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Python PEP 3148 定义了 concurrent.futures 模块，该模块提供了一种跨平台的异步编程方式，允许开发人员在 Python 中轻松地编写并发代码。该模块提供了 ThreadPoolExecutor 和 ProcessPoolExecutor 两个类，这些类提供了一种方便的方式来执行异步任务。

ThreadPoolExecutor 提供了一种基于线程池的并发执行机制，它通过创建多个线程来实现并发执行。ProcessPoolExecutor 则提供了一种基于进程池的并发执行机制，它通过创建多个进程来实现并发执行。这两个类都包含一些方法，例如 submit() 方法，该方法将一个可调用对象提交到线程池或进程池中进行执行，并返回一个 Future 对象，可以使用该对象来获取执行结果。

以下是 ThreadPoolExecutor 的例子：

python
import concurrent.futures
import time

def worker():
print(f"{time.strftime('%H:%M:%S')} Worker started")
time.sleep(2)
print(f"{time.strftime('%H:%M:%S')} Worker finished")
return "worker result"

with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor() as executor:
future = executor.submit(worker)

print(future.result())


上面的代码创建了一个 ThreadPoolExecutor 实例，并使用 submit() 方法将 worker 函数提交给线程池。submit() 方法返回一个 Future 对象，我们可以在需要的时候使用该对象获取 worker 函数的返回值。在这个例子中，我们使用 result() 方法获取 Future 对象的返回值，并将其打印到控制台上。

下面是 ProcessPoolExecutor 的例子：

python
import concurrent.futures
import time

def worker():
print(f"{time.strftime('%H:%M:%S')} Worker started")
time.sleep(2)
print(f"{time.strftime('%H:%M:%S')} Worker finished")
return "worker result"

with concurrent.futures.ProcessPoolExecutor() as executor:
future = executor.submit(worker)

print(future.result())


这个例子与 ThreadPoolExecutor 的例子非常相似，唯一的区别在于我们使用 ProcessPoolExecutor 类而不是 ThreadPoolExecutor 类。ProcessPoolExecutor 类允许我们在不同的进程中执行任务，这使得它能够更好地利用多核处理器和分布式计算环境来加速代码执行。