concurrent.futures提供了一个简单的接口来管理线程池和进程池，适合简单地并行化任务。而asyncio则通过协程和事件循环提供了更强大的异步编程能力，尤其适用于网络I/O。开发者可以根据具体需求选择合适的方法来优化他们的Python程序。

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor 这是Python标准库中的concurrent.futures模块中的ThreadPoolExecutor类。它提供了一种方便的方式来使用线程池来执行异步任务。ThreadPoolExecutor类允许您在一个线程池中并发地执行多个任务，从而提高应用程序的性能和响应能力。它可以用于处理I/O密集型任务，如网络请求、文件读写等。

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