获取 异步执行调用的结果

在我的 多进程 multiprocessingProcess 有同学留言 如何获取 子进程处理的结果 。这里开一篇博客讲解。

其实这里涉及到 同步 与 异步 的概念。对于多线程/进程 而言，它们其实是一种 异步 *** 作。

对于异步 *** 作，分为 不需要获取异步结果 与 需要获取异步结果 ，我们应该尽量设计成第一种方式。

对于大部分的 多线程/进程 ｜ 异步 *** 作 [ 后面统称为异步 *** 作 ]，我们应尽量在 异步 *** 作 中完成所有任务，这是可以通过设计控制的。

举例几个场景：

2）多个 线程/进程 ｜ 异步 有关联的 *** 作。

多线程 / 进程有一个经典的入门案例：生产者与消费者模式。

按照同步的思想，应该是[ 在主控程序中 ]通过生产者获取数据，然后调用消费者去消耗数据。

但是在 多线程 ｜进程 中，我们应该在子线程中完成任务。所以应该这样设计：

在 生产者 与 消费者 中分别传入一个容器，他们分别在容器中 put , get 数据

小结，对于大部分的 IO *** 作，使用 多线程/进程 可以大大的减少程序执行时间，在设计 多线程/进程 时，我们应尽量将任务在 子线程/进程 中完成。

作为一个成熟的子线程/进程，你应该能够独立完成工作。包含数据处理，存储，异常等待。

一个子线程处理的任务量可大可小。我们可以通过一个子线程发送邮件，对服务器而言，可以通过一个子线程去处理用户请求，我们后端的所以 *** 作都是在这个子线程中完成。

虽然上面讲了很多的不需要获取异步结果的案例。当我们也有很多必须要获取异步结果的场景。

比如我们将一个很大的计算分成多个小计算,然后对这些小计算的结果汇总。

比如做大文件上传，将大文件拆分成小文件，并获取上传成功的小文件标示

对于需要获取异步结果场景， python 有单独的 多线程/进程执行器 ，分别是

ProcessPoolExecutor , ThreadPoolExecutor

python 的GIL规定每个时刻只能有一个线程访问python虚拟机，所以你要用python的多线程来做计算是很不合算的，但是对于IO密集型的应用，例如网络交互来说，python的多线程还是非常给力的。

如果你是一个计算密集型的任务，非要用python来并行执行的话，有以下几个方法：

1 使用python的multiprocessing 模块，能够发挥多核的优势。

2 使用ironPython，但是这个只能在windows下用

3 使用pypy，这个可以实现真正的多线程。

线程也就是轻量级的进程，多线程允许一次执行多个线程，Python是多线程语言，它有一个多线程包，GIL也就是全局解释器锁，以确保一次执行单个线程，一个线程保存GIL并在将其传递给下一个线程之前执行一些 *** 作，也就产生了并行执行的错觉。

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