随着程序复杂度和数据量的不断增加，传统的同步编程方式已经无法满足开发人员的需求。异步编程随之产生，能够提供更高的并发性能和更好的资源利用率。Python的concurrent.futures模块是一个很好的异步编程工具，它提供了一组接口，可以方便地进行并发编程。
使用多线程（threading）和多进程（multiprocessing）完成常规的并发需求，在启动的时候 start、join 等步骤不能省，复杂的需要还要用 1-2 个队列。 随着需求越来越复杂，如果没有良好的设计和抽象这部分的功能层次，代码量越多调试的难度就越大。
python因为其全局解释器锁GIL而无法通过线程实现真正的平行计算。这个论断我们不展开，但是有个概念我们要说明，IO密集型 vs. 计算密集型。 IO密集型：读取文件，读取网络套接字频繁。 计算密集型：大量消耗CPU的数学与逻辑运算，也就是我们这里说的平行计算。 而concurrent.futures模块，可以利用multiprocessing实现真正的平行计算。 核心原理是：concurrent.futures会以子进程的形式，平行的运行多个python解释器，从而令python程序可以利用多核CPU来
随着多核处理器的普及，进一步优化多线程编程变得至关重要。在本文中，我们将深入探讨Python中的线程池概念以及如何进行并发控制，以便更好地管理多线程任务。
concurrent.futures模块提供了线程池和进程池简化了多线程/进程操作。
这次我要和大家分享一种加速海量任务执行的方法，那就是Python并行编程。如果你经常处理大量的任务，并且希望能够同时执行它们以提高效率，那么并行编程将会给你带来巨大的帮助！
我们都知道python因为其GIL锁导致每一个线程被绑定到一个核上，导致python无法通过线程实现真正的平行计算。从而导致大量的核算力的浪费。但是
现在这一篇还是 《流畅的python》读书笔记，译者在这里把future 翻译为“期物”，我觉得不太合适，既然future不能找到一个合适的词汇，暂时还是直接使用 future 吧。
在编写Python爬虫程序时，我们经常会遇到需要控制爬取速度以及处理并发请求的情况。本文将深入探讨Python爬虫中使用time.sleep()和请求对象时可能出现的并发影响，并提供解决方案。
Python标准库为我们提供了threading和multiprocessing模块编写相应的多线程/多进程代码。
我们都知道，不管是Java，还是C++，还是Go，还是Python，都是有线程这个概念的。
随着计算机技术的发展，诸如GPU和超算平台等越来越发达，这些技术的本质其实并没有带来算法上的革新，之所以能够提升计算的速度和规模，很大程度上是因为分布式和并行计算的优势。这里我们介绍一个简单的python自带的多进程的代码实现，使用的是concurrent这个工具，同时我们也会介绍如何更好的配置多进程的资源。
一、关于concurrent.futures模块 Python标准库为我们提供了threading和multiprocessing模块编写相应的异步多线程/多进程代码。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ThreadPoolExecutor和ProcessPoolExecutor继承了Executor，分别被用来创建线程池和进程池的代码。实现了对threading和mu
future初识 通过下面脚本来对future进行一个初步了解： 例子1：普通通过循环的方式 1 import os 2 import time 3 import sys 4 5 impo
提到线程，你的大脑应该有这样的印象：我们可以控制它何时开始，却无法控制它何时结束，那么如何获取线程的返回值呢？今天就分享一下自己的一些做法。
CPython 解释器本身就不是线程安全的，因此有全局解释器锁（GIL）， 一次只允许使用一个线程执行 Python 字节码。因此，一个 Python 进程 通常不能同时使用多个 CPU 核心
紧接着上一篇文章 python 线程池ThreadPoolExecutor（上） 我们继续对线程池深入一点了解，其实python中关于线程池，一共有两个模块：
原标题：Here’s how you can get a 2–6x speed-up on your data pre-processing with Python
原题 | PYTHON: A QUICK INTRODUCTION TO THE CONCURRENT.FUTURES MODULE
concurrent.futures模块的主要特色是ThreadPoolExecutor和ProcessPoolExecutor类。
第一次接触futures模块是在tornado中，tornado4.0版本使用futures频率很高，因为tornado本身的corouting的异步功能，是需要逻辑里面所调用的模块本身就支持异步才可以实现，而futures模块恰恰支持异步。在futures模块中，我们关心的是Executor和Future这两个类。
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。
并发编程是刚需，尤其是在多 I/O 操作时，多线程，协程，多进程三路英雄各显神通。多线程，协程属于并发操作，多进程属于并行操作，那么你是否清楚了什么是并发，什么是并行？
python标准库为我们提供了threading和mutiprocessing模块实现异步多线程/多进程功能。从python3.2版本开始，标准库又为我们提供了concurrent.futures模块来实现线程池和进程池功能，实现了对threading和mutiprocessing模块的高级抽象，更大程度上方便了我们python程序员。
在Python中,由于历史原因(GIL),使得Python中多线程的效果非常不理想.GIL使得任何时刻Python只能利用一个CPU核,并且它的调度算法简单粗暴:多线程中,让每个线程运行一段时间t,然后强行挂起该线程,继而去运行其他线程,如此周而复始,直到所有线程结束.
concurrent.futures 是标准库里的一个模块，它提供了一个实现异步任务的高级 API 接口。本文将通过一些代码例子来介绍这个模块常见的用法。
1、标准库为我们提供了concurrent.futures模块，它提供了线程池和进程池两个类。
在并发编程中，任务通常通过多个进程异步执行，以提高性能和资源利用率。Python中的concurrent.futures等库提供了一种方便的方式来管理这些任务及其关联的Future对象。然而，有时候我们可能会遇到一个问题，即在一个进程池中的进程在一个Future尚未完成或处于待处理状态时突然终止。在本篇博客文章中，我们将探讨这个问题的可能原因，并讨论一些处理方法。
本篇主要讲案例, 两个使用Concurrent.futures实现的并发， 一个是多线程， 一个是多进程。
使用：移动端多用例并行执行的时候，需要设备空闲才执行，我们可以用线程来管理一个设备，设备执行完毕 就下发一个任务。这个最好的方式 可以和队列放在一起去执行。
但如果线程超过一定数量，这种方式将会变得很复杂且线程的开关开销线性递增。池化思想是一种工程上管理长期占用资源并使用提高其使用效率的常见思想，它的体现包括数据库连接池、线程池等等。池化思想非常直观，将要维护的资源保存在一个池子里，下一次请求到来时，如果池子里已经有可用资源，则直接返回可用资源；如果没有可用资源，则等待其他使用者使用完成后释放资源。
concurrent.futures 模块提供了使用线程池或进程池运行任务的接口，线程池和进程池的API是一致的，所以应用只需要做最小的修改就可以在线程和进程之间进行切换。
concurrent.futures --- 启动并行任务 — Python 3.7.13 文档
上一篇文章中，我们介绍了 Python multiprocessing 包中提供的强大的进程池组件。 python 中的进程池 — multiprocessing.pool.Pool
Python作为一门强大而灵活的编程语言，吸引了大量的开发者。然而，对于多线程编程来说，Python引入了一个概念——全局解释器锁（Global Interpreter Lock，简称GIL），它在一定程度上影响了多线程程序的性能。本文将深入探讨GIL的概念，它对多线程编程的影响以及如何处理与绕过它。
本节主题是实现单线程下的并发，即只在一个主线程，并且很明显的是，可利用的cpu只有一个情况下实现并发，
我们在前两章提到了线程、进程，还有并发编程。我们在很高的层次，用抽象的名词，讲了如何组织代码，已让其部分并发运行，在多个CPU上或在多台机器上。 本章中，我们会更细致的学习Python是如何使用多个CPU进行并发编程的。具体目标是加速CPU密集型任务，提高I/O密集型任务的反馈性。 好消息是，使用Python的标准库就可以进行并发编程。这不是说不用第三方的库或工具。只是本章中的代码仅仅利用到了Python的标准库。 本章介绍如下内容： 多线程 多进程 多进程队列 多线程 Python从1.4版本开始就支持多
Python是一门流行的编程语言，广泛用于各种应用领域，包括Web开发、数据分析和自动化任务。但在处理大规模数据或高并发任务时，提高程序性能成为一个关键问题。本文将深入探讨Python并发编程，包括多线程和多进程的使用，以及如何充分利用多核处理器来提高性能。
在使用Python处理任务时，限于单线程处理能力有限，需要将任务并行化，分散到多个线程或者是多个进程去执行。
Python中进行并发编程一般使用threading和multiprocessing模块，不过大部分的并发编程任务都是派生一系列线程，从队列中收集资源，然后用队列收集结果。在这些任务中，往往需要生成线程池，concurrent.futures模块对threading和multiprocessing模块进行了进一步的包装，可以很方便地实现池的功能。
concurrent.futures模块提供了高度封装的异步调用接口 ThreadPoolExecutor：线程池，提供异步调用 ProcessPoolExecutor: 进程池，提供异步调用
从Python3.2开始，标准库为我们提供了 concurrent.futures 模块，它提供了 ThreadPoolExecutor (线程池)和ProcessPoolExecutor (进程池) 两个类。
假如有一个文件，里面有 10 万个 url，需要对每个 url 发送 http 请求，并打印请求结果的状态码，如何编写代码尽可能快的完成这些任务呢？
CPU密集型又叫做计算密集型，指I/O在很短时间就能完成，CPU需要大量的计算和处理，特点是CPU占用高。
Python是一门非常适合处理数据和自动化完成重复性工作的编程语言，我们在用数据训练机器学习模型之前，通常都需要对数据进行预处理，而Python就非常适合完成这项工作，比如需要重新调整几十万张图像的尺寸，用Python没问题！你几乎总是能找到一款可以轻松完成数据处理工作的Python库。
GIL这个话题至今也是个争议较多的，对于不用应用场景对线程的需求也就不同，说下我听过的优点： 1. 我没有用过其他语言的多线程，所以无法比较什么，但是对于I/O而言，Python的线程还是比较高效的。 2. 有些第三方基于Python的框架和库，比如Tensorflow等基于C/C plus plus重写的Python线程机制。 3. 至于换成Cython编译器解决GIL，这个只是听过，没用过。 4. Python多线程对于web、爬虫方面也可以表现出较好的性能。 5. Python多进程是完好的，可以把资源消耗较少的非必要线程工作转为多进程来工作。 6. 计算密集型就别想多线程了，一律多进程。 7. Python还有细粒度且高效的协程。 8. 如果有N核CPU，那么同时并行的进程数就是N，每个进程里面只有一个线程能抢到工作权限。 所以同一时刻最大的并行线程数=进程数=CPU的核数（这条我的个人理解很模糊，参考吧）
很多时候我们写了一个爬虫，实现了需求后会发现了很多值得改进的地方，其中很重要的一点就是爬取速度。本文就通过代码讲解如何使用多进程、多线程、协程来提升爬取速度。注意：我们不深入介绍理论和原理，一切都在代码中。
作为一名专业爬虫代理，我们在使用隧道代理时常常会遇到一个问题：并发请求设置多久合适？在本文中，我将与大家分享对于这个问题的分析与探讨，希望能为大家提供实用的解决方案。我们将在详细的代码演示和深入的技术交流中，找到最适合自己的方式。
也就是说，硬件的承载能力是有限度的，在保证高效率工作的同时应该还需要保证硬件的资源占用情况，所以需要给硬件设置一个上限来减轻硬件的压力，所以就有了池的概念。
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