El resultado de este programa es muy similar al anterior: Configuración de ThreadPoolExecutor Sometiendo al trabajador a la piscina Obtuvo una referencia al objeto futuro <Futuro en 0x109178630 estado=en ejecución> AAAAAAAAAAfuturo.resultado(): 9 Hecho La única diferencia es que en esta ejecución en particular, el mensaje comienza con ‘Obtenida a..’ se imprime antes de que se imprima cualquiera de las ‘A’s; esto puede deberse al hecho de que un Inicialmente, el proceso tarda más en configurarse que un hilo. 33.4 Ejecución de múltiples futuros Tanto ThreadPoolExecutor como ProcessPoolExecutor pueden ser configurado para admitir múltiples subprocesos/procesos a través del grupo. Cada tarea que es enviado al grupo se ejecutará dentro de un subproceso/proceso separado. si mas tareas se envían que subprocesos/procesos disponibles, entonces la tarea enviada esperará al primer subproceso/proceso disponible y luego se ejecutará. Esto puede actuar como una forma de gestionar la cantidad de trabajo simultáneo que se está realizando. Por ejemplo, en el siguiente ejemplo, la función trabajador() se envía a el grupo cuatro veces, pero el grupo está configurado para usar subprocesos. Así el cuarto trabajador tendrá que esperar hasta que uno de los tres primeros se complete antes de que pueda ejecutarse: de concurrent.futures import ProcessPoolExecutor print(‘Configurando ThreadPoolExecutor’) pool = ProcessPoolExecutor(1) print(‘Enviando al trabajador al pool’) futuro = pool.submit(trabajador, ‘A’) print(‘Obtuve una referencia al objeto futuro’, future1) print(‘futuro.resultado():’, futuro.resultado()) imprimir(‘Terminado’) de concurrent.futures import ThreadPoolExecutor imprimir(‘Iniciando…’) pool = ThreadPoolExecutor(3) futuro1 = pool.submit(trabajador, ‘A’) futuro2 = pool.submit(trabajador, ‘B’) futuro3 = pool.submit(trabajador, ‘C’) future4 = pool.submit(trabajador, ‘D’) print(’\nfuturo4.resultado():’, futuro4.resultado()) imprimir(‘Todo Listo’) 33.3 Futuros en Python 399