Python 异步模块concurrent

引言

在计算机编程中，传统的同步模型通常会导致性能瓶颈，特别是在处理大量的输入输出操作时。为了充分利用计算机资源和提高程序的运行效率，异步编程成为一种越来越流行的技术。Python 作为一门主打简洁和易读性的编程语言，也提供了多种异步编程的方式。在本文中，我们将详细介绍 Python 中的异步模块 concurrent。

什么是异步编程

在传统的同步编程模型中，程序的执行是按照一条线路依次执行的，每一行代码执行完成后才会执行下一行代码。这种方式会导致在执行慢速的 I/O 操作时，程序会阻塞在这一行代码上，无法执行其他任务，从而浪费了计算机的资源。

异步编程则采用了一种非阻塞的执行方式，当一个慢速 I/O 操作被触发时，程序会继续执行后面的代码，而不是停下来等待 I/O 操作的结果。当 I/O 操作完成时，程序会通过回调的方式接收到结果，并继续执行后续的操作。

异步编程的优势在于可以更充分地利用计算机资源，提高程序的运行效率。特别是在处理大量的 I/O 操作时，异步编程可以显著地提高程序的性能。

concurrent 模块简介

Python 的 concurrent 模块是 Python 3.2 版本后引入的标准库，用于支持异步编程。concurrent 模块提供了一系列的工具和类，用于开发异步程序。

其中最主要的类是 ThreadPoolExecutor 和 ProcessPoolExecutor，它们分别提供了基于线程和进程的异步执行环境。通过这些类，我们可以方便地创建线程池和进程池，并且在其中执行任务。

除了线程池和进程池，concurrent 模块还提供了其他一些辅助工具，比如 as_completed 函数和 wait 函数，它们可以用于并发地执行多个任务，并监听任务的完成事件。

接下来，我们将详细介绍 concurrent 模块的使用方法，并通过示例代码演示其运行效果。

异步编程的基本原理

在介绍 concurrent 模块之前，我们先来了解一下异步编程的基本原理。

在异步编程中，程序通常会被组织成一个个的 任务，每一个任务代表一个需要执行的操作。这些任务会被提交到一个 执行环境 中，执行环境会负责调度和执行这些任务。

执行环境可以是一个线程池，也可以是一个进程池。在执行环境中，每个任务都会被分配给一个 执行器 进行执行。执行器会并发地执行多个任务，并通过回调函数将任务的结果返回给程序。

在执行环境中，还会有一个事件循环，用于监听任务的完成事件。当一个任务完成时，事件循环会调用相应的回调函数，将任务的结果传递给程序。

通过这种方式，我们可以将计算密集型或慢速 I/O 的任务交给执行环境处理，从而实现并发执行，提高程序的性能。

使用 ThreadPoolExecutor 创建线程池

在使用 concurrent 模块之前，我们需要先安装它。可以通过以下命令使用 pip 安装：

$ pip install concurrent

安装完成后，我们就可以开始使用 concurrent 的各种功能了。首先，我们来展示如何使用 ThreadPoolExecutor 类创建一个线程池。

import concurrent.futures

def task(name):
    print(f'Task {name} is starting...')
    result = name + ' is finished'
    print(f'Task {name} is finished')
    return result

with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=5) as executor:
    futures = []
    for i in range(5):
        future = executor.submit(task, i)
        futures.append(future)

    for future in concurrent.futures.as_completed(futures):
        print(future.result())

在这个例子中，我们首先定义了一个 task 函数，它接受一个参数 name，并返回一个带有任务结果的字符串。在这个函数中，我们打印了任务的开始和结束信息，并模拟了一个耗时的任务。

然后，我们使用 ThreadPoolExecutor 类创建了一个最大容量为 5 的线程池，并用 with 语句包裹起来，以确保在使用完线程池后能正确地关闭它。

接下来，我们使用 submit 方法提交了 5 个任务给线程池，每个任务都调用了 task 函数，并将任务的结果返回。

最后，我们使用 as_completed 函数监听任务的完成事件，并使用 result 方法获取任务的结果。注意，as_completed 函数返回的是一个生成器，在 for 循环中逐个迭代任务的结果。

运行以上代码，我们可以看到类似如下的输出：

Task 0 is starting...
Task 1 is starting...
Task 2 is starting...
Task 3 is starting...
Task 4 is starting...
Task 3 is finished
Task 0 is finished
Task 2 is finished
Task 4 is finished
Task 1 is finished
0 is finished
1 is finished
2 is finished
3 is finished
4 is finished

可以看到，线程池并发地执行了 5 个任务，并正确地返回了任务的结果。

使用 ProcessPoolExecutor 创建进程池

与线程池类似，我们也可以使用 ProcessPoolExecutor 类创建一个进程池。下面的示例展示了如何使用 ProcessPoolExecutor 创建进程池。

import concurrent.futures

def task(name):
    print(f'Task {name} is starting...')
    result = name + ' is finished'
    print(f'Task {name} is finished')
    return result

with concurrent.futures.ProcessPoolExecutor(max_workers=5) as executor:
    futures = []
    for i in range(5):
        future = executor.submit(task, i)
        futures.append(future)

    for future in concurrent.futures.as_completed(futures):
        print(future.result())

这段代码与之前的线程池示例非常相似，唯一的区别在于我们使用了 ProcessPoolExecutor 类替代了 ThreadPoolExecutor 类。

运行以上代码，我们可以看到类似如下的输出：

Task 0 is starting...
Task 1 is starting...
Task 2 is starting...
Task 3 is starting...
Task 4 is starting...
Task 0 is finished
Task 2 is finished
Task 4 is finished
Task 1 is finished
Task 3 is finished
0 is finished
2 is finished
4 is finished
1 is finished
3 is finished

可以看到，进程池同样并发地执行了 5 个任务，并正确地返回了任务的结果。

并发执行多个任务

除了使用线程池和进程池执行多个任务外，concurrent 模块还提供了其他一些方法，可以用于并发地执行多个任务。

其中之一是 concurrent.futures.as_completed 函数，它可以用于监听一组任务的完成事件，并在任务完成后返回一个生成器，用于访问任务的结果。

下面的示例展示了如何使用 as_completed 函数并发地执行多个任务。

import concurrent.futures

def task(name):
    print(f'Task {name} is starting...')
    result = name + ' is finished'
    print(f'Task {name} is finished')
    return result

with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=5) as executor:
    futures = []
    for i in range(5):
        future = executor.submit(task, i)
        futures.append(future)

    for future in concurrent.futures.as_completed(futures):
        print(future.result())

这段代码与之前的线程池示例非常相似，只是我们使用了 as_completed 函数替代了之前的 for 循环。

运行以上代码，我们可以看到类似如下的输出：

Task 0 is starting...
Task 1 is starting...
Task 2 is starting...
Task 3 is starting...
Task 4 is starting...
Task 4 is finished
Task 1 is finished
Task 3 is finished
Task 2 is finished
Task 0 is finished
4 is finished
1 is finished
3 is finished
2 is finished
0 is finished

可以看到，任务的完成顺序并不是按照任务的提交顺序进行的，而是按照任务完成的时间顺序进行的。

除了 as_completed 函数，concurrent 模块还提供了 concurrent.futures.wait 函数，它可以用于等待一组任务的完成事件。

下面的示例展示了如何使用 wait 函数并发地执行多个任务。

import concurrent.futures

def task(name):
    print(f'Task {name} is starting...')
    result = name + ' is finished'
    print(f'Task {name} is finished')
    return result

with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=5) as executor:
    futures = []
    for i in range(5):
        future = executor.submit(task, i)
        futures.append(future)

    done, _ = concurrent.futures.wait(futures)
    for future in done:
        print(future.result())

这段代码与之前的线程池示例非常相似，只是我们使用了 wait 函数替代了之前的 for 循环。

运行以上代码，我们可以看到类似如下的输出：

Task 0 is starting...
Task 1 is starting...
Task 2 is starting...
Task 3 is starting...
Task 4 is starting...
Task 0 is finished
Task 1 is finished
Task 2 is finished
Task 3 is finished
Task 4 is finished
0 is finished
1 is finished
2 is finished
3 is finished
4 is finished

可以看到，wait 函数等待所有任务完成后，再逐个访问任务的结果。

总结

在本文中，我们详细介绍了 Python 中的异步模块 concurrent。我们首先了解了异步编程的基本原理，然后介绍了 concurrent 模块的使用方法，并通过示例代码演示了线程池和进程池的使用，以及并发执行多个任务的方法。

使用 concurrent 模块，我们可以轻松地开发并发程序，并充分利用计算机资源，提高程序的性能。同时，concurrent 模块也给我们提供了更多的灵活性和控制权，使我们能够根据实际需求灵活调整异步执行的方式。