Python中进行并发编程一般使用threading和multiprocessing模块，不过大部分的并发编程任务都是派生一系列线程，从队列中收集资源，然后用队列收集结果。在这些任务中，往往需要生成线程池，concurrent.futures模块对threading和multiprocessing模块进行了进一步的包装，可以很方便地实现池的功能。
下载
python3中concurrent.futures是标准库，在python2中还需要自己安装futures：
pip install futures
Executor与Future
concurrent.futures供了ThreadPoolExecutor和ProcessPoolExecutor两个类，都继承自Executor，分别被用来创建线程池和进程池，接受max_workers参数，代表创建的线程数或者进程数。ProcessPoolExecutor的max_workers参数可以为空，程序会自动创建基于电脑cpu数目的进程数。
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中定义了submit()方法，这个方法的作用是提交一个可执行的回调task,并返回一个future实例。future能够使用done()方法判断该任务是否结束，done()方法是不阻塞的，使用result()方法可以获取任务的返回值，这个方法是阻塞的。
print future.done()
print future.result().status_code
Future类似于js中的Promise，可以添加回调函数：
future.add_done_callback(fn)
回调函数fn在future取消或者完成后运行，参数是future本身。
submit()方法只能进行单个任务，用并发多个任务，需要使用map与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))
结果:
'http://httpbin.org' page status_code 200
'http://example.com/' page status_code 200
'https://api.github.com/' page status_code 200
map方法接收两个参数，第一个为要执行的函数，第二个为一个序列，会对序列中的每个元素都执行这个函数，返回值为执行结果组成的生成器。
由上面可以看出返回结果与序列结果的顺序是一致的
as_completed
as_completed()方法返回一个Future组成的生成器，在没有任务完成的时候，会阻塞，在有某个任务完成的时候，会yield这个任务，直到所有的任务结束。
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()
结果：
('http://example.com/', 200)
('http://httpbin.org', 200)
('https://api.github.com/', 200)
可以看出，结果与序列顺序不一致，先完成的任务会先通知主线程。
wait
wait方法可以让主线程阻塞，直到满足设定的要求。有三种条件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
可以看出阻塞到任务全部完成。
ProcessPoolExecutor
使用ProcessPoolExecutor与ThreadPoolExecutor方法基本一致，注意文档中有一句：
The __main__ module must be importable by worker subprocesses. This means that ProcessPoolExecutor will not work in the interactive interpreter.
需要__main__模块。
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()
