Python并行编程：理解concurrent.futures模块

Python并行编程是利用计算机多处理器进行计算的一种方法，可以加速计算速度，提高系统的吞吐量。Python提供了多个模块用于实现并行编程，其中concurrent.futures模块是其中之一。本文将详细介绍concurrent.futures模块的使用方法，包括函数、函数细节用法参数以及对应的代码案例，旨在帮助编程小白更好地理解并掌握此模块。

1. concurrent.futures模块介绍

concurrent.futures模块是Python自带的用于实现并发编程的模块，提供了高层次的接口用于异步执行代码，其中包括：ThreadPoolExecutor类、ProcessPoolExecutor类、Executor类等。ThreadPoolExecutor类和ProcessPoolExecutor类都继承自Executor类，实现了多线程和多进程的并发执行。其中ThreadPoolExecutor用于实现线程池，而ProcessPoolExecutor用于实现进程池。

2. concurrent.futures模块函数介绍

2.1 submit()

submit()函数用于向线程池或者进程池提交任务，该函数接收一个可调用对象和一个参数列表作为参数，并且返回一个Future对象。其中可调用对象可以是函数、方法或者类的实例方法。参数列表是可调用对象的参数列表，可以是一个元组或者一个字典。

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

executor = ThreadPoolExecutor()

# 定义一个可调用对象
def func(x, y):
    return x + y

# 调用submit()方法
future = executor.submit(func, 1, 2)

# 获取返回值
print(future.result())

2.2 map()

map()函数用于将一个可调用对象和一个可迭代对象作为参数，返回一个迭代器，该迭代器包含可迭代对象中所有元素经过可调用对象处理后的结果。其中可迭代对象可以是列表、元组、集合或者其他可迭代对象。

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

executor = ThreadPoolExecutor()

# 定义一个可调用对象
def func(x):
    return x * x

# 调用map()方法
results = executor.map(func, [1, 2, 3, 4, 5])

# 输出结果
for result in results:
    print(result)

2.3 shutdown()

shutdown()函数用于关闭线程池或者进程池，该函数接收一个布尔值作为参数，表示是否等待所有任务执行完毕后再关闭线程池或者进程池。当布尔值为True时，表示等待所有任务执行完毕后再关闭线程池或者进程池；当布尔值为False时，表示立即关闭线程池或者进程池。

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

executor = ThreadPoolExecutor()

# 关闭线程池
executor.shutdown()

3. 总结

本文介绍了Python并行编程中的concurrent.futures模块，包括模块介绍、函数介绍以及对应的代码案例。通过本文的学习，相信读者可以更好地理解并掌握concurrent.futures模块的使用方法，从而实现更高效的Python并行编程。

本文为翻滚的胖子原创文章,转载无需和我联系,但请注明来自猿教程iskeys.com

• 上一篇： Python基础数据类型详解：Boolean类型
• 下一篇： Python中的装饰器模式：使用@functools.lru_cache实现缓存