学习如何使用task()函数进行任务并发执行

在Python中，可以使用concurrent.futures模块中的ThreadPoolExecutor或ProcessPoolExecutor类来实现任务的并发执行，其中的map()方法能够方便地将多个任务提交到线程池或进程池中进行执行。

concurrent.futures模块提供了一个高级的接口，可以轻松地创建和管理线程池或进程池，并使用map()方法将多个任务分发给池中的工作线程或进程。map()方法将对一个可迭代的任务序列进行迭代，并返回每个任务的执行结果。

下面来详细介绍如何使用concurrent.futures模块中的ThreadPoolExecutor类来实现任务的并发执行。

首先，需要导入相应的模块：

import concurrent.futures

然后，创建一个ThreadPoolExecutor对象，指定线程池中的线程数量。下面的例子中，我们创建一个最多包含5个线程的线程池：

executor = concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=5)

接下来，定义一个任务函数，接收任务的参数，并返回任务的结果。下面是一个简单的任务函数例子：

def do_task(task_id):
    print(f"Task {task_id} started")
    # 执行任务的代码
    print(f"Task {task_id} completed")
    return task_id * 2

使用submit()方法将任务提交给线程池，并返回一个Future对象。Future对象可以用来检查任务的状态、获取任务的执行结果等。

task1 = executor.submit(do_task, 1)
task2 = executor.submit(do_task, 2)
task3 = executor.submit(do_task, 3)

可以使用result()方法获取任务的执行结果。如果任务还没有完成，result()方法会阻塞当前线程直到任务完成并返回结果。

print(task1.result())  # 输出结果为2
print(task2.result())  # 输出结果为4
print(task3.result())  # 输出结果为6

map()方法可以方便地将多个任务提交到线程池中执行，并返回每个任务的执行结果。下面的例子会将任务1到5依次提交给线程池执行，并按任务的提交顺序返回结果。

tasks = [executor.submit(do_task, i) for i in range(1, 6)]
results = [task.result() for task in concurrent.futures.as_completed(tasks)]
print(results)  # 输出结果为[2, 4, 6, 8, 10]

另外，concurrent.futures模块还提供了shutdown()方法来关闭线程池，并等待所有任务完成。

executor.shutdown()

以上就是使用ThreadPoolExecutor类进行并发执行任务的基本步骤和例子。同样地，也可以使用ProcessPoolExecutor类来实现任务的进程并发执行，使用方法类似。