Python中concurrent.futuresas_completed()实现多线程任务并发执行

在Python中，使用concurrent.futures模块可以很方便地实现多线程任务的并发执行。其中concurrent.futures.as_completed()函数可以帮助我们获取任务的返回结果。

concurrent.futures模块提供了一个ThreadPoolExecutor类，它是一个线程池，可以用来管理和执行多个线程任务。

下面是一个示例，演示了如何使用concurrent.futures模块实现多线程任务的并发执行：

import concurrent.futures
import time

# 定义一个任务函数，用来模拟耗时操作
def task(n):
    # 模拟耗时操作
    time.sleep(1)
    return n * n

def main():
    # 创建一个线程池对象，最多同时执行5个任务
    executor = concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=5)

    # 提交任务到线程池并获取Future对象
    futures = [executor.submit(task, i) for i in range(1, 11)]

    # 使用concurrent.futures.as_completed()获取已经完成的任务
    for future in concurrent.futures.as_completed(futures):
        try:
            # 获取任务的返回结果
            result = future.result()
            print("任务返回结果:", result)
        except Exception as e:
            print("任务执行过程中发生异常:", e)

if __name__ == '__main__':
    main()

在上面的示例中，首先定义了一个耗时操作的函数task，该函数接收一个参数n，然后使用time.sleep(1)模拟一个耗时1秒的操作，最后返回n的平方。

在main函数中，先创建了一个ThreadPoolExecutor对象executor，它是一个线程池，最多同时执行5个任务。

然后使用executor.submit()方法提交任务到线程池，并得到一个Future对象。这个Future对象代表了一个待执行或正在执行的任务。

将所有的任务对象保存在一个列表futures中。

接下来，使用concurrent.futures.as_completed()函数，该函数返回一个迭代器，可以按照任务完成的顺序依次获取已经完成的任务对象。

然后就可以使用future.result()方法获取任务的返回结果。

这种方式可以确保每个任务完成后立即取得其返回值，而不必等待所有任务完成后再去获取结果。

同时，请注意捕获任务执行过程中可能抛出的异常。

在执行示例代码后，你会发现输出的任务返回结果是乱序的。这是因为concurrent.futures.as_completed()获取到的任务是按照完成的顺序返回的，而线程的执行顺序是不确定的。

通过使用concurrent.futures模块，可以方便地实现多线程任务的并发执行，提升程序的执行效率。同时，Python还提供了concurrent.futures.ProcessPoolExecutor类，用于实现多进程任务的并发执行，具体用法与ThreadPoolExecutor类类似。