前言
Python是一门流行且强大的编程语言，具备灵活的异步编程能力。在并发编程中，Futures模块是Python提供的一个强大工具，它简化了异步编程的复杂性，使得编写并发代码变得更加直观和易于阅读。本文将介绍Futures的基本概念和用法，并通过实例来引导读者深入理解。
区别并发与并行
并发指的是同时处理多个任务的能力。在并发执行中，任务按照交替、间断的方式进行，看起来好像是同时执行。通过在任务之间快速切换，实现了看似同时进行的效果。并发适用于单核处理器系统，其中只有一个物理处理单元。
并行指的是真正同时执行多个任务的能力。在并行执行中，任务可以在多个物理处理单元（例如多核处理器、多个计算机节点等）上同时进行，每个任务都有自己的处理资源。并行适用于多核处理器系统，可以充分利用多个处理单元提高任务的执行效率。
简而言之， 并发指的是任务的交替执行，通过任务之间的快速切换来实现并行的假象；并行则是真正的同时执行多个任务。
以下是并发和并行的一些关键区别：
- 单元数量：并发适用于单个处理单元（如单核CPU），并行适用于多个处理单元（如多核CPU）。
- 实际执行：并发是任务交替执行，看起来像是同时进行；并行是真正同时执行多个任务。
- 物理资源：并发共享物理资源，任务之间快速切换；并行每个任务都有自己的物理资源。
- 提高性能：并行可以通过同时执行多个任务来提高整体性能，而并发主要用于提高响应性和减少等待时间。
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。
Futures简介
Futures是Python标准库中concurrent.futures模块提供的一种并发编程概念。它允许我们在主线程中定义任务，并在后台进行并发执行。通过使用Futures，我们可以异步地执行任务、获取任务的结果，以及处理异常情况，而无需显式地管理线程或进程。
Futures的基本用法
要使用Futures，首先需要导入concurrent.futures模块：
javascript
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, ProcessPoolExecutor, as_completed接下来，我们需要创建一个线程池或进程池对象，以便执行我们定义的任务。ThreadPoolExecutor用于开启线程并执行任务，ProcessPoolExecutor则用于开启进程。
下面是一个使用ThreadPoolExecutor的示例，计算斐波那契数列的值：
scss
def fibonacci(n):
if n <= 1:
return n
else:
return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)
def main():
start_time = time.perf_counter()
with ThreadPoolExecutor(max_workers=5) as executor:
futures = [executor.submit(fibonacci, i) for i in range(10)]
results = [future.result() for future in as_completed(futures)]
print(results)
end_time = time.perf_counter()
print(end_time - start_time) # 0.0010214539999999772在上述示例中，我们使用executor.submit()方法将任务fibonacci(i)提交给线程池，返回一个Future对象。通过遍历所有的Future对象，并使用as_completed()函数等待并获取任务的结果，我们可以得到每个任务的计算结果。
这里我们创建了一个线程池，总共有 2个线程可以分配使用。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。
多线程与单线程的比较
python
import time
def fibonacci(n):
if n <= 1:
return n
else:
return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)
def main():
start_time = time.perf_counter()
for i in range(10):
fibonacci(i)
end_time = time.perf_counter()
print(end_time - start_time) # 5.414600000000491这是单线程的执行时间，单线程的优点是简单明了，但是明显效率低下
异步执行和获取结果
Futures提供了异步执行任务的能力。调用executor.submit()方法时，任务会立即开始执行，并返回一个Future对象，代表该任务的未来结果。
要获取任务的结果，可以使用Future对象的result()方法。它会阻塞主线程，直到任务完成并返回结果。另外，还可以使用add_done_callback()方法注册一个回调函数，当任务完成时自动触发。
下面是一个使用回调函数处理任务结果的示例：
scss
def callback(future):
result = future.result()
print("Task completed with result:", result)
def main():
with ThreadPoolExecutor() as executor:
future = executor.submit(fibonacci, 10)
future.add_done_callback(callback)
# Do other work here
# 阻塞主线程，等待任务的完成
futures.wait([future])在上述示例中，我们通过future.add_done_callback()方法注册了一个回调函数。当任务完成时，回调函数会被自动调用，并传递Future对象作为参数。我们可以在回调函数中使用future.result()获取任务的计算结果。
控制并发度
Futures允许我们通过控制并发度来管理并发执行的任务。并发度指的是同时进行的任务数量。
通过传递max_workers参数给线程池或进程池对象，我们可以限制并发执行的任务数量。如果未指定max_workers，则默认使用系统可用的核心数。
下面是一个控制并发度的示例，通过设置max_workers为2，限制了同时执行的任务数量：
css
def main():
with ThreadPoolExecutor(max_workers=2) as executor:
futures = [executor.submit(fibonacci, i) for i in range(10)]
results = [future.result() for future in as_completed(futures)]
print(results)在上述示例中，我们使用max_workers=2创建了一个最大并发度为2的线程池。这意味着最多同时执行两个任务，其余的任务会等待前面的任务完成后再执行。
错误处理
当任务执行过程中出现异常时，Futures提供了异常处理机制，使得我们可以捕获和处理任务中的异常情况。
可以通过在任务函数内部抛出异常，或者使用future.set_exception()方法手动设置异常，来模拟任务的执行失败。
下面是一个处理任务异常的示例：
python
def task():
raise Exception("Task execution failed")
def main():
with ThreadPoolExecutor() as executor:
future = executor.submit(task)
try:
result = future.result()
except Exception as e:
print("Task execution failed:", e)在上述示例中，我们通过在任务函数task()中抛出异常模拟了任务执行失败的情况。在获取任务结果时，使用try-except语句捕获异常，并进行处理。
为啥多线程每次只有一个线程执行
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。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。
最后
Futures是Python并发编程的一个强大工具，它简化了异步编程的复杂性，使得编写并发代码变得更加直观和易于阅读。本文介绍了Futures的基本用法，包括任务提交和执行、获取结果、控制并发度以及错误处理等方面。
再举个race condition的例子
"Race condition"是并发编程中的一个常见问题，指的是多个进程或线程之间的执行顺序不确定，导致程序的行为变得不可预测。
假设有一个共享的计数器变量 count，初始值为0。现在有两个线程同时对 count 进行增加操作，代码如下
scss
import threading
count = 0
def increment():
global count
for _ in range(1000000):
count += 1
thread1 = threading.Thread(target=increment)
thread2 = threading.Thread(target=increment)
thread1.start()
thread2.start()
thread1.join()
thread2.join()
print("Final count:", count)
预期结果应该是2000000，即两个线程各加了1000000次，但是实际执行结果并不是这样。这就是Race condition问题。
在这个例子中，当两个线程同时执行 count += 1 操作时，它们会读取当前的 count 值，然后分别进行加一操作，最后再写回 count。然而，由于线程之间的切换和调度是不确定的，可能在某个线程读取 count 后，还未来得及进行加一操作之前，另一个线程也已经读取了 count ，这样导致了Race condition。
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，容易出现在语句执行过程中，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。