Python中concurrent.futuresas_completed()的使用方法

在Python中，concurrent.futures模块为并发执行任务提供了一组高级API。其中的concurrent.futures.as_completed()函数是一个非常有用的工具，用于处理多个并发任务，并在完成时返回结果。

concurrent.futures.as_completed()函数返回的是一个生成器对象，该对象可以依次迭代已完成的任务，而不需要等待所有任务都完成。这对于处理大量任务并逐个处理它们的结果非常有用。

下面是concurrent.futures.as_completed()函数的使用方法的示例代码：

import concurrent.futures
import time

# 定义一个简单的任务函数
def square(x):
    time.sleep(1)  # 模拟长时间运行的任务
    return x ** 2

# 创建一个线程池
executor = concurrent.futures.ThreadPoolExecutor()

# 提交任务到线程池并获得结果
tasks = [executor.submit(square, i) for i in range(10)]

# 使用as_completed()函数处理任务的结果
for future in concurrent.futures.as_completed(tasks):
    result = future.result()
    print(f"Task result: {result}")

# 关闭线程池
executor.shutdown()

在上面的示例中，我们首先定义了一个名为square()的简单任务函数，该函数接受一个参数，并在1秒的时间内计算参数的平方。

接下来，我们使用concurrent.futures.ThreadPoolExecutor()创建了一个线程池executor。

我们通过将任务submit到线程池来提交任务，并将返回的future对象存储在tasks列表中。

然后，我们使用concurrent.futures.as_completed()函数来迭代已完成的任务。在每次循环中，我们使用future.result()方法获取任务的结果，并将其打印出来。

最后，我们使用executor.shutdown()关闭线程池。

运行上述代码，将输出任务的结果，每个任务的结果都会在1秒后依次返回。

总结：concurrent.futures.as_completed()方法是一个非常有用的工具，可以让我们逐个处理任务的结果，而不需要等待所有任务都完成。这在处理大量并发任务时非常方便。