随着计算机硬件的发展，处理并发操作已经成为了编程中的一项重要任务。在Python中，有许多并发编程模式可以帮助我们更高效地处理并发任务。本文将重点介绍Python中的两种并发编程模式：Future与Promise。
Future模式
Future是一种常见的并发编程模式，在Python中得到了广泛的应用。Future表示一个可能还没有完成的操作，可以理解为一个尚未获取返回结果的任务。通过Future可以在不阻塞主线程的情况下发起并行任务，并在需要结果的时候获取返回值。
在Python标准库中，concurrent.futures模块提供了Future类和ThreadPoolExecutor等执行器，方便我们进行并发编程。使用ThreadPoolExecutor可以创建一个线程池，通过submit方法提交任务，并返回一个Future对象。我们可以通过调用Future对象的result方法来获取任务执行的返回结果。
下面是一个简单的示例，通过ThreadPoolExecutor创建线程池，提交任务，并通过Future获取结果：
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
def square(x):
return x * x
# 创建线程池
executor = ThreadPoolExecutor()
# 提交任务
future = executor.submit(square, 10)
# 获取结果
result = future.result()
print(result) # 输出结果：100
Future模式使得我们可以在主线程继续执行其他任务，而不需要等待并发任务的完成。这种并发模式适用于IO密集型任务，比如网络请求或者数据库查询等。
Promise模式
Promise是一种更高级的并发编程模式，可以理解为一种更强大的Future。Promise可以用来表示一个异步操作，它可以被认为是一种占位符，代表了一个尚未完成的任务。与Future不同的是，Promise提供了更多的操作，可以对异步操作的结果进行更复杂的处理。
在Python中，可以通过第三方库asyncio来支持Promise模式。asyncio提供了一种基于事件循环的异步编程模型，通过await关键字来等待异步操作的完成，并执行相应的回调函数。
下面是一个使用asyncio库和Promise的示例：
import asyncio
# 定义异步函数
async def square(x):
await asyncio.sleep(1) # 模拟耗时操作
return x * x
# 定义回调函数
def on_done(future):
result = future.result()
print(result) # 输出结果：100
# 创建事件循环
loop = asyncio.get_event_loop()
# 调用异步函数
coroutine = square(10)
# 添加回调函数
future = asyncio.ensure_future(coroutine)
future.add_done_callback(on_done)
# 启动事件循环
loop.run_until_complete(future)
Promise模式能够更好地处理并发任务之间的依赖关系，通过等待异步操作的完成，并执行相应的回调函数，可以更灵活地控制程序的流程。
小结
Future与Promise是Python中常用的并发编程模式。Future适用于IO密集型任务，而Promise包含了更多的操作和更灵活的流程控制，适用于处理具有复杂依赖关系的并发任务。掌握这两种并发编程模式，可以帮助我们更高效地处理并发任务，提高代码的运行效率。
本文来自极简博客，作者：指尖流年，转载请注明原文链接：Python中的并发编程模式：Future与Promise
