futures库

futures库是Python中一个非常重要的第三方库，它可以帮助开发人员进行期货交易等金融交易行为的回测和数据分析。本文将介绍futures库的基本使用方法和功能。

一、futures库的安装

首先需要安装futures库，可以使用pip命令进行安装：

pip install futures

安装成功后，就可以进行futures库的使用了。

二、futures库的基本功能

futures库提供了很多强大的功能，其中常用的包括以下几个方面。

1. 多线程和进程

futures库提供了方便的接口，可以轻松创建多线程或多进程的任务。其中最常见的是ThreadPoolExecutor和ProcessPoolExecutor。

如下示例是使用ThreadPoolExecutor创建多线程的简单示例：

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, as_completed
import time

def work(n):
    time.sleep(5)
    return "work {0} done".format(n)

with ThreadPoolExecutor(max_workers=2) as executor:
    tasks = [executor.submit(work, i) for i in range(10)]
    for future in as_completed(tasks):
        print(future.result())

代码中，首先定义了一个work函数，模拟了一个需要5秒钟才能完成的任务。然后使用ThreadPoolExecutor创建一个线程池，其中max_workers参数指定了线程池中线程的数量。

接着使用submit方法向线程池中提交任务，返回的是一个Future对象，可以通过as_completed方法接受返回值。as_completed会在任务完成时返回Future对象，可以通过future.result()方法获取任务的返回值。

2. 预定义的任务

futures库提供了很多预定义的任务类型，如MapReduce风格的任务、线程池Executor、进程池Executor等等。

其中，MapReduce风格的任务可以很容易地将数据映射到多个任务之中，然后将结果汇总。实现如下：

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, as_completed, wait

def work(n):
    return n * n

data = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

with ThreadPoolExecutor(max_workers=2) as executor:
    results = executor.map(work, data)

for result in results:
    print(result)

代码中，首先定义了一个work函数，模拟了需要处理的任务（计算输入值的平方）。然后定义了一个数据集data，其中包含需要进行处理的数据。

接下来，使用ThreadPoolExecutor创建一个线程池，其中max_workers参数指定了线程池中线程的数量。使用executor.map函数将任务和数据集传递给线程池，返回结果是一个迭代器，可以通过for循环进行遍历，每次遍历得到一个任务的结果（计算输入值的平方）。

3. 异步编程

futures库的Executor接口可以帮助开发人员实现异步的代码，从而提高程序的性能。

如下示例是使用Future对象进行异步编程的简单示例：

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, as_completed, wait, Future
import time

def work(n):
    time.sleep(5)
    return "work {0} done".format(n)

with ThreadPoolExecutor(max_workers=2) as executor:
    future = Future()
    executor.submit(lambda: future.set_result(work(1)))

    while not future.done():
        print("waiting...")
        time.sleep(1)

    print(future.result())

代码中，首先定义了一个work函数，模拟了一个需要5秒钟才能完成的任务。然后使用ThreadPoolExecutor创建一个线程池，其中max_workers参数指定了线程池中线程的数量。

接着，使用Future对象来实现异步编程。在代码中，使用submit方法向线程池中提交任务，并通过lambda表达式将任务处理的结果赋值给Future对象，Future对象在5秒钟后获得结果。在此期间，代码会通过while循环不断地检查Future对象是否完成，并在完成后获取结果并输出。

三、总结

本文介绍了futures库的基本使用方法和常用功能，其中包括多线程和进程、预定义的任务和异步编程等方面。futures库是Python中一个非常有用的第三方库，对于日常开发和数据分析等领域提供了强大的支持。