`concurrent.futures` — 병렬 작업 실행하기¶

Added in version 3.2.

소스 코드: Lib/concurrent/futures/thread.py, Lib/concurrent/futures/process.py, 및 Lib/concurrent/futures/interpreter.py

concurrent.futures 모듈은 콜러블을 비동기적으로 실행하기 위한 고수준 인터페이스를 제공합니다.

비동기 실행은 ThreadPoolExecutor 또는 InterpreterPoolExecutor 를 사용하여 스레드로 수행하거나, ProcessPoolExecutor 를 사용하여 별도의 프로세스로 수행할 수 있습니다. 각각의 클래스는 추상적인 Executor 클래스에 의해 정의된 동일한 인터페이스를 구현합니다.

concurrent.futures.Future 를 asyncio 태스크 및 코루틴과 함께 사용하도록 설계된 asyncio.Future 와 혼동해서는 안 됩니다. 두 기능에 대한 상세한 비교는 asyncio’s Future 문서를 참조하십시오.

가용성: not WASI.

이 모듈은 웹어셈블리에서 작동하지 않거나 제공되지 않습니다. 자세한 내용은 웹어셈블리 플랫폼을 참조하세요.

Executor 객체¶

class concurrent.futures.Executor¶

비동기적으로 호출을 실행하는 메서드를 제공하는 추상 클래스입니다. 직접 사용해서는 안 되며, 구체적인 하위 클래스를 통해 사용해야 합니다.

submit(fn, /, *args, **kwargs)¶

콜러블 fn 이 fn(*args, **kwargs) 처럼 실행되도록 예약하고, 콜러블 객체의 실행을 나타내는 Future 객체를 반환합니다.

with ThreadPoolExecutor(max_workers=1) as executor:
    future = executor.submit(pow, 323, 1235)
    print(future.result())

map(fn, *iterables, timeout=None, chunksize=1, buffersize=None)¶

map(fn, *iterables) 과 비슷하지만, 다음과 같은 차이가 있습니다:

결과가 아직 생성되지 않은 제출된 작업의 수를 제한하기 위해 buffer_size 가 지정되지 않는 한, iterables 는 게으르게 처리되는 것이 아니라 즉시 수집됩니다. 버퍼가 가득 차면, 버퍼에서 결과가 나올 때까지 iterables 에 대한 반복이 일시 중단됩니다.
fn 는 비동기적으로 실행되며 fn 에 대한 여러 호출이 동시에 이루어질 수 있습니다.

반환된 이터레이터는 __next__() 가 호출되었을 때, Executor.map() 에 대한 최초 호출에서 timeout 초 후에도 결과를 사용할 수 없는 경우 TimeoutError 를 발생시킵니다. timeout 은 int 또는 float가 될 수 있습니다. timeout 이 지정되지 않았거나 None 인 경우, 대기 시간에는 제한이 없습니다.

fn 호출이 예외를 일으키면, 값을 이터레이터에서 꺼낼 때 해당 예외가 발생합니다.

ProcessPoolExecutor 를 사용하는 경우, 이 메서드는 iterables 를 여러 개의 청크로 나누어 풀에 별도의 작업으로 제출합니다. 이러한 청크의 (대략적인) 크기는 chunksize 를 양의 정수로 설정하여 지정할 수 있습니다. 매우 긴 iterables의 경우, chunksize 에 큰 값을 사용하면 기본값인 1을 사용할 때보다 성능이 크게 향상될 수 있습니다. ThreadPoolExecutor 및 InterpreterPoolExecutor 에서는 chunksize 가 아무런 영향을 주지 않습니다.

버전 3.5에서 변경: chunksize 매개 변수가 추가되었습니다.

버전 3.14에서 변경: buffersize 매개 변수가 추가되었습니다.

shutdown(wait=True, *, cancel_futures=False)¶

현재 계류 중인 퓨처가 실행 완료될 때, 사용 중인 모든 자원을 해제해야 한다는 것을 실행기에 알립니다. 종료(shutdown) 후에 이루어지는 Executor.submit() 과 Executor.map() 호출은 RuntimeError 를 발생시킵니다.

wait 가 True 면, 계류 중인 모든 퓨처가 실행을 마치고 실행기와 관련된 자원이 해제될 때까지 이 메서드는 돌아오지 않습니다. wait 가 False 면, 이 메서드는 즉시 돌아오고 실행기와 연관된 자원은 계류 중인 모든 퓨처가 실행을 마칠 때 해제됩니다. wait 의 값과 관계없이, 모든 계류 중인 퓨처가 실행을 마칠 때까지 전체 파이썬 프로그램이 종료되지 않습니다.

cancel_futures가 True이면, 이 메서드는 실행기가 실행을 시작시키지 않은 계류 중인 모든 퓨처를 취소합니다. cancel_futures의 값과 관계없이 완료되었거나 실행 중인 퓨처는 취소되지 않습니다.

cancel_futures와 wait가 모두 True이면, 이 메서드가 반환하기 전에 실행기가 실행을 시작한 모든 퓨처가 완료됩니다. 나머지 퓨처는 취소됩니다.

이 메서드를 명시적으로 호출할 필요가 없도록 하려면, 스레터를 context manager 로 with 문을 통해 사용하면 됩니다. 이렇게 하면 Executor 가 종료됩니다 (이때 Executor.shutdown() 이 wait 이 True 로 설정된 것처럼 대기합니다):

import shutil
with ThreadPoolExecutor(max_workers=4) as e:
    e.submit(shutil.copy, 'src1.txt', 'dest1.txt')
    e.submit(shutil.copy, 'src2.txt', 'dest2.txt')
    e.submit(shutil.copy, 'src3.txt', 'dest3.txt')
    e.submit(shutil.copy, 'src4.txt', 'dest4.txt')

버전 3.9에서 변경: cancel_futures를 추가했습니다.

ThreadPoolExecutor¶

ThreadPoolExecutor 는 스레드 풀을 사용하여 호출을 비동기적으로 실행하는 Executor 서브 클래스입니다.

Future와 관련된 콜러블 객체가 다른 Future 의 결과를 기다릴 때 교착 상태가 발생할 수 있습니다. 예를 들면:

import time
def wait_on_b():
    time.sleep(5)
    print(b.result())  # b 는 a 를 기다리기 때문에 완료되지 않습니다.
    return 5

def wait_on_a():
    time.sleep(5)
    print(a.result())  # a 는 b 를 기다리기 때문에 완료되지 않습니다.
    return 6


executor = ThreadPoolExecutor(max_workers=2)
a = executor.submit(wait_on_b)
b = executor.submit(wait_on_a)

그리고:

def wait_on_future():
    f = executor.submit(pow, 5, 2)
    # 작업자 스레드가 하나뿐이며 해당 스레드가 이 함수를 실행 중이므로
    # 이 부분은 절대 완료되지 않습니다.
    print(f.result())

executor = ThreadPoolExecutor(max_workers=1)
future = executor.submit(wait_on_future)
# 참고: future.result()를 호출하는 것도 교착 상태를 유발합니다.
# 단일 작업자 스레드가 이미 wait_on_future()를 기다리고 있기 때문입니다.

class concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=None, thread_name_prefix='', initializer=None, initargs=())¶

최대 max_workers 스레드의 풀을 사용하여 호출을 비동기적으로 실행하는 Executor 서브 클래스.

ThreadPoolPoolExecutor 에 대기열에 추가된 모든 스레드는 인터프리터가 종료되기 전에 조인(join)됩니다. 이 작업을 수행하는 종료 핸들러는 atexit 를 사용하여 추가된 어떤 종료 핸들러보다 먼저 실행된다는 점에 유의하십시오. 이는 메인 스레드의 예외를 캡처하고 처리하여 스레드가 원활하게 종료되도록 신호를 보내야 함을 의미합니다. 이러한 이유로, ThreadPoolExecutor 를 장시간 실행되는 작업에 사용하지 않는 것이 권장됩니다.

initializer 는 각 작업자 스레드의 시작 부분에서 호출되는 선택적 콜러블입니다; initargs 는 initializer에 전달되는 인자들의 튜플입니다. initializer 가 예외를 발생시키는 경우, 현재 계류 중인 모든 작업과 풀에 추가로 작업을 제출하려는 시도는 BrokenThreadPool 을 발생시킵니다.

버전 3.5에서 변경: max_workers 가 None 이거나 주어지지 않았다면, 기본값으로 기계의 프로세서 수에 5 를 곱한 값을 사용합니다. ThreadPoolExecutor 가 CPU 작업보다는 I/O를 동시에 진행하는데 자주 쓰이고, 작업자의 수가 ProcessPoolExecutor 보다 많아야 한다고 가정하고 있습니다.

버전 3.6에서 변경: 디버깅 편의를 위해 사용자가 풀이 만드는 작업자 스레드의 threading.Thread 이름을 제어 할 수 있도록, thread_name_prefix 매개 변수를 추가했습니다.

버전 3.7에서 변경: initializer 및 initargs 인자가 추가되었습니다.

버전 3.8에서 변경: max_workers의 기본값은 min(32, os.cpu_count() + 4)로 변경됩니다. 이 기본값은 I/O 병목 작업을 위해 최소 5개의 작업자를 유지합니다. GIL을 반납하는 CPU 병목 작업을 위해 최대 32개의 CPU 코어를 사용합니다. 또한 많은 코어를 가진 시스템에서 매우 큰 자원을 묵시적으로 사용하는 것을 방지합니다.

ThreadPoolExecutor는 이제 max_workers 작업자 스레드를 시작하기 전에 유휴 작업자 스레드를 재사용합니다.

버전 3.13에서 변경: max_workers 의 기본값이 min(32, (os.process_cpu_count() or 1) + 4) 로 변경되었습니다.

ThreadPoolExecutor 예제¶

import concurrent.futures
import urllib.request

URLS = ['http://www.foxnews.com/',
        'http://www.cnn.com/',
        'http://europe.wsj.com/',
        'http://www.bbc.co.uk/',
        'http://nonexistent-subdomain.python.org/']

# 페이지 하나를 가져오고 URL 과 내용을 보고합니다
def load_url(url, timeout):
    with urllib.request.urlopen(url, timeout=timeout) as conn:
        return conn.read()

# with 문을 사용하여 스레드가 즉시 정리되도록 할 수 있습니다
with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=5) as executor:
    # 로드 작업을 시작하고 각 퓨처의 해당 URL을 기록합니다
    future_to_url = {executor.submit(load_url, url, 60): url for url in URLS}
    for future in concurrent.futures.as_completed(future_to_url):
        url = future_to_url[future]
        try:
            data = future.result()
        except Exception as exc:
            print('%r generated an exception: %s' % (url, exc))
        else:
            print('%r page is %d bytes' % (url, len(data)))

InterpreterPoolExecutor¶

Added in version 3.14.

InterpreterPoolExecutor 클래스는 인터프리터 풀을 사용하여 호출을 비동기적으로 실행합니다. 이는 ThreadPoolExecutor 의 서브클래스로서 각 워커는 자신의 스레드에서 실행됩니다. 차이점은 각 워커가 고유한 인터프리터를 가지며, 각 작업을 해당 인터프리터를 사용하여 실행한다는 것입니다.

단순히 스레드만 사용하는 대신 인터프리터를 사용하는 가장 큰 이점은 진정한 멀티 코어 병렬성입니다. 각 인터프리터는 자체적인 Global Interpreter Lock 을 가지므로, 한 인터프리터에서 실행되는 코드는 하나의 CPU 코어에서 실행될 수 있고, 다른 인터프리터의 코드는 다른 코어에서 차단 없이 실행됩니다.

절충안은 여러 인터프리터를 사용하는 멀티 인터프리터용 동시성 코드를 작성하는 데 추가적인 노력이 필요할 수 있다는 점입니다. 하지만 이는 인터프리터 간의 상호작용 방식과 시점, 그리고 어떤 데이터가 공유되는지에 대해 신중하게 고민하고 명확하게 정의하도록 강제하기 때문입니다. 결과적으로 이러한 노력은 진정한 멀티 코어 병렬성을 포함하여 노력을 상쇄하는 여러 이점을 제공합니다. 예를 들어, 이렇게 작성된 코드는 동시성에 대한 추론을 더 쉽게 만들어 줍니다. 또 다른 주요 장점은 경쟁 상태(race conditions)와 같이 스레드를 사용할 때 발생하는 몇 가지 주요 문제점들을 처리할 필요가 없다는 것입니다.

각 워커의 인터프리터는 다른 모든 인터프리터로부터 격리되어 있습니다. “격리됨”은 각 인터프리터가 자체적인 런타임 상태를 가지며 완전히 독립적으로 작동함을 의미합니다. 예를 들어, 한 인터프리터에서 sys.stdout 을 리다이렉트하면 다른 인터프리터로 자동 리다이렉트되지 않습니다. 한 인터프리터에서 모듈을 임포트하더라도 다른 인터프리터에서는 자동으로 임포트되지 않습니다. 해당 모듈이 필요한 인터프리터에서 별도로 임포트해야 합니다. 실제로 sys, builtins, 그리고 __main__ 을 포함하여 각 인터프리터에서 임포트된 모듈은 다른 인터프리터에 있는 동일한 모듈과 완전히 별개의 객체입니다.

격리의 의미는 가변 객체나 기타 데이터가 동시에 하나 이상의 인터프리터에 의해 사용될 수 없음을 의미합니다. 이는 실질적으로 인터프리터들이 그러한 객체나 데이터를 공유할 수 없음을 뜻합니다. 대신, 각 인터프리터는 자체 복사본을 가져야 하며, 복사본 간의 모든 변경 사항은 수동으로 동기화해야 합니다. 내장 싱글톤, 문자열, 불변 객체의 튜플과 같은 불변 객체 및 데이터는 이러한 제한이 없습니다.

인터프리터 간의 통신과 동기화는 PEP 734 에서 제안된 도구들을 사용하는 것이 가장 효과적입니다. 덜 효율적인 대안으로는 pickle 으로 직렬화한 후 공유되는 socket 또는 pipe 를 통해 바이트를 전송하는 방법이 있습니다.

class concurrent.futures.InterpreterPoolExecutor(max_workers=None, thread_name_prefix='', initializer=None, initargs=())¶

max_workers 개의 스레드로 구성된 풀을 사용하여 호출을 비동기적으로 실행하는 ThreadPoolExecutor 의 하위 클래스입니다. 각 스레드는 자체 인터프리터에서 작업을 실행합니다. 워커 인터프리터들은 서로 격리되어 있으며, 이는 각각 자체 런타임 상태를 가지고 가변 객체나 다른 데이터를 공유할 수 없음을 의미합니다. 각 인터프리터는 고유의 Global Interpreter Lock 을 가지므로, 이 실행기를 통해 실행되는 코드는 진정한 멀티 코어 병렬성을 제공합니다.

선택적 인자인 initializer 와 initargs 는 ThreadPoolExecutor 에서와 동일한 의미를 가집니다. initializer는 각 워커가 생성될 때 실행되는데, 이 경우 워커의 인터프리터 내에서 실행됩니다. 실행기는 워커 인터프리터로 이를 전송할 때 pickle 을 사용하여 initializer 와 initargs 를 직렬화합니다.

참고

실행기는 initializer 에서 발생한 처리되지 않은 예외를 ExecutionFailed 로 대체할 수 있습니다.

부모 클래스인 ThreadPoolExecutor 의 다른 주의 사항들이 여기에도 적용됩니다.

submit() 및 map() 은 일반적인 방식과 동일하게 작동하지만, 워커가 호출 가능한 객체와 인수를 자신의 인터프리터로 보낼 때 pickle 을 사용하여 직렬화합니다. 워커는 반환 값을 다시 보낼 때도 마찬가지로 직렬화합니다.

워커의 현재 작업에서 처리되지 않은 예외가 발생하면, 워커는 항상 해당 예외를 그대로 유지하려고 시도합니다. 성공할 경우 원래 예외의 요약 정보를 포함하는 대응하는 ExecutionFailed 인스턴스로 __cause__ 를 설정합니다. 만약 워커가 원본을 그대로 유지할 수 없는 드문 상황이 발생하면, 대신 해당 ExecutionFailed 인스턴스를 직접 보존합니다.

ProcessPoolExecutor¶

ProcessPoolExecutor 클래스는 프로세스 풀을 사용하여 호출을 비동기적으로 실행하는 Executor 서브 클래스입니다. ProcessPoolExecutor 는 multiprocessing 모듈을 사용합니다. 전역 인터프리터 록 을 피할 수 있도록 하지만, 오직 피클 가능한 객체만 실행되고 반환될 수 있음을 의미합니다.

__main__ 모듈은 작업자 서브 프로세스가 임포트 할 수 있어야 합니다. 즉, ProcessPoolExecutor 는 대화형 인터프리터에서 작동하지 않습니다.

ProcessPoolExecutor 에 제출된 콜러블에서 Executor 나 Future 메서드를 호출하면 교착 상태가 발생합니다.

ProcessPoolExecutor 에서 submit() 및 map() 을 사용할 때, multiprocessing.Process 에 따라 함수와 인자가 피클 가능(picklable)해야 한다는 제한 사항이 적용됩니다. REPL이나 람다로 정의된 함수는 작동하지 않을 수 있습니다.

class concurrent.futures.ProcessPoolExecutor(max_workers=None, mp_context=None, initializer=None, initargs=(), max_tasks_per_child=None)¶

최대 max_workers 프로세스의 풀을 사용하여 호출을 비동기적으로 실행하는 Executor 서브 클래스. max_workers 가 None 이거나 주어지지 않았다면, os.process_cpu_count()를 기본값으로 사용합니다. max_workers 가 0 보다 작거나 같으면 ValueError 가 발생합니다. 윈도우에서, max_workers는 61보다 작거나 같아야 합니다. 그렇지 않으면 ValueError가 발생합니다. max_workers가 None 이면, 더 많은 프로세서를 사용할 수 있다 할지라도 선택된 기본값은 최대 61이 될 것입니다. mp_context 는 multiprocessing 컨텍스트이거나 None일 수 있습니다. 작업자들을 만드는데 사용될 것입니다. mp_context 가 None 이거나 주어지지 않으면 기본 multiprocessing 컨텍스트가 사용됩니다. 컨텍스트 및 시작 방법을 참조하세요.

initializer 는 각 작업자 프로세스의 시작 부분에서 호출되는 선택적 콜러블입니다; initargs 는 initializer에 전달되는 인자들의 튜플입니다. initializer 가 예외를 발생시키는 경우, 현재 계류 중인 모든 작업과 풀에 추가로 작업을 제출하려는 시도는 BrokenProcessPool 을 발생시킵니다.

max_tasks_per_child*는 단일 프로세스가 종료되고 새로운 워커 프로세스로 교체되기 전에 실행할 수 있는 최대 작업 수를 지정하는 선택적 인자입니다. 기본적으로 *max_tasks_per_child*는 ``None``이며, 이는 워커 프로세스가 풀이 유지되는 동안 계속 실행됨을 의미합니다. 최댓값이 지정되면, *mp_context 매개변수가 없는 경우 기본으로 “spawn” 멀티프로세싱 시작 방법이 사용됩니다. 이 기능은 “fork” 시작 방법과 호환되지 않습니다.

버전 3.3에서 변경: 작업자 프로세스 중 하나가 갑자기 종료되면, BrokenProcessPool 오류가 발생합니다. 이전에는, 동작이 정의되지 않았지만, 실행기나 그 퓨처에 대한 연산이 종종 멈추거나 교착 상태에 빠졌습니다.

버전 3.7에서 변경: mp_context 인자가 추가되어 사용자가 풀에서 만드는 작업자 프로세스의 시작 방법을 제어 할 수 있습니다.

initializer 및 initargs 인자가 추가되었습니다.

버전 3.11에서 변경: max_tasks_per_child 인자가 추가되어 사용자가 풀에 있는 작업자의 수명을 제어 할 수 있습니다.

버전 3.12에서 변경: POSIX 시스템에서 애플리케이션에 여러 스레드가 있고 multiprocessing 컨텍스트가 "fork" 시작 방법을 사용하는 경우, 워커 생성을 위해 내부적으로 호출되는 os.fork() 함수가 DeprecationWarning 을 발생시킬 수 있습니다. 다른 시작 방법을 사용하도록 설정된 mp_context 를 전달하십시오. 자세한 설명은 os.fork() 문서를 참조하십시오.

버전 3.13에서 변경: max_workers 는 기본적으로 os.cpu_count() 대신 os.process_cpu_count() 를 사용합니다.

버전 3.14에서 변경: 기본 프로세스 시작 방법(참고: 컨텍스트 및 시작 방법)이 fork 에서 변경되었습니다. ProcessPoolExecutor 를 위해 fork 시작 방법이 필요한 경우, mp_context=multiprocessing.get_context("fork") 를 명시적으로 전달해야 합니다.

버전 3.16.0a0 (unreleased)에서 변경: 작업이 대기 중인 상태에서 워커 프로세스가 max_tasks_per_child 제한에 도달하여 종료된 후, 실행기가 멈추는 교착 상태(gh-115634)를 수정했습니다.

terminate_workers()¶

각 워커에 대해 Process.terminate 를 호출하여 모든 실행 중인 워커 프로세스를 즉시 종료하려고 시도합니다. 내부적으로는 실행기와 관련된 다른 모든 자원이 해제되도록 Executor.shutdown() 을 호출합니다.

이 메서드를 호출한 후에는 더 이상 실행기에 작업을 제출해서는 안 됩니다.

Added in version 3.14.

kill_workers()¶

각 워커에 대해 Process.kill 를 호출하여 모든 실행 중인 워커 프로세스를 즉시 종료하려고 시도합니다. 내부적으로는 실행기와 관련된 다른 모든 자원이 해제되도록 Executor.shutdown() 을 호출합니다.

이 메서드를 호출한 후에는 더 이상 실행기에 작업을 제출해서는 안 됩니다.

Added in version 3.14.

ProcessPoolExecutor 예제¶

import concurrent.futures
import math

PRIMES = [
    112272535095293,
    112582705942171,
    112272535095293,
    115280095190773,
    115797848077099,
    1099726899285419]

def is_prime(n):
    if n < 2:
        return False
    if n == 2:
        return True
    if n % 2 == 0:
        return False

    sqrt_n = int(math.floor(math.sqrt(n)))
    for i in range(3, sqrt_n + 1, 2):
        if n % i == 0:
            return False
    return True

def main():
    with concurrent.futures.ProcessPoolExecutor() as executor:
        for number, prime in zip(PRIMES, executor.map(is_prime, PRIMES)):
            print('%d is prime: %s' % (number, prime))

if __name__ == '__main__':
    main()

Future 객체¶

Future 클래스는 콜러블 객체의 비동기 실행을 캡슐화합니다. Future 인스턴스는 Executor.submit() 에 의해 생성됩니다.

class concurrent.futures.Future¶

콜러블 객체의 비동기 실행을 캡슐화합니다. Future 인스턴스는 Executor.submit() 에 의해 생성되며 테스트를 제외하고는 직접 생성되어서는 안 됩니다.

cancel()¶: 호출을 취소하려고 시도합니다. 호출이 현재 실행 중이거나 실행 종료했고 취소할 수 없는 경우 메서드는 False 를 반환하고, 그렇지 않으면 호출이 취소되고 메서드는 True 를 반환합니다.

cancelled()¶: 호출이 성공적으로 취소되었으면 True 를 반환합니다.

running()¶: 호출이 현재 실행 중이고 취소할 수 없는 경우 True 를 반환합니다.

done()¶: 호출이 성공적으로 취소되었거나 실행이 완료되었으면 True 를 반환합니다.

result(timeout=None)¶

호출이 반환한 값을 돌려줍니다. 호출이 아직 완료되지 않는 경우, 이 메서드는 timeout 초까지 대기합니다. timeout 초 내에 호출이 완료되지 않으면 TimeoutError 가 발생합니다. timeout 은 int 또는 float가 될 수 있습니다. timeout 이 지정되지 않았거나 None 인 경우, 대기 시간에는 제한이 없습니다.

완료하기 전에 퓨처가 취소되면 CancelledError 가 발생합니다.

호출이 예외를 일으키는 경우, 이 메서드는 같은 예외를 발생시킵니다.

exception(timeout=None)¶

호출이 일으킨 예외를 돌려줍니다. 호출이 아직 완료되지 않는 경우, 이 메서드는 timeout 초까지 대기합니다. timeout 초 내에 호출이 완료되지 않으면 TimeoutError 가 발생합니다. timeout 은 int 또는 float가 될 수 있습니다. timeout 이 지정되지 않았거나 None 인 경우, 대기 시간에는 제한이 없습니다.

완료하기 전에 퓨처가 취소되면 CancelledError 가 발생합니다.

호출이 예외 없이 완료되면, None 이 반환됩니다.

add_done_callback(fn)¶

콜러블 fn 을 퓨처에 연결합니다. fn 은 퓨처가 취소되거나 실행이 종료될 때 퓨처를 유일한 인자로 호출됩니다.

추가된 콜러블은 추가된 순서대로 호출되며, 항상 콜러블을 추가한 프로세스에 속하는 스레드에서 호출됩니다. 콜러블이 Exception 서브 클래스를 발생시키면, 로그 되고 무시됩니다. 콜러블이 BaseException 서브 클래스를 발생시키면, 동작은 정의되지 않습니다.

퓨처가 이미 완료되었거나 취소된 경우 fn 이 즉시 호출됩니다.

다음 Future 메서드는 단위 테스트와 Executor 의 구현을 위한 것입니다.

set_running_or_notify_cancel()¶

이 메서드는 Future와 관련된 작업을 실행하기 전에 Executor 구현에 의해서만 호출되거나 단위 테스트에서만 호출되어야 합니다.

메서드가 False 를 반환하면, Future 가 취소된 것입니다. 즉 Future.cancel() 이 호출되었고 True를 반환했습니다. Future 완료를 기다리는 (즉, as_completed() 또는 wait()를 통해) 모든 스레드는 깨어납니다.

메서드가 True 를 반환하면, Future 가 취소되지 않았고 실행 상태로 진입했습니다. 즉 Future.running() 을 호출하면 True 가 반환됩니다.

이 메서드는 한 번만 호출 할 수 있으며, Future.set_result() 또는 Future.set_exception() 이 호출 된 후에는 호출할 수 없습니다.

set_result(result)¶

Future와 관련된 작업 결과를 result 로 설정합니다.

이 메서드는 Executor 구현과 단위 테스트에서만 사용해야 합니다.

버전 3.8에서 변경: 이 메서드는 Future가 이미 완료되었으면 concurrent.futures.InvalidStateError를 발생시킵니다.

set_exception(exception)¶

Future와 관련된 작업 결과를 Exception exception 으로 설정합니다.

이 메서드는 Executor 구현과 단위 테스트에서만 사용해야 합니다.

버전 3.8에서 변경: 이 메서드는 Future가 이미 완료되었으면 concurrent.futures.InvalidStateError를 발생시킵니다.

모듈 함수¶

concurrent.futures.wait(fs, timeout=None, return_when=ALL_COMPLETED)¶

fs 로 주어진 여러 (서로 다른 Executor 인스턴스가 만든 것들도 가능합니다) Future 인스턴스들이 완료할 때까지 기다립니다. fs 로 주어진 중복 퓨처는 제거되고 한 번만 반환됩니다. 집합들의 이름있는 2-튜플을 돌려줍니다. done 이라는 이름의 첫 번째 집합은 대기가 끝나기 전에 완료된 (끝났거나 취소된) 퓨처를 담고 있습니다. not_done 이라는 이름의 두 번째 집합은 완료되지 않은 (계류 중이거나 실행 중인) 퓨처를 담고 있습니다.

timeout 은 반환하기 전에 대기 할 최대 시간(초)을 제어하는 데 사용할 수 있습니다. timeout 은 int 또는 float가 될 수 있습니다. timeout 이 지정되지 않았거나 None 인 경우, 대기 시간에는 제한이 없습니다.

return_when 은, 이 함수가 언제 반환되어야 하는지를 나타냅니다. 다음 상수 중 하나여야 합니다:

상수	설명
concurrent.futures.FIRST_COMPLETED¶	퓨처가 어느 하나라도 끝나거나 취소될 때 함수가 반환됩니다.
concurrent.futures.FIRST_EXCEPTION¶	어느 한 퓨처가 예외를 일으켜 완료하면 함수가 반환됩니다. 어떤 퓨처도 예외를 발생시키지 않으면 `ALL_COMPLETED`와 같습니다.
concurrent.futures.ALL_COMPLETED¶	모든 퓨처가 끝나거나 취소되면 함수가 반환됩니다.

concurrent.futures.as_completed(fs, timeout=None)¶: fs 로 주어진 여러 (서로 다른 Executor 인스턴스가 만든 것들도 가능합니다) 퓨처들이 완료되는 대로 (끝났거나 취소된 퓨처) 일드 하는 Future 인스턴스의 이터레이터를 반환합니다. fs 에 중복된 퓨처가 들어있으면 한 번만 반환됩니다. as_completed() 가 호출되기 전에 완료한 모든 퓨처들이 먼저 일드 됩니다. 반환된 이터레이터는, __next__() 가 호출되고, as_completed() 호출 시점으로부터 timeout 초 후에 결과를 얻을 수 없는 경우 TimeoutError 를 발생시킵니다. timeout 은 int 또는 float가 될 수 있습니다. timeout 이 지정되지 않았거나 None 인 경우, 대기 시간에는 제한이 없습니다.

PEP 3148 – 퓨처 - 계산을 비동기적으로 실행: 파이썬 표준 라이브러리에 포함하기 위해, 이 기능을 설명한 제안.

예외 클래스¶

exception concurrent.futures.CancelledError¶: 퓨처가 취소될 때 발생합니다.

exception concurrent.futures.TimeoutError¶: TimeoutError의 폐지된 별칭, 퓨처 연산이 지정된 시간제한을 초과할 때 발생합니다.

버전 3.11에서 변경: 이 클래스는 TimeoutError 의 별칭으로 설정되었습니다.

exception concurrent.futures.BrokenExecutor¶: RuntimeError 에서 파생됩니다, 이 예외 클래스는 어떤 이유로 실행기가 망가져서 새 작업을 제출하거나 실행할 수 없을 때 발생합니다.

Added in version 3.7.

exception concurrent.futures.InvalidStateError¶: 퓨처에 현재 상태에서 허용되지 않는 연산이 수행될 때 발생합니다.

Added in version 3.8.

exception concurrent.futures.thread.BrokenThreadPool¶: BrokenExecutor 에서 파생됩니다, 이 예외 클래스는 ThreadPoolExecutor 의 작업자 중 하나가 초기화에 실패했을 때 발생합니다.

Added in version 3.7.

exception concurrent.futures.interpreter.BrokenInterpreterPool¶: BrokenThreadPool 에서 파생된 이 예외 클래스는 InterpreterPoolExecutor 의 워커 중 하나가 초기화에 실패했을 때 발생합니다.

Added in version 3.14.

exception concurrent.futures.process.BrokenProcessPool¶: BrokenExecutor 에서 파생됩니다 (예전에는 RuntimeError), 이 예외 클래스는 ProcessPoolExecutor 의 작업자 중 하나가 깨끗하지 못한 방식으로 (예를 들어, 외부에서 강제 종료된 경우) 종료되었을 때 발생합니다.

Added in version 3.3.

concurrent.futures — 병렬 작업 실행하기¶

Executor 객체¶

ThreadPoolExecutor¶

ThreadPoolExecutor 예제¶

InterpreterPoolExecutor¶

ProcessPoolExecutor¶

ProcessPoolExecutor 예제¶

Future 객체¶

모듈 함수¶

예외 클래스¶

분실물 보관소

`concurrent.futures` — 병렬 작업 실행하기¶