通过并行执行实现最佳性能至关重要。 python 是一种多功能编程语言，提供了多种并发执行工具。最强大且用户友好的模块之一是concurrent.futures，它允许开发人员异步运行调用。在本文中，我们将探讨该模块的功能以及如何利用它来执行各种任务，包括文件操作和 web 请求。
并发期货概述
concurrent.futures 模块提供了一个名为 executor 的抽象类，它有助于异步执行调用。虽然不应该直接使用它，但开发人员可以利用它的具体子类，例如 threadpoolexecutor 和 processpoolexecutor 来并发执行任务。
主要特征
- 提交方法：提交方法是神奇发生的地方。它安排一个可调用函数异步执行并返回一个 future 对象。可调用程序使用提供的参数执行，允许开发人员无缝运行后台任务。
with threadpoolexecutor(max_workers=1) as executor:
future = executor.submit(pow, 323, 1235)
print(future.result())
在此示例中，我们使用 threadpoolexecutor 在单独的线程中对数字进行幂运算。
- map 方法：map 方法是另一个很棒的功能，它允许同时跨多个输入可迭代执行函数。它立即收集可迭代对象并异步执行调用。
results = executor.map(load_url, urls, timeout=2)
当您有要并行运行的任务列表时，此功能特别有用。
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实际应用：复制文件
考虑一个需要高效复制多个文件的场景。以下代码片段演示了如何使用 threadpoolexecutor 并发复制文件：
客客出品专业威客系统英文名称KPPW，也是keke produced professional witkey的缩写。KPPW是一款基于PHP+MYSQL技术构架的威客系统，积客客团队多年实践和对威客模式商业化运作的大量调查分析而精心策划研发，是您轻松搭建威客网站的首选利器。KPPW针对威客任务和商品交易模式进行了细致的分析，提供完善威客任务流程控制解决方案，并将逐步分享威客系统专业化应用作为我们的
import concurrent.futures
import shutil
files_to_copy = [
('src2.txt', 'dest2.txt'),
('src3.txt', 'dest3.txt'),
('src4.txt', 'dest4.txt'),
]
with concurrent.futures.threadpoolexecutor() as executor:
futures = [executor.submit(shutil.copy, src, dst) for src, dst in files_to_copy]
for future in concurrent.futures.as_completed(futures):
print(future.result())
本示例利用shutil.copy函数并行执行文件复制，显着提高大规模文件操作的性能。
并发处理 web 请求
concurrent.futures 模块的另一个令人兴奋的应用是同时从多个 url 检索内容。下面是一个使用 threadpoolexecutor 获取网页的简单实现：
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/',
]
def load_url(url, timeout):
with urllib.request.urlopen(url, timeout=timeout) as conn:
return conn.read()
with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor() as executor:
results = executor.map(load_url, URLS, timeout=2)
for result in results:
print(result)
此代码是快速检索 web 内容的简单方法，展示了在项目中实现并发执行是多么容易。
结论
concurrent.futures 模块提供了一种在 python 中异步执行任务的强大方法，简化了在应用程序中实现并行性的过程。通过它的executor类和submit和map等方法，开发人员可以有效地管理后台任务，无论它们涉及文件操作、web请求还是任何其他i/o密集型进程。
通过将这些技术融入您的编程实践中，您将能够创建响应更快、更高效的应用程序，从而增强性能和用户体验。快乐编码！
