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concurrent.futures 是 Python 标准库中的一个模块，它提供了一个高级接口来异步执行代码，使用线程或进程池来并行运行任务。这个模块提供了两种主要的池类型：ThreadPoolExecutor 和 ProcessPoolExecutor，以及一个通用的 Executor 接口。此外，Executor 接口中的 submit 方法用于提交任务给执行器执行。
1. ThreadingPoolExecutor
ThreadPoolExecutor 使用线程池来并行执行任务。由于线程共享同一个进程的内存空间，因此线程间通信和共享数据相对容易，但这也意味着它们不能充分利用多核处理器的优势，因为 Python 的全局解释器锁（GIL）限制了同一时间只有一个线程可以执行 Python 字节码。
2. ProcessPoolExecutor
ProcessPoolExecutor 使用进程池来并行执行任务。每个进程都有自己独立的内存空间，因此它们可以绕过 GIL，充分利用多核处理器的优势。然而，进程间通信和共享数据比线程间要复杂和昂贵。
3. Executor.submit
submit 方法是 Executor 接口的一部分，用于提交一个可调用的对象（通常是函数）给执行器执行。它返回一个 Future 对象，这个对象可以用来查询任务的状态、获取任务的返回值或取消任务。
示例
使用 ThreadPoolExecutor
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
import timedef task(n):time.sleep(2)return n * nwith ThreadPoolExecutor(max_workers=3) as executor:futures = [executor.submit(task, i) for i in range(10)]for future in futures:print(future.result())
在这个例子中，我们创建了一个 ThreadPoolExecutor，其最大工作线程数为 3。然后，我们提交了 10 个任务给执行器，每个任务调用 task 函数，并等待每个任务完成，打印其返回值。
使用 ProcessPoolExecutor
from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor
import osdef task(n):return os.getpid(), n * nwith ProcessPoolExecutor(max_workers=3) as executor:futures = [executor.submit(task, i) for i in range(10)]for future in futures:pid, result = future.result()print(f"PID: {pid}, Result: {result}")
在这个例子中，我们创建了一个 ProcessPoolExecutor，其最大工作进程数为 3。每个任务调用 task 函数，返回当前进程的 PID 和 n * n 的结果。我们打印每个任务的进程 ID 和结果，以展示任务是在不同的进程中执行的。
总结
ThreadPoolExecutor适用于 I/O 密集型任务，因为线程间通信成本低。ProcessPoolExecutor适用于 CPU 密集型任务，因为它可以绕过 GIL，充分利用多核处理器。submit方法用于提交任务给执行器，并返回一个Future对象用于查询任务状态或获取结果。
在 concurrent.futures 模块中，submit 函数是 Executor 接口的一部分，用于提交一个可调用的对象（如函数）给执行器（如 ThreadPoolExecutor 或 ProcessPoolExecutor）异步执行。以下是对 submit 函数参数的详细说明，以及为何 name=value 时是实参，而 **kwargs 是形参的解释。
submit 函数的参数
submit 函数的定义通常如下：
submit(fn, *args, **kwargs)
fn：这是需要异步执行的函数。它应该是一个可调用的对象，如函数、方法或实现了__call__方法的类的实例。*args：这是传递给fn函数的位置参数。*args允许你传递任意数量的位置参数给fn。**kwargs：这是传递给fn函数的关键字参数。**kwargs允许你传递任意数量的关键字参数给fn，这些参数在函数调用时以name=value的形式传递。
实参（Actual Arguments）与形参（Formal Parameters）
-
实参：在函数调用时传递给函数的实际值。在
submit函数的上下文中，当你使用name=value的形式传递参数时，这些name=value对就是实参。例如，在executor.submit(my_function, x=10, y=20)中，x=10和y=20就是实参。 -
形参：在函数定义中声明的参数。在
submit函数被调用的函数fn的上下文中，fn函数定义中声明的参数就是形参。例如，如果fn定义为def my_function(x, y)，则x和y就是形参。
当你使用 **kwargs 在 submit 函数中传递参数时，这些参数以关键字参数的形式传递给 fn 函数。由于 **kwargs 在 submit 函数定义中是一个形参（它接受任意数量的关键字参数），而这些关键字参数在 submit 被调用时成为传递给 fn 函数的实参。
示例
假设我们有一个简单的函数 my_function，它接受两个参数 x 和 y，并返回它们的和：
def my_function(x, y):return x + y
我们可以使用 ThreadPoolExecutor 和 submit 函数来异步调用 my_function：
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutorwith ThreadPoolExecutor(max_workers=1) as executor:future = executor.submit(my_function, x=10, y=20) # 这里 x=10, y=20 是实参result = future.result() # 获取异步执行的结果print(result) # 输出: 30
在这个例子中，x=10 和 y=20 是传递给 my_function 的实参，而 x 和 y 是 my_function 的形参。**kwargs 在 submit 函数中允许我们以关键字参数的形式传递这些实参给 my_function。