充分利用future_builtins模块：在Python中实现高性能异步编程

在Python中，可以使用future_builtins模块来实现高性能的异步编程。future_builtins模块提供了一些用于并行计算和异步编程的辅助函数，并且在Python 3中自动导入。

下面是一个使用future_builtins模块实现异步编程的例子。假设我们要下载多个网页并同时进行处理，可以使用异步编程来提高下载和处理的效率。

首先，我们需要导入future_builtins模块中的map函数，它可以并行地应用一个函数到一个迭代器的每个元素上。然后，我们需要使用concurrent.futures模块中的ThreadPoolExecutor来实现并行下载。

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
from future_builtins import map

import requests

# 要下载的网页列表
urls = [
    "https://www.example.com",
    "https://www.google.com",
    "https://www.facebook.com"
]

# 下载网页的函数
def download(url):
    response = requests.get(url)
    return response.text

# 并行下载并处理网页
with ThreadPoolExecutor() as executor:
    # 使用map函数并行地下载网页
    responses = executor.map(download, urls)

    # 对下载的结果进行处理
    for response in responses:
        # 在这里做一些处理
        print(len(response))

在上面的例子中，我们首先定义了要下载的网页列表urls。然后，我们定义了一个download函数，它接受一个URL参数，并使用requests库下载网页内容。

接下来，我们使用ThreadPoolExecutor创建一个线程池，ThreadPoolExecutor是一个可管理线程的执行器，我们可以使用它来并行下载网页。然后，我们使用executor.map函数将download函数应用到urls列表的每个元素上进行并行下载。

最后，我们遍历responses迭代器来处理已经下载的网页。在这个例子中，我们仅仅打印了已下载网页内容的长度，你可以根据自己的需求来处理这些网页。

使用future_builtins模块可以帮助我们实现高性能的异步编程，利用并行计算来提高程序的效率。当我们需要下载多个网页或者处理大量数据时，异步编程可以帮助我们极大地加快程序的运行速度。