《Python 并发编程实战：用 concurrent.futures 优雅处理多任务》

《Python 并发编程实战：用 concurrent.futures 优雅处理多任务》

一、引言：并发编程的现实需求与 Python 的选择

在现代软件开发中，性能与响应速度已成为衡量系统质量的重要指标。无论是批量数据处理、网络请求调度，还是后台任务执行，合理利用并发能力，往往能显著提升效率。

Python 虽然因 GIL（全局解释器锁）在多线程方面存在一定限制，但其并发编程模型依然丰富多样：

• threading：适用于 I/O 密集型任务
• multiprocessing：适用于 CPU 密集型任务
• asyncio：适用于高并发 I/O 场景
• concurrent.futures：统一接口，简洁高效

本文将聚焦于 concurrent.futures 模块，通过一个完整的实战项目，展示如何使用线程池与进程池优雅地处理并发任务。

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二、背景介绍：Python 与 concurrent.futures 的演进

concurrent.futures 是 Python 3.2 引入的标准库，旨在简化并发任务的提交与管理。它提供了统一的接口，支持线程池（ThreadPoolExecutor）与进程池（ProcessPoolExecutor），让并发编程变得更易读、更易维护。