Python并发编程之未来模块Futures
时间：2022-12-01 10:56:47 | 栏目：Python代码 | 点击：次
不论是哪一种语言，并发编程都是一项非常重要的技巧。比如我们上一章用的爬虫，就被广泛用在工业的各个领域。我们每天在各个网站、App上获取的新闻信息，很大一部分都是通过并发编程版本的爬虫获得的。
正确并合理的使用并发编程，无疑会给我们的程序带来极大性能上的提升。今天我们就一起学习Python中的并发编程——Futures。
区分并发和并行
我们在学习并发编程时，常常会听到两个词：并发(Concurrency)和并行(Parallelism)这两个术语。这两者经常一起使用，导致很多人以为他们是一个意思，其实是不对的。
首先要辨别一个误区，在Python中，并发并不是只同一时刻上右多个操作(thread或者task)同时进行。相反，在某个特定的时刻上它只允许有一个操作的发生，只不过线程或任务之间会相互切换直到完成，就像下面的图里表达的
在上图中出现了task和thread两种切换顺序的不同方式。分别对应了Python中并发两种形式——threading和asyncio。
对于线程，操作系统知道每个线程的所有信息，因此他会做主在适当的时候做线程切换，这样的好处就是代码容易编写，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，有可能出现在一个语句的执行过程中( 比如X+=1)，这样比较容易出现race condiiton的情况。
而对于asyncio，主程序想要切换任务的时候必须得到此任务可以被切换的通知，这样一来就可以避免出现上面的race condition的情况。
至于所谓的并行，只在同一时刻、同时发生。Python中的multi-Processing便是这个意思对应多进程，我们可以这么简单的理解，如果我们的电脑是8核的CPU，那么在运行程序时，我们可以强制Python开启8个进程，同时执行，用以加快程序的运行速度。大概是下面这个图的思路
对比看来，并发通常用于I/O操作频繁的场景。比方我们要从网站上下载多个文件，由于I/O操作的时间要比CPU操作的时长多的多，这时并发就比较适合。而在CPU使用比较heavy的场景中，为了加快运行速度，我们会多用几台机器，让多个处理器来运算。
还记得以前写了个博客总结过：在Python中的多线程是依靠CPU切换上下文实现的一种“伪多线程”，在进行大量线程切换过程中会占用比较多的CPU资源，而在进行IO操作时候（不论是在网络上进行数据交互还是从内存、硬盘上读写数据）是不需要CPU进行计算的。所以多线程只适用于IO操作密集的环境，不适用于计算密集型操作。
并发编程之Futures
单线程于多线程性能比较
我们下面通过一个实例，从代码的角度来理解并发编程中的Futures，并进一步比较其于单线程的性能区别
假设我们有个任务，从网站上下载一些内容然后打印出来，如果用单线程的方式是这样实现的
import requests
import time
def download_one(url):
resp = requests.get(url)
print('Read {} from {}'.format(len(resp.content),url))
def download_all(urls):
for url in urls:
download_one(url)
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()
这是种最简单暴力最直接的方式：
先遍历存储网站的列表
对当前的网站进行下载操作
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。
可以试出来总耗时大概是2s多，单线程的方式简单明了，但是最大的问题是效率低下，程序最大的时间都消耗在I/O等待上（这还是用的print，如果是写在硬盘上的话时间会更多）。如果在实际生产环境中，我们需要访问的网站至少是以万为单位的，所以这个方案根本行不通。
接着我们看看多线程版本的代码
import concurrent.futures
import requests
import threading
import time
def download_one(url):
resp = requests.get(url).content
print('Read {} from {}'.format(len(resp),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)
# for i in sites:
end_time = time.perf_counter()
# print('Down {} sites in {} seconds'.format(len(sites),end_time-start_time))
if __name__ == '__main__':
main()
这段代码的运行时长大概是0.2s，效率一下提升了10倍多，可以注意到这个版本和单线程的区别主要在下面：
def download_all(sites):
with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=5) as executor:
executor.map(download_one,sites)
在上面的代码中我们创建了一个线程池，有5个线程可以分配使用。executer.map()与以前将的Python内置的map()函数，表示对sites中的每一个元素并发的调用函数download_one()函数。
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（条件竞争）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，以为线程的创建、维护和删除也需要一定的开销。所以如果设置的很大，反而会导致速度变慢，我们往往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运行效率，只需要在download_all()函数中做出下面的变化即可
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(site)
for future in concurrent.futures.as_completed(to_do):
future.result()
在需要改的这部分代码中，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 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。
就像上面说的，并行方式一般用在CPU密集型的场景中，因为对于I/O密集型操作多数时间会用于等待，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，会导致执行效率不如多线程版本。
到底什么是Futures？
Python中的Futures，位于concurrent.futures和asyncio中，他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，这些操作的状态可以随时查询。而他们的结果或是异常，也能在操作后被获取。
通常，作为用户，我们不用考虑如何去创建Futures，这些Futures底层会帮我们处理好，我们要做的就是去schedule这些Futures的执行。比方说，Futures中的Executor类，当我们中的方法done()，表示相对应的操作是否完成——用True表示已完成，ongFalse表示未完成。不过，要注意的是done()是non-blocking的，会立刻返回结果，相对应的add_done_callback(fn)，则表示Futures完成后，相对应的参数fn，会被通知并执行调用。
Futures里还有一个非常重要的函数result()，用来表示future完成后，返回器对应的结果或异常。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。
所以也可以把上面的例子写成下面的形式：
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(site)
for future in concurrent.futures.as_completed(to_do):
future.result()
这里，我们首先用executor.submit()，将下载每个网站的内容都放进future队列to_do里等待执行。然后是as_completed()函数，在future完成后输出结果
不过这里有个事情要注意一下：future列表中每个future完成的顺序和他在列表中的顺序不一定一致，至于哪个先完成，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有一个线程执行？
前面我们讲过，在一个时刻下，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，这是为什么呢？
这就又和以前讲的知识串联到一起了——GIL（全局解释器锁），这里在复习下：
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就引入了GIL，也就是在同一个时刻，只允许一个线程执行。当然，在进行I/O操作是，如果一个线程被block了，GIL就会被释放，从而让另一个线程能够继续执行。
总结
这节课里我们先学习了Python中并发和并行的概念
并发——通过线程(thread)和任务(task)之间相互切换的方式实现，但是同一时刻，只允许有一个线程或任务执行
并行——多个进程同时进行。
并发通常用于I/O频繁操作的场景，而并行则适用于CPU heavy的场景
随后我们通过一个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，合理的运用多线程，能够极大的提高程序运行效率。
我们还大致了解了Futures的方式，介绍了一些常用的函数，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GIL的存在。但是对于I/O操作而言，当其被block的时候，GIL会被释放，使其他线程继续执行。