本篇文章给大家带来的内容是关于Python并发之PoolExecutor的介绍（附示例），有一定的参考价值，有需要的朋友可以参考一下，希望对你有所帮助。
使用多线程（threading）和多进程（multiprocessing）完成常规的并发需求，在启动的时候 start、join 等步骤不能省，复杂的需要还要用 1-2 个队列。
随着需求越来越复杂，如果没有良好的设计和抽象这部分的功能层次，代码量越多调试的难度就越大。
对于需要并发执行、但是对实时性要求不高的任务，我们可以使用 concurrent.futures 包中的 PoolExecutor 类来实现。
这个包提供了两个执行器：线程池执行器 ThreadPoolExecutor 和进程池执行器 ProcessPoolExecutor，两个执行器提供同样的 API。
池的概念主要目的是为了重用：让线程或进程在生命周期内可以多次使用。它减少了创建创建线程和进程的开销，提高了程序性能。重用不是必须的规则，但它是程序员在应用中使用池的主要原因。
池，只有固定个数的线程/进程，通过 max_workers 指定。
任务通过 executor.submit 提交到 executor 的任务队列，返回一个 future 对象。
Future 是常见的一种并发设计模式。
一个Future对象代表了一些尚未就绪（完成）的结果，在「将来」的某个时间就绪了之后就可以获取到这个结果。
任务被调度到各个 workers 中执行。
但是要注意，一个任务一旦被执行，在执行完毕前，会一直占用该 worker！如果 workers 不够用，其他的任务会一直等待！因此 PoolExecutor 不适合实时任务。
import concurrent.futures
import time
from itertools import count
number_list = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
def evaluate_item(x):
for i in count(x): # count 是无限迭代器，会一直递增。
print(f"{x} - {i}")
time.sleep(0.01)
if __name__ == "__main__":
# 进程池
start_time_2 = time.time()
# 使用 with 在离开此代码块时，自动调用 executor.shutdown(wait=true) 释放 executor 资源
with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=5) as executor:
# 将 10 个任务提交给 executor，并收集 futures
futures = [executor.submit(evaluate_item, item) for item in number_list]
# as_completed 方法等待 futures 中的 future 完成
# 一旦某个 future 完成，as_completed 就立即返回该 future
# 这个方法，使每次返回的 future，总是最先完成的 future
# 而不是先等待任务 1，再等待任务 2...
for future in concurrent.futures.as_completed(futures):
print(future.result())
print ("Thread pool execution in " + str(time.time() - start_time_2), "seconds")上面的代码中，item 为 1 2 3 4 5 的五个任务会一直占用所有的 workers，而 6 7 8 9 10 这五个任务会永远等待！！！
API 详细说明
concurrent.futures 包含三个部分的 API：
PoolExecutor：也就是两个执行器的 API
构造器：主要的参数是 max_workers，用于指定线程池大小（或者说 workers 个数）
submit(fn, *args, **kwargs)：将任务函数 fn 提交到执行器，args 和 kwargs 就是 fn 需要的参数。
返回一个 future，用于获取结果
map(func, *iterables, timeout=None, chunksize=1)：当任务是同一个，只有参数不同时，可以用这个方法代替 submit。iterables 的每个元素对应 func 的一组参数。
返回一个 futures 的迭代器
shutdown(wait=True)：关闭执行器，一般都使用 with 管理器自动关闭。
Future：任务被提交给执行器后，会返回一个 future
future.result(timout=None)：最常用的方法，返回任务的结果。如果任务尚未结束，这个方法会一直等待！
timeout 指定超时时间，为 None 时没有超时限制。
exception(timeout=None)：给出任务抛出的异常。和 result() 一样，也会等待任务结束。
cancel()：取消此任务
add_done_callback(fn)：future 完成后，会执行 fn(future)。
running()：是否正在运行
done()：future 是否已经结束了，boolean
...详见官方文档
模块带有的实用函数
concurrent.futures.as_completed(fs, timeout=None)：等待 fs （futures iterable）中的 future 完成
一旦 fs 中的某 future 完成了，这个函数就立即返回该 future。
这个方法，使每次返回的 future，总是最先完成的 future。而不是先等待任务 1，再等待任务 2...
常通过 for future in as_completed(fs): 使用此函数。
concurrent.futures.wait(fs, timeout=None, return_when=ALL_COMPLETED)：一直等待，直到 return_when 所指定的事发生，或者 timeout
return_when 有三个选项：ALL_COMPLETED（fs 中的 futures 全部完成），FIRST__COMPLETED（fs 中任意一个 future 完成）还有 FIRST_EXCEPTION（某任务抛出异常）
Future 设计模式
这里的 PoolExecutor 的特点，在于它使用了 Future 设计模式，使任务的执行，与结果的获取，变成一个异步的流程。
我们先通过 submit/map 将任务放入任务队列，这时任务就已经开始执行了！然后我们在需要的时候，通过 future 获取结果，或者直接 add_done_callback(fn)。
这里任务的执行是在新的 workers 中的，主进程/线程不会阻塞，因此主线程可以干其他的事。这种方式被称作异步编程。
画外
concurrent.futures 基于 multiprocessing.pool 实现，因此实际上它比直接使用 线程/进程 的 Pool 要慢一点。但是它提供了更方便简洁的 API。
以上就是Python并发之PoolExecutor的介绍（附示例）的详细内容，更多请关注Work网其它相关文章！