这篇文章主要介绍了python concurrent.futures模块如何使用的相关知识，内容详细易懂，操作简单快捷，具有一定借鉴价值，相信大家阅读完这篇python concurrent.futures模块如何使用文章都会有所收获，下面我们一起来看看吧。

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概述

concurrent.futures 是 3.2 中引入的新模块，它为异步执行可调用对象提供了高层接口。
可以使用 ThreadPoolExecutor 来进行多线程编程，ProcessPoolExecutor 进行多进程编程，两者实现了同样的接口，这些接口由抽象类 Executor 定义。
这个模块提供了两大类型，一个是执行器类 Executor，另一个是 Future 类。
执行器用来管理工作池，future 用来管理工作计算出来的结果，通常不用直接操作 future 对象，因为有丰富的 API。

说明

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，对编写线程池/进程池提供了直接的支持.

#! /usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-#

# -------------------------------------------------------------------------------
# Name:         demo3
# Author:       yunhgu
# Date:         2021/7/8 15:17
# Description: 
# -------------------------------------------------------------------------------
import os
import time
import threading
from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor, ThreadPoolExecutor, as_completed

def work(x):
    time.sleep(1)
    temp = f"父进程{os.getppid()}:子进程{os.getpid()}:线程{threading.get_ident()}:{x}"
    return temp

def sub_thread():
    temp_list = []
    with ThreadPoolExecutor(max_workers=3) as t:
        task_list = [t.submit(work, i) for i in range(5)]
        for task in as_completed(task_list):
            if task.done():
                temp_list.append(task.result())
    return temp_list

def main():
    print(f"主进程:{os.getpid()}")
    path_list = []
    with ProcessPoolExecutor(max_workers=3) as p:
        task_list = [p.submit(sub_thread) for i in range(5)]
        for task in as_completed(task_list):
            if task.done():
                path_list.append(task.result())
    for path in path_list:
        print(path)

if __name__ == "__main__":
    main()

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文章标题：pythonconcurrent.futures模块如何使用
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