并行计算任务：深入学习Python中concurrent.futuresas_completed()函数

在Python中，concurrent.futures模块是用于进行并行计算的标准库之一。其中，concurrent.futures.as_completed()函数是一个非常有用的函数，可以对多个并发任务进行迭代并返回已完成的结果。

concurrent.futures.as_completed()函数的工作原理是，它接收一个可迭代的Future对象列表，并返回一个迭代器，该迭代器按照任务完成的顺序返回结果。

下面是一个使用concurrent.futures.as_completed()函数的简单示例：

import concurrent.futures

# 模拟一个耗时的任务
def task(num):
    print(f"任务 {num} 开始")
    result = 0
    for i in range(100000000):
        result += i
    print(f"任务 {num} 完成")
    return result

# 创建一个线程池，最大并发数为3
with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=3) as executor:
    # 提交10个任务到线程池
    futures = [executor.submit(task, num) for num in range(10)]

    # 迭代已完成的任务结果
    for future in concurrent.futures.as_completed(futures):
        try:
            # 获取任务的结果
            result = future.result()
            print(f"任务返回结果：{result}")
        except Exception as e:
            print(f"任务发生异常：{e}")

在上面的例子中，我们首先定义了一个模拟的耗时任务task，使用一个循环对一个大的数进行累加运算。然后，我们创建了一个线程池，最大并发数设置为3。

接下来，我们提交了10个任务到线程池，并将返回的Future对象存储在一个列表中。

然后，我们使用concurrent.futures.as_completed()函数迭代已完成的任务结果。在迭代过程中，我们可以通过调用future.result()方法获取任务的结果。

执行以上代码，你会看到输出结果中，任务的完成顺序是随机的。这是因为线程的执行是异步的，任务完成的顺序与任务提交的顺序无关。

总结一下，concurrent.futures.as_completed()函数是一个非常有用的函数，它允许我们并行地处理多个任务，并在任务完成后按照完成的顺序返回结果。通过使用这个函数，我们可以更加高效地利用计算资源，提高程序的运行效率。