Python报错ModuleNotFoundError: No module named ‘concurrent‘_no module named concurrent.futures

在测试Python的多线程时，根据官方的说法，concurrent.futures在Python3中已经内置了，不需要下载安装，如果是Python2则需要运行pip install futures进行安装。。。

这样导入，两种写法均可

import concurrent.futures
# from concurrent import futures
'
运行
运行

但是，，，我是python3.7，竟然给我报出了下面的错误，我直接裂开

ModuleNotFoundError: No module named 'concurrent'

网上没找到解决方法，我一度怀疑我的python3没有内置这个东西，或者被误删了，然后打开阿里云windows服务器，上面装的是Python3.8，在VSCode上面跑了一下代码，报了其他错误，不过还是给了我很大惊喜

File "C:\Users\Administrator\AppData\Local\Programs\Python\Python38\lib\concurrent\futures\process.py", line 102, in _python_exit

它给我提示了concurrent.futures模块在哪个位置！顺藤摸瓜找到之后，对比了一下，发现在相同的路径我的电脑缺少了一个文件夹！难道是我误删了？

把concurrent文件夹拷贝到Python37\Lib下面，再次在本地运行代码，，哈哈，完美运行！ 

# # concurrent是异步的线程、进程包
# submit(function,argument)：调度函数（可调用的对象）的执行，将argument作为参数传入
# map(function,argument)：将argument作为参数执行函数，以异步的方式
# from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor(max_workers)    # 线程池
# from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor(max_workers)   # 进程池
# max_workers 表示最多可并行执行多少任务
import concurrent.futures
# from concurrent import futures
import time
number_list=[i for i in range(1,11)]
def add_item(x):
    result=count(x)
    return result
def count(number):
    for i in range(0,10000000):
        i+=1
    return i*number
 
if __name__ == '__main__':
    # 单线程裸奔
    s=time.time()
    for item in number_list:
        print(add_item(item))
    print(time.time()-s)
 
    # 线程池执行CPU密集型任务
    s2=time.time()
    with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=5) as executor:
        futures=[executor.submit(add_item,item) for item in number_list]
        for future in concurrent.futures.as_completed(futures):
            print(future.result())
    print(time.time()-s2)
 
    # 进程池执行CPU密集型任务
    s3=time.time()
    with concurrent.futures.ProcessPoolExecutor(max_workers=5) as executor:
        futures=[executor.submit(add_item,item) for item in number_list]
        for future in concurrent.futures.as_completed(futures):
            print(future.result())
    print(time.time()-s3)

因为是计算密集型任务，多进程还是比多线程要快不少的，多线程适用于I/O密集型任务

最后我把concurrent文件夹压缩上传到了网盘里面，附上链接

https://kantlee.lanzous.com/ibvM6la55md