Python 中的 Concurrent.futures 与 AsyncIO
Python 是一种多线程编程语言，因其快速的开发速度、容易实现和可扩展性而备受欢迎。然而，随着数据量的增加，对 Python 的多线程编程模式的需求也越来越高。
在 Python 中，我们可以使用 Concurrent.futures 和 AsyncIO 两个库来实现多线程编程。本文将探讨这两个库的区别和使用。
Concurrent.futures
Concurrent.futures 是一个封装多线程和多进程编程的库。它提供了两个类来实现多线程编程：ThreadPoolExecutor 和 ProcessPoolExecutor。由于线程切换的开销较小，通常情况下我们会优先考虑 ThreadPoolExecutor。
ThreadPoolExecutor 提供了 submit、map 和 shutdown 等方法。其中，submit 方法负责提交一个（异步）任务，而 map 方法可将一个可迭代对象按次序提交到线程池中。
下面是一个示例，使用 ThreadPoolExecutor 计算斐波那契数列的前 20 个数：
“`
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
def fib(n):
if n <= 2:
return 1
return fib(n-1) + fib(n-2)
with ThreadPoolExecutor(max_workers=4) as executor:
future_to_fib = {executor.submit(fib, i): i for i in range(1, 21)}
for future in as_completed(future_to_fib):
i = future_to_fib[future]
print(“fib({}) = {}”.format(i, future.result()))
“`
在这个示例中，我们使用一个 ThreadPoolExecutor 实例，将斐波那契数列的前 20 个数计算出来。由于这是一个 CPU 密集型任务，因此使用 4 个线程来完成计算。
AsyncIO
AsyncIO 是 Python 3.4 版本引入的协程编程库。与传统的多线程编程不同，协程编程是基于协作的。
AsyncIO 的核心在于 Event Loop——一个无限循环，它负责调度协程、处理 I/O 和调用回调函数。在 Event Loop 中，我们可以通过关键字 async 和 await 定义协程函数，以协作的方式实现异步任务。
下面是一个示例，使用 AsyncIO 计算斐波那契数列的前 20 个数：
“`
import asyncio
async def fib(n):
if n <= 2:
return 1
return await fib(n-1) + await fib(n-2)
async def main(loop):
future_to_fib = {loop.create_task(fib(i)): i for i in range(1, 21)}
for future in asyncio.as_completed(future_to_fib):
i = future_to_fib[future]
print(“fib({}) = {}”.format(i, await future))
loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(main(loop))
loop.close()
“`
在这个示例中，我们使用 AsyncIO 实现了一个计算斐波那契数列的程序。通过定义协程函数，我们可以使用关键字 await 定义协程的异步调用。由于协程的执行是协作式的，因此 AsyncIO 是非常适合 I/O 密集型任务的编程库。
哪个更好？
Concurrent.futures 和 AsyncIO 两个库都有它们的优势和限制。在处理 CPU 密集型任务时，ThreadPoolExecutor 通常会比 AsyncIO 更快，而 AsyncIO 则更适合处理 I/O 密集型任务。
当我们需要同时处理 CPU 密集型和 I/O 密集型任务时，我们可以考虑使用 ThreadPoolExecutor 和 AsyncIO 来实现多线程编程。
结论
Python 中的 Concurrent.futures 和 AsyncIO 两个库都是用于实现多线程编程的工具。使用这些库，我们可以高效地编写并发程序，并更好地满足不同的应用需求。
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