Python中concurrent.futuresas_completed()的高级应用

concurrent.futures模块提供了在Python中进行并发编程的功能。其中一个常用的函数是as_completed()，它可以返回一个迭代器，该迭代器按完成顺序产生由concurrent.futures.Executor.submit()提交的任务结果。

下面是一个使用as_completed()函数的高级应用示例，该示例使用线程池执行大量计算密集型任务，并在完成后打印结果。

首先，我们需要导入所需的模块和函数：

import concurrent.futures
import time

接下来，我们定义一个计算密集型任务函数，用于模拟大量计算操作：

def perform_task(task):
    # 模拟一个耗时的计算操作
    time.sleep(1)
    # 返回计算结果
    return task * 2

然后，我们定义一个执行任务的函数，该函数将使用as_completed()函数来获取任务的结果并打印它们：

def execute_tasks(tasks):
    # 创建一个线程池，使用最大线程数为5
    with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=5) as executor:
        # 提交所有任务到线程池执行，并保存返回的Future对象
        future_to_task = {executor.submit(perform_task, task): task for task in tasks}
        
        # 迭代as_completed()生成的Future对象，按完成顺序产生结果
        for future in concurrent.futures.as_completed(future_to_task):
            task = future_to_task[future]  # 获取对应的任务
            result = future.result()  # 获取任务的结果
            print("Task {} completed with result: {}".format(task, result))

最后，我们定义一个主函数来测试以上代码：

if __name__ == '__main__':
    # 创建一些要执行的任务
    tasks = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
    
    # 执行任务并打印结果
    execute_tasks(tasks)

在上面的示例中，我们创建了一个包含10个任务的列表，并将它作为参数传递给execute_tasks()函数。该函数使用ThreadPoolExecutor创建了一个线程池，并使用submit()方法将所有任务提交给线程池执行。然后，我们使用as_completed()函数按完成顺序处理任务的结果，并打印每个任务的结果。

请注意，concurrent.futures模块不仅提供了线程池Executor，还提供了进程池Executor，可以根据实际需求选择使用。在上面的示例中，我们使用了ThreadPoolExecutor，如果想要使用进程池，只需要将ThreadPoolExecutor替换为ProcessPoolExecutor即可。

总的来说，concurrent.futures模块的as_completed()函数提供了一种方便的方式来处理并发任务的结果。它可以按完成顺序产生任务的结果，并且可以与线程池或进程池一起使用，以实现高效的并发编程。