21 Python并发编程之Futures
你好，我是景霄。
无论对于哪门语言，并发编程都是一项很常用很重要的技巧。比如我们上节课所讲的很常见的爬虫，就被广泛应用在工业界的各个领域。我们每天在各个网站、各个App上获取的新闻信息，很大一部分便是通过并发编程版的爬虫获得。
正确合理地使用并发编程，无疑会给我们的程序带来极大的性能提升。今天这节课，我就带你一起来学习理解、运用Python中的并发编程——Futures。
区分并发和并行
在我们学习并发编程时，常常同时听到并发（Concurrency）和并行（Parallelism）这两个术语，这两者经常一起使用，导致很多人以为它们是一个意思，其实不然。
首先你要辨别一个误区，在Python中，并发并不是指同一时刻有多个操作（thread、task）同时进行。相反，某个特定的时刻，它只允许有一个操作发生，只不过线程/任务之间会互相切换，直到完成。我们来看下面这张图：
图中出现了thread和task两种切换顺序的不同方式，分别对应Python中并发的两种形式——threading和asyncio。
对于threading，操作系统知道每个线程的所有信息，因此它会做主在适当的时候做线程切换。很显然，这样的好处是代码容易书写，因为程序员不需要做任何切换操作的处理；但是切换线程的操作，也有可能出现在一个语句执行的过程中（比如 x += 1），这样就容易出现race condition的情况。
而对于asyncio，主程序想要切换任务时，必须得到此任务可以被切换的通知，这样一来也就可以避免刚刚提到的 race condition的情况。
至于所谓的并行，指的才是同一时刻、同时发生。Python中的multi-processing便是这个意思，对于multi-processing，你可以简单地这么理解：比如你的电脑是6核处理器，那么在运行程序时，就可以强制Python开6个进程，同时执行，以加快运行速度，它的原理示意图如下：
对比来看，
- 并发通常应用于I/O操作频繁的场景，比如你要从网站上下载多个文件，I/O操作的时间可能会比CPU运行处理的时间长得多。
- 而并行则更多应用于CPU heavy的场景，比如MapReduce中的并行计算，为了加快运行速度，一般会用多台机器、多个处理器来完成。
并发编程之Futures
单线程与多线程性能比较
接下来，我们一起通过具体的实例，从代码的角度来理解并发编程中的Futures，并进一步来比较其与单线程的性能区别。
假设我们有一个任务，是下载一些网站的内容并打印。如果用单线程的方式，它的代码实现如下所示（为了简化代码，突出主题，此处我忽略了异常处理）：
import requests
import time
def download_one(url):
resp = requests.get(url)
print('Read {} from {}'.format(len(resp.content), url))
def download_all(sites):
for site in sites:
download_one(site)
def main():
sites = [
'https://en.wikipedia.org/wiki/Portal:Arts',
'https://en.wikipedia.org/wiki/Portal:History',
'https://en.wikipedia.org/wiki/Portal:Society',
'https://en.wikipedia.org/wiki/Portal:Biography',
'https://en.wikipedia.org/wiki/Portal:Mathematics',
'https://en.wikipedia.org/wiki/Portal:Technology',
'https://en.wikipedia.org/wiki/Portal:Geography',
'https://en.wikipedia.org/wiki/Portal:Science',
'https://en.wikipedia.org/wiki/Computer_science',
'https://en.wikipedia.org/wiki/Python_(programming_language)',
'https://en.wikipedia.org/wiki/Java_(programming_language)',
'https://en.wikipedia.org/wiki/PHP',
'https://en.wikipedia.org/wiki/Node.js',
'https://en.wikipedia.org/wiki/The_C_Programming_Language',
'https://en.wikipedia.org/wiki/Go_(programming_language)'
]
start_time = time.perf_counter()
download_all(sites)
end_time = time.perf_counter()
print('Download {} sites in {} seconds'.format(len(sites), end_time - start_time))
if __name__ == '__main__':
main()
# 输出
Read 129886 from https://en.wikipedia.org/wiki/Portal:Arts
Read 184343 from https://en.wikipedia.org/wiki/Portal:History
Read 224118 from https://en.wikipedia.org/wiki/Portal:Society
Read 107637 from https://en.wikipedia.org/wiki/Portal:Biography
Read 151021 from https://en.wikipedia.org/wiki/Portal:Mathematics
Read 157811 from https://en.wikipedia.org/wiki/Portal:Technology
Read 167923 from https://en.wikipedia.org/wiki/Portal:Geography
Read 93347 from https://en.wikipedia.org/wiki/Portal:Science
Read 321352 from https://en.wikipedia.org/wiki/Computer_science
Read 391905 from https://en.wikipedia.org/wiki/Python_(programming_language)
Read 321417 from https://en.wikipedia.org/wiki/Java_(programming_language)
Read 468461 from https://en.wikipedia.org/wiki/PHP
Read 180298 from https://en.wikipedia.org/wiki/Node.js
Read 56765 from https://en.wikipedia.org/wiki/The_C_Programming_Language
Read 324039 from https://en.wikipedia.org/wiki/Go_(programming_language)
Download 15 sites in 2.464231112999869 seconds
这种方式应该是最直接也最简单的：
- 先是遍历存储网站的列表；
- 然后对当前网站执行下载操作；
- 等到当前操作完成后，再对下一个网站进行同样的操作，一直到结束。
我们可以看到总共耗时约2.4s。单线程的优点是简单明了，但是明显效率低下，因为上述程序的绝大多数时间，都浪费在了I/O等待上。程序每次对一个网站执行下载操作，都必须等到前一个网站下载完成后才能开始。如果放在实际生产环境中，我们需要下载的网站数量至少是以万为单位的，不难想象，这种方案根本行不通。
接着我们再来看，多线程版本的代码实现：
import concurrent.futures
import requests
import threading
import time
def download_one(url):
resp = requests.get(url)
print('Read {} from {}'.format(len(resp.content), url))
def download_all(sites):
with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=5) as executor:
executor.map(download_one, sites)
def main():
sites = [
'https://en.wikipedia.org/wiki/Portal:Arts',
'https://en.wikipedia.org/wiki/Portal:History',
'https://en.wikipedia.org/wiki/Portal:Society',
'https://en.wikipedia.org/wiki/Portal:Biography',
'https://en.wikipedia.org/wiki/Portal:Mathematics',
'https://en.wikipedia.org/wiki/Portal:Technology',
'https://en.wikipedia.org/wiki/Portal:Geography',
'https://en.wikipedia.org/wiki/Portal:Science',
'https://en.wikipedia.org/wiki/Computer_science',
'https://en.wikipedia.org/wiki/Python_(programming_language)',
'https://en.wikipedia.org/wiki/Java_(programming_language)',
'https://en.wikipedia.org/wiki/PHP',
'https://en.wikipedia.org/wiki/Node.js',
'https://en.wikipedia.org/wiki/The_C_Programming_Language',
'https://en.wikipedia.org/wiki/Go_(programming_language)'
]
start_time = time.perf_counter()
download_all(sites)
end_time = time.perf_counter()
print('Download {} sites in {} seconds'.format(len(sites), end_time - start_time))
if __name__ == '__main__':
main()
## 输出
Read 151021 from https://en.wikipedia.org/wiki/Portal:Mathematics
Read 129886 from https://en.wikipedia.org/wiki/Portal:Arts
Read 107637 from https://en.wikipedia.org/wiki/Portal:Biography
Read 224118 from https://en.wikipedia.org/wiki/Portal:Society
Read 184343 from https://en.wikipedia.org/wiki/Portal:History
Read 167923 from https://en.wikipedia.org/wiki/Portal:Geography
Read 157811 from https://en.wikipedia.org/wiki/Portal:Technology
Read 91533 from https://en.wikipedia.org/wiki/Portal:Science
Read 321352 from https://en.wikipedia.org/wiki/Computer_science
Read 391905 from https://en.wikipedia.org/wiki/Python_(programming_language)
Read 180298 from https://en.wikipedia.org/wiki/Node.js
Read 56765 from https://en.wikipedia.org/wiki/The_C_Programming_Language
Read 468461 from https://en.wikipedia.org/wiki/PHP
Read 321417 from https://en.wikipedia.org/wiki/Java_(programming_language)
Read 324039 from https://en.wikipedia.org/wiki/Go_(programming_language)
Download 15 sites in 0.19936635800002023 seconds
非常明显，总耗时是0.2s左右，效率一下子提升了10倍多。
我们具体来看这段代码，它是多线程版本和单线程版的主要区别所在：
with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=5) as executor:
executor.map(download_one, sites)
这里我们创建了一个线程池，总共有5个线程可以分配使用。executer.map()与前面所讲的Python内置的map()函数类似，表示对sites中的每一个元素，并发地调用函数download_one()。
顺便提一下，在download_one()函数中，我们使用的requests.get()方法是线程安全的（thread-safe），因此在多线程的环境下，它也可以安全使用，并不会出现race condition的情况。
另外，虽然线程的数量可以自己定义，但是线程数并不是越多越好，因为线程的创建、维护和删除也会有一定的开销。所以如果你设置的很大，反而可能会导致速度变慢。我们往往需要根据实际的需求做一些测试，来寻找最优的线程数量。
当然，我们也可以用并行的方式去提高程序运行效率。你只需要在download_all()函数中，做出下面的变化即可：
with futures.ThreadPoolExecutor(workers) as executor
=>
with futures.ProcessPoolExecutor() as executor:
在需要修改的这部分代码中，函数ProcessPoolExecutor()表示创建进程池，使用多个进程并行的执行程序。不过，这里我们通常省略参数workers，因为系统会自动返回CPU的数量作为可以调用的进程数。
我刚刚提到过，并行的方式一般用在CPU heavy的场景中，因为对于I/O heavy的操作，多数时间都会用于等待，相比于多线程，使用多进程并不会提升效率。反而很多时候，因为CPU数量的限制，会导致其执行效率不如多线程版本。
到底什么是 Futures ？
Python中的Futures模块，位于concurrent.futures和asyncio中，它们都表示带有延迟的操作。Futures会将处于等待状态的操作包裹起来放到队列中，这些操作的状态随时可以查询，当然，它们的结果或是异常，也能够在操作完成后被获取。
通常来说，作为用户，我们不用考虑如何去创建Futures，这些Futures底层都会帮我们处理好。我们要做的，实际上是去schedule这些Futures的执行。
比如，Futures中的Executor类，当我们执行executor.submit(func)时，它便会安排里面的func()函数执行，并返回创建好的future实例，以便你之后查询调用。
这里再介绍一些常用的函数。Futures中的方法done()，表示相对应的操作是否完成——True表示完成，False表示没有完成。不过，要注意，done()是non-blocking的，会立即返回结果。相对应的add_done_callback(fn)，则表示Futures完成后，相对应的参数函数fn，会被通知并执行调用。
Futures中还有一个重要的函数result()，它表示当future完成后，返回其对应的结果或异常。而as_completed(fs)，则是针对给定的future迭代器fs，在其完成后，返回完成后的迭代器。
所以，上述例子也可以写成下面的形式：
import concurrent.futures
import requests
import time
def download_one(url):
resp = requests.get(url)
print('Read {} from {}'.format(len(resp.content), url))
def download_all(sites):
with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=5) as executor:
to_do = []
for site in sites:
future = executor.submit(download_one, site)
to_do.append(future)
for future in concurrent.futures.as_completed(to_do):
future.result()
def main():
sites = [
'https://en.wikipedia.org/wiki/Portal:Arts',
'https://en.wikipedia.org/wiki/Portal:History',
'https://en.wikipedia.org/wiki/Portal:Society',
'https://en.wikipedia.org/wiki/Portal:Biography',
'https://en.wikipedia.org/wiki/Portal:Mathematics',
'https://en.wikipedia.org/wiki/Portal:Technology',
'https://en.wikipedia.org/wiki/Portal:Geography',
'https://en.wikipedia.org/wiki/Portal:Science',
'https://en.wikipedia.org/wiki/Computer_science',
'https://en.wikipedia.org/wiki/Python_(programming_language)',
'https://en.wikipedia.org/wiki/Java_(programming_language)',
'https://en.wikipedia.org/wiki/PHP',
'https://en.wikipedia.org/wiki/Node.js',
'https://en.wikipedia.org/wiki/The_C_Programming_Language',
'https://en.wikipedia.org/wiki/Go_(programming_language)'
]
start_time = time.perf_counter()
download_all(sites)
end_time = time.perf_counter()
print('Download {} sites in {} seconds'.format(len(sites), end_time - start_time))
if __name__ == '__main__':
main()
# 输出
Read 129886 from https://en.wikipedia.org/wiki/Portal:Arts
Read 107634 from https://en.wikipedia.org/wiki/Portal:Biography
Read 224118 from https://en.wikipedia.org/wiki/Portal:Society
Read 158984 from https://en.wikipedia.org/wiki/Portal:Mathematics
Read 184343 from https://en.wikipedia.org/wiki/Portal:History
Read 157949 from https://en.wikipedia.org/wiki/Portal:Technology
Read 167923 from https://en.wikipedia.org/wiki/Portal:Geography
Read 94228 from https://en.wikipedia.org/wiki/Portal:Science
Read 391905 from https://en.wikipedia.org/wiki/Python_(programming_language)
Read 321352 from https://en.wikipedia.org/wiki/Computer_science
Read 180298 from https://en.wikipedia.org/wiki/Node.js
Read 321417 from https://en.wikipedia.org/wiki/Java_(programming_language)
Read 468421 from https://en.wikipedia.org/wiki/PHP
Read 56765 from https://en.wikipedia.org/wiki/The_C_Programming_Language
Read 324039 from https://en.wikipedia.org/wiki/Go_(programming_language)
Download 15 sites in 0.21698231499976828 seconds
这里，我们首先调用executor.submit()，将下载每一个网站的内容都放进future队列to_do，等待执行。然后是as_completed()函数，在future完成后，便输出结果。
不过，这里要注意，future列表中每个future完成的顺序，和它在列表中的顺序并不一定完全一致。到底哪个先完成、哪个后完成，取决于系统的调度和每个future的执行时间。
为什么多线程每次只能有一个线程执行？
前面我说过，同一时刻，Python主程序只允许有一个线程执行，所以Python的并发，是通过多线程的切换完成的。你可能会疑惑这到底是为什么呢？
这里我简单提一下全局解释器锁的概念，具体内容后面会讲到。
事实上，Python的解释器并不是线程安全的，为了解决由此带来的race condition等问题，Python便引入了全局解释器锁，也就是同一时刻，只允许一个线程执行。当然，在执行I/O操作时，如果一个线程被block了，全局解释器锁便会被释放，从而让另一个线程能够继续执行。
总结
这节课，我们首先学习了Python中并发和并行的概念与区别。
- 并发，通过线程和任务之间互相切换的方式实现，但同一时刻，只允许有一个线程或任务执行。
- 而并行，则是指多个进程同时执行。
并发通常用于I/O操作频繁的场景，而并行则适用于CPU heavy的场景。
随后，我们通过下载网站内容的例子，比较了单线程和运用Futures的多线程版本的性能差异。显而易见，合理地运用多线程，能够极大地提高程序运行效率。
我们还一起学习了Futures的具体原理，介绍了一些常用函数比如done()、result()、as_completed()等的用法，并辅以实例加以理解。
要注意，Python中之所以同一时刻只允许一个线程运行，其实是由于全局解释器锁的存在。但是对I/O操作而言，当其被block的时候，全局解释器锁便会被释放，使其他线程继续执行。
思考题
最后给你留一道思考题。你能否通过查阅相关文档，为今天所讲的这个下载网站内容的例子，加上合理的异常处理，让程序更加稳定健壮呢？欢迎在留言区写下你的思考和答案，也欢迎你把今天的内容分享给你的同事朋友，我们一起交流、一起进步。
- KaitoShy 👍（73） 💬（4）
思考题： 1. request.get 会触发：ConnectionError, TimeOut, HTTPError等，所有显示抛出的异常都是继承requests.exceptions.RequestException 2. executor.map(download_one, urls) 会触发concurrent.futures.TimeoutError 3. result() 会触发Timeout，CancelledError 4. as_completed() 会触发TimeOutError
2019-06-26 - Goal 👍（11） 💬（1）
学习到的知识点： 1. 并发和并行的区别，大佬通俗易懂的方式让我更深刻的体会到了程序到底是如何跑在多核机器上的 2. python中 Futures 特性，第一次接触到这个模块，待后续继续加深了解； 3. Python 中之所以同一时刻只允许一个线程运行，大佬解释了这是因为全局解释器锁的存在，而全局解释器锁又是为了解决 race condition而引入的，这个也从另一方面验证了我之前学习到的，python中多线程是无法利用多核的； 但是多线程无法利用多核也并不是一无是处，就像大佬在文中聊到的，多线程主要的适用场景就是 有IO延迟的场景，因为一个线程遇到IO延迟，它占用的全局解释器锁就会释放，而另一个线程即可以拿到锁开始执行； 这种在IO延迟场景中的并发，高效也是显而易见的；
2020-01-09 - Steve 👍（7） 💬（1）
老师，我有一个很类似的场景。之前我用单线程去下载所有页面。然后在每个页面解析出需要的内容放入一个集合里。如果改成并发的实现，多线程写一个集合(写文件也类似)，是不是有线程安全的问题。有没有小例子可以学习一下~
2020-05-15 - Geek_5bb182 👍（7） 💬（1）
老师你好，concurrent.futures 和 asyncio 中的Future 的区别是什么，在携程编程中
2019-06-27 - 干布球 👍（4） 💬（3）
请问老师，future任务是调用submit后就开始执行，还是在调用as_completed之后才开始执行呢？
2019-06-26 - 简传宝 👍（3） 💬（1）
老师好，请问是否可以理解为计算密集型任务用多进程，io密集型用多线程
2019-06-27 - helloworld 👍（3） 💬（3）
总结下并发和并行的概念： 并发，是指遇到I/O阻塞时（一般是网络I/O或磁盘I/O），通过多个线程之间切换执行多个任务（多线程）或单线程内多个任务之间切换执行的方式来最大化利用CPU时间，但同一时刻，只允许有一个线程或任务执行。适合I/O阻塞频繁的业务场景。 并行，是指多个进程完全同步同时的执行。适合CPU密集型业务场景。
2019-06-26 - LJK 👍（3） 💬（4）
老师好，请问一下在python存在GIL的情况下，多进程是不是还是无法并发运行？谢谢老师
2019-06-26 - _stuView 👍（2） 💬（1）
老师，请问什么是线程安全，什么是race condition呢？
2019-06-26 - MarDino 👍（1） 💬（1）
想问下老师，该怎么向executor.map中的函数，传入多个参数？
2020-02-11 - BotterZhang 👍（47） 💬（4）
关于concurrent写过一篇学习笔记： https://www.zhangqibot.com/post/python-concurrent-futures/ Python实现多线程/多进程，大家常常会用到标准库中的threading和multiprocessing模块。 但从Python3.2开始，标准库为我们提供了concurrent.futures模块，它提供了ThreadPoolExecutor和ProcessPoolExecutor两个类，实现了对threading和multiprocessing的进一步抽象，使得开发者只需编写少量代码即可让程序实现并行计算。
2019-06-26 - SCAR 👍（30） 💬（0）
future之与中文理解起来其实挺微妙，不过这与生活中大家熟知的期物在底层逻辑上是一致的，future英文词义中就有期货的意思，都是封存一个东西，平常你该干嘛就干嘛，可以不用去理会，在未来的某个时候去看结果就行，只是python中那个物是对象而已。而关键词是延迟，异步。 思考题：添加异常处理 def download_all(sites): with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=5) as executor: to_do = {} for site in sites: future = executor.submit(download_one, site) to_do[future]=site for future in concurrent.futures.as_completed(to_do): try： res=future.result() except request.exceptions.HTTPError as e: e_msg=‘HTTP erro’ except request.exceptions.ConnectionError as e: e_msg=‘Connection erro’ else: e_msg='' if e_msg: site=to_do[future] Print(‘Error is {} from {}’.format(e_msg,site))
2019-06-26 - 大王叫我来巡山 👍（14） 💬（8）
老师，我感觉您对并发和并行的理解是有问题的，并发是针对最初的单核CPU的，并行是针对现代的多核CPU，并且所有的调度行为都是基于线程的，一个进程中至少有一个线程，资源的分配是基与进程的，并不是只有多进程模型才可以同时在多个核心上运行的。
2019-11-19 - Fergus 👍（7） 💬（3）
需要加异常的应该就只有一个地方：requests.get()发送网页请求的时候。其它地方不涉及IO。也不涉及数据类型变化，不用做数据类型判断。 由于不能访问wiki，所以网页改了成了国内的。 -- ps: 和0.2s比起来太慢了。 # -*- encoding -*- ''' py 3.6 sulime ''' import concurrent.futures import threading import requests import time now = lambda: time.perf_counter() def download_one(url): try: req = requests.get(url) req.raise_for_status() print('Read {} from {}'.format(len(req.content), url)) except: print('404') def download_all(sites): with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=5) as executor: executor.map(download_one, sites) def main(): sites = [ 'https://www.baidu.com/', 'https://pypi.org/', 'https://www.sina.com.cn/', 'https://www.163.com/', 'https://news.qq.com/', 'http://www.ifeng.com/', 'http://www.ce.cn/', 'https://news.baidu.com/', 'http://www.people.com.cn/', 'http://www.ce.cn/', 'https://news.163.com/', 'http://news.sohu.com/' ] start = now() download_all(sites) print('Download {} sites in {} s'.format(len(sites), now() - start)) if __name__ == '__main__': main() # Read 2443 from https://www.baidu.com/ # Read 6216 from https://news.qq.com/ # Read 699004 from https://www.163.com/ # Read 250164 from http://www.ifeng.com/ # Read 579572 from https://www.sina.com.cn/ # Read 107530 from http://www.ce.cn/ # Read 165901 from http://www.people.com.cn/ # Read 107530 from http://www.ce.cn/ # Read 210816 from https://news.163.com/ # Read 74060 from https://news.baidu.com/ # Read 174553 from http://news.sohu.com/ # Read 19492 from https://pypi.org/ # Download 12 sites in 2.8500169346527673 s # [Finished in 3.6s]
2019-06-30 - somenzz 👍（4） 💬（1）
from multiprocessing.dummy import Pool as ThreadPool with ThreadPool(processes=100) as executor: executor.map(func, iterable) 请问老师，Futures 和这种方式哪一种好呢？ 我在实际的网终请求中发现 Futures 请求成功的次数更少。 都是 100 个线程，处理 3000 个相同的请求。
2019-07-19