利用concurrent.futuresas_completed()提升Python程序的性能

concurrent.futures模块是Python标准库的一部分，它提供了一种简单且高效的并发执行任务的方式。其中一个非常有用的函数是as_completed()，可以帮助我们提升程序的性能。

as_completed()函数是一个生成器，它接受一个Future对象的可迭代对象，并在每次迭代时返回已经完成的Future对象，而不需要等到所有的任务都完成。这个特性使得我们可以及时处理已经完成的任务的结果，而不需要等待其他任务的完成。

下面是一个使用as_completed()函数的示例，来计算一组数字的平方和：

import concurrent.futures

# 定义一个计算平方的函数
def square(x):
    return x*x

# 计算1到10的平方和
def calculate_square_sum(numbers):
    # 创建一个线程池来并行执行任务
    with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor() as executor:
        # 提交计算任务给线程池，并得到一个Future对象列表
        futures = [executor.submit(square, num) for num in numbers]

        # 使用as_completed()函数处理已完成的任务
        # 当一个任务完成时，就立即处理其结果
        total = 0
        for future in concurrent.futures.as_completed(futures):
            # 获取已完成任务的结果
            result = future.result()
            # 处理结果
            total += result

    return total

numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
result = calculate_square_sum(numbers)
print(result)

在上述示例中，我们定义了一个计算平方的函数square()和计算平方和的函数calculate_square_sum()。我们使用concurrent.futures.ThreadPoolExecutor()来创建一个线程池，使用executor.submit()方法将计算任务提交给线程池，并得到一个Future对象列表。然后，我们使用as_completed()函数来处理已完成的任务，通过调用future.result()方法获取任务的结果。

这个例子中，我们计算了1到10的平方和。如果不使用并发的方式，我们可能会顺序计算每个数字的平方，效率会比较低。但是使用as_completed()函数，我们可以并行执行计算任务，并及时处理已完成任务的结果，大大提高了程序的性能。

总结起来，利用concurrent.futures.as_completed()函数可以帮助我们更高效地处理已完成的任务的结果，避免了等待所有任务都完成才能开始处理结果的情况。这一特性在需要并行执行任务的场景中非常有用，可以显著提升程序的性能。