# `concurrent.futures` — 병렬 작업 실행하기

Added in version 3.2.

Source code: Lib/concurrent/futures/thread.py, Lib/concurrent/futures/process.py, and Lib/concurrent/futures/interpreter.py

The `concurrent.futures` module provides a high-level interface for asynchronously executing callables.

The asynchronous execution can be performed with threads, using `ThreadPoolExecutor` or `InterpreterPoolExecutor`, or separate processes, using `ProcessPoolExecutor`. Each implements the same interface, which is defined by the abstract `Executor` class.

`concurrent.futures.Future` must not be confused with `asyncio.Future`, which is designed for use with `asyncio` tasks and coroutines. See the asyncio’s Future documentation for a detailed comparison of the two.

가용성: not WASI.

이 모듈은 웹어셈블리에서 작동하지 않거나 제공되지 않습니다. 자세한 내용은 웹어셈블리 플랫폼을 참조하세요.

## Executor 객체

class concurrent.futures.Executor

  비동기적으로 호출을 실행하는 메서드를 제공하는 추상 클래스입니다. 직접 사용해서는 안 되며, 구체적인 하위 클래스를 통해 사용해야 합니다.

  submit(fn, /, *args, **kwargs)

    콜러블 fn 이 `fn(*args, **kwargs)` 처럼 실행되도록 예약하고, 콜러블 객체의 실행을 나타내는 `Future` 객체를 반환합니다.

        with ThreadPoolExecutor(max_workers=1) as executor:
            future = executor.submit(pow, 323, 1235)
            print(future.result())

  map(fn, *iterables, timeout=None, chunksize=1, buffersize=None)

    `map(fn, *iterables)` 과 비슷하지만, 다음과 같은 차이가 있습니다:

    - The iterables are collected immediately rather than lazily, unless a buffersize is specified to limit the number of submitted tasks whose results have not yet been yielded. If the buffer is full, iteration over the iterables pauses until a result is yielded from the buffer.

    - fn 는 비동기적으로 실행되며 fn 에 대한 여러 호출이 동시에 이루어질 수 있습니다.

    반환된 이터레이터는 `__next__()` 가 호출되었을 때, `Executor.map()` 에 대한 최초 호출에서 timeout 초 후에도 결과를 사용할 수 없는 경우 `TimeoutError` 를 발생시킵니다. timeout 은 int 또는 float가 될 수 있습니다. timeout 이 지정되지 않았거나 `None` 인 경우, 대기 시간에는 제한이 없습니다.

    fn 호출이 예외를 일으키면, 값을 이터레이터에서 꺼낼 때 해당 예외가 발생합니다.

    When using `ProcessPoolExecutor`, this method chops iterables into a number of chunks which it submits to the pool as separate tasks. The (approximate) size of these chunks can be specified by setting chunksize to a positive integer. For very long iterables, using a large value for chunksize can significantly improve performance compared to the default size of 1. With `ThreadPoolExecutor` and `InterpreterPoolExecutor`, chunksize has no effect.

    버전 3.5에서 변경: Added the chunksize parameter.

    버전 3.14에서 변경: Added the buffersize parameter.

  shutdown(wait=True, *, cancel_futures=False)

    현재 계류 중인 퓨처가 실행 완료될 때, 사용 중인 모든 자원을 해제해야 한다는 것을 실행기에 알립니다. 종료(shutdown) 후에 이루어지는 `Executor.submit()` 과 `Executor.map()` 호출은 `RuntimeError` 를 발생시킵니다.

    wait 가 `True` 면, 계류 중인 모든 퓨처가 실행을 마치고 실행기와 관련된 자원이 해제될 때까지 이 메서드는 돌아오지 않습니다. wait 가 `False` 면, 이 메서드는 즉시 돌아오고 실행기와 연관된 자원은 계류 중인 모든 퓨처가 실행을 마칠 때 해제됩니다. wait 의 값과 관계없이, 모든 계류 중인 퓨처가 실행을 마칠 때까지 전체 파이썬 프로그램이 종료되지 않습니다.

    cancel_futures가 `True`이면, 이 메서드는 실행기가 실행을 시작시키지 않은 계류 중인 모든 퓨처를 취소합니다. cancel_futures의 값과 관계없이 완료되었거나 실행 중인 퓨처는 취소되지 않습니다.

    cancel_futures와 wait가 모두 `True`이면, 이 메서드가 반환하기 전에 실행기가 실행을 시작한 모든 퓨처가 완료됩니다. 나머지 퓨처는 취소됩니다.

    You can avoid having to call this method explicitly if you use the executor as a context manager via the `with` statement, which will shutdown the `Executor` (waiting as if `Executor.shutdown()` were called with wait set to `True`):

        import shutil
        with ThreadPoolExecutor(max_workers=4) as e:
            e.submit(shutil.copy, 'src1.txt', 'dest1.txt')
            e.submit(shutil.copy, 'src2.txt', 'dest2.txt')
            e.submit(shutil.copy, 'src3.txt', 'dest3.txt')
            e.submit(shutil.copy, 'src4.txt', 'dest4.txt')

    버전 3.9에서 변경: cancel_futures를 추가했습니다.

## ThreadPoolExecutor

`ThreadPoolExecutor` 는 스레드 풀을 사용하여 호출을 비동기적으로 실행하는 `Executor` 서브 클래스입니다.

`Future`와 관련된 콜러블 객체가 다른 `Future` 의 결과를 기다릴 때 교착 상태가 발생할 수 있습니다. 예를 들면:

    import time
    def wait_on_b():
        time.sleep(5)
        print(b.result())  # b 는 a 를 기다리기 때문에 완료되지 않습니다.
        return 5

    def wait_on_a():
        time.sleep(5)
        print(a.result())  # a 는 b 를 기다리기 때문에 완료되지 않습니다.
        return 6

    executor = ThreadPoolExecutor(max_workers=2)
    a = executor.submit(wait_on_b)
    b = executor.submit(wait_on_a)

그리고:

    def wait_on_future():
        f = executor.submit(pow, 5, 2)
        # This will never complete because there is only one worker thread and
        # it is executing this function.
        print(f.result())

    executor = ThreadPoolExecutor(max_workers=1)
    future = executor.submit(wait_on_future)
    # Note: calling future.result() would also cause a deadlock because
    # the single worker thread is already waiting for wait_on_future().

class concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=None, thread_name_prefix='', initializer=None, initargs=())

  최대 max_workers 스레드의 풀을 사용하여 호출을 비동기적으로 실행하는 `Executor` 서브 클래스.

  All threads enqueued to `ThreadPoolExecutor` will be joined before the interpreter can exit. Note that the exit handler which does this is executed before any exit handlers added using `atexit`. This means exceptions in the main thread must be caught and handled in order to signal threads to exit gracefully. For this reason, it is recommended that `ThreadPoolExecutor` not be used for long-running tasks.

  initializer 는 각 작업자 스레드의 시작 부분에서 호출되는 선택적 콜러블입니다; initargs 는 initializer에 전달되는 인자들의 튜플입니다. initializer 가 예외를 발생시키는 경우, 현재 계류 중인 모든 작업과 풀에 추가로 작업을 제출하려는 시도는 `BrokenThreadPool` 을 발생시킵니다.

  버전 3.5에서 변경: max_workers 가 `None` 이거나 주어지지 않았다면, 기본값으로 기계의 프로세서 수에 `5` 를 곱한 값을 사용합니다. `ThreadPoolExecutor` 가 CPU 작업보다는 I/O를 동시에 진행하는데 자주 쓰이고, 작업자의 수가 `ProcessPoolExecutor` 보다 많아야 한다고 가정하고 있습니다.

  버전 3.6에서 변경: 디버깅 편의를 위해 사용자가 풀이 만드는 작업자 스레드의 `threading.Thread` 이름을 제어 할 수 있도록, thread_name_prefix 매개 변수를 추가했습니다.

  버전 3.7에서 변경: initializer 및 initargs 인자가 추가되었습니다.

  버전 3.8에서 변경: max_workers의 기본값은 `min(32, os.cpu_count() + 4)`로 변경됩니다. 이 기본값은 I/O 병목 작업을 위해 최소 5개의 작업자를 유지합니다. GIL을 반납하는 CPU 병목 작업을 위해 최대 32개의 CPU 코어를 사용합니다. 또한 많은 코어를 가진 시스템에서 매우 큰 자원을 묵시적으로 사용하는 것을 방지합니다.

  ThreadPoolExecutor는 이제 max_workers 작업자 스레드를 시작하기 전에 유휴 작업자 스레드를 재사용합니다.

  버전 3.13에서 변경: Default value of max_workers is changed to `min(32, (os.process_cpu_count() or 1) + 4)`.

### ThreadPoolExecutor 예제

    import concurrent.futures
    import urllib.request

    URLS = ['http://www.foxnews.com/',
            'http://www.cnn.com/',
            'http://europe.wsj.com/',
            'http://www.bbc.co.uk/',
            'http://nonexistent-subdomain.python.org/']

    # 페이지 하나를 가져오고 URL 과 내용을 보고합니다
    def load_url(url, timeout):
        with urllib.request.urlopen(url, timeout=timeout) as conn:
            return conn.read()

    # with 문을 사용하여 스레드가 즉시 정리되도록 할 수 있습니다
    with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=5) as executor:
        # 로드 작업을 시작하고 각 퓨처의 해당 URL을 기록합니다
        future_to_url = {executor.submit(load_url, url, 60): url for url in URLS}
        for future in concurrent.futures.as_completed(future_to_url):
            url = future_to_url[future]
            try:
                data = future.result()
            except Exception as exc:
                print('%r generated an exception: %s' % (url, exc))
            else:
                print('%r page is %d bytes' % (url, len(data)))

## InterpreterPoolExecutor

Added in version 3.14.

The `InterpreterPoolExecutor` class uses a pool of interpreters to execute calls asynchronously. It is a `ThreadPoolExecutor` subclass, which means each worker is running in its own thread. The difference here is that each worker has its own interpreter, and runs each task using that interpreter.

The biggest benefit to using interpreters instead of only threads is true multi-core parallelism. Each interpreter has its own Global Interpreter Lock, so code running in one interpreter can run on one CPU core, while code in another interpreter runs unblocked on a different core.

The tradeoff is that writing concurrent code for use with multiple interpreters can take extra effort. However, this is because it forces you to be deliberate about how and when interpreters interact, and to be explicit about what data is shared between interpreters. This results in several benefits that help balance the extra effort, including true multi-core parallelism, For example, code written this way can make it easier to reason about concurrency. Another major benefit is that you don’t have to deal with several of the big pain points of using threads, like race conditions.

Each worker’s interpreter is isolated from all the other interpreters. “Isolated” means each interpreter has its own runtime state and operates completely independently. For example, if you redirect `sys.stdout` in one interpreter, it will not be automatically redirected to any other interpreter. If you import a module in one interpreter, it is not automatically imported in any other. You would need to import the module separately in interpreter where you need it. In fact, each module imported in an interpreter is a completely separate object from the same module in a different interpreter, including `sys`, `builtins`, and even `__main__`.

Isolation means a mutable object, or other data, cannot be used by more than one interpreter at the same time. That effectively means interpreters cannot actually share such objects or data. Instead, each interpreter must have its own copy, and you will have to synchronize any changes between the copies manually. Immutable objects and data, like the builtin singletons, strings, and tuples of immutable objects, don’t have these limitations.

Communicating and synchronizing between interpreters is most effectively done using dedicated tools, like those proposed in PEP 734. One less efficient alternative is to serialize with `pickle` and then send the bytes over a shared `socket` or `pipe`.

class concurrent.futures.InterpreterPoolExecutor(max_workers=None, thread_name_prefix='', initializer=None, initargs=())

  A `ThreadPoolExecutor` subclass that executes calls asynchronously using a pool of at most max_workers threads. Each thread runs tasks in its own interpreter. The worker interpreters are isolated from each other, which means each has its own runtime state and that they can’t share any mutable objects or other data. Each interpreter has its own Global Interpreter Lock, which means code run with this executor has true multi-core parallelism.

  The optional initializer and initargs arguments have the same meaning as for `ThreadPoolExecutor`: the initializer is run when each worker is created, though in this case it is run in the worker’s interpreter. The executor serializes the initializer and initargs using `pickle` when sending them to the worker’s interpreter.

  참고

  The executor may replace uncaught exceptions from initializer with `ExecutionFailed`.

  Other caveats from parent `ThreadPoolExecutor` apply here.

`submit()` and `map()` work like normal, except the worker serializes the callable and arguments using `pickle` when sending them to its interpreter. The worker likewise serializes the return value when sending it back.

When a worker’s current task raises an uncaught exception, the worker always tries to preserve the exception as-is. If that is successful then it also sets the `__cause__` to a corresponding `ExecutionFailed` instance, which contains a summary of the original exception. In the uncommon case that the worker is not able to preserve the original as-is then it directly preserves the corresponding `ExecutionFailed` instance instead.

## ProcessPoolExecutor

`ProcessPoolExecutor` 클래스는 프로세스 풀을 사용하여 호출을 비동기적으로 실행하는 `Executor` 서브 클래스입니다. `ProcessPoolExecutor` 는 `multiprocessing` 모듈을 사용합니다. 전역 인터프리터 록 을 피할 수 있도록 하지만, 오직 피클 가능한 객체만 실행되고 반환될 수 있음을 의미합니다.

`__main__` 모듈은 작업자 서브 프로세스가 임포트 할 수 있어야 합니다. 즉, `ProcessPoolExecutor` 는 대화형 인터프리터에서 작동하지 않습니다.

`ProcessPoolExecutor` 에 제출된 콜러블에서 `Executor` 나 `Future` 메서드를 호출하면 교착 상태가 발생합니다.

Note that the restrictions on functions and arguments needing to picklable as per `multiprocessing.Process` apply when using `submit()` and `map()` on a `ProcessPoolExecutor`. A function defined in a REPL or a lambda should not be expected to work.

class concurrent.futures.ProcessPoolExecutor(max_workers=None, mp_context=None, initializer=None, initargs=(), max_tasks_per_child=None)

  최대 max_workers 프로세스의 풀을 사용하여 호출을 비동기적으로 실행하는 `Executor` 서브 클래스. max_workers 가 `None` 이거나 주어지지 않았다면, `os.process_cpu_count()`를 기본값으로 사용합니다. max_workers 가 `0` 보다 작거나 같으면 `ValueError` 가 발생합니다. 윈도우에서, max_workers는 `61`보다 작거나 같아야 합니다. 그렇지 않으면 `ValueError`가 발생합니다. max_workers가 `None` 이면, 더 많은 프로세서를 사용할 수 있다 할지라도 선택된 기본값은 최대 `61`이 될 것입니다. mp_context 는 `multiprocessing` 컨텍스트이거나 `None`일 수 있습니다. 작업자들을 만드는데 사용될 것입니다. mp_context 가 `None` 이거나 주어지지 않으면 기본 `multiprocessing` 컨텍스트가 사용됩니다. 컨텍스트 및 시작 방법을 참조하세요.

  initializer 는 각 작업자 프로세스의 시작 부분에서 호출되는 선택적 콜러블입니다; initargs 는 initializer에 전달되는 인자들의 튜플입니다. initializer 가 예외를 발생시키는 경우, 현재 계류 중인 모든 작업과 풀에 추가로 작업을 제출하려는 시도는 `BrokenProcessPool` 을 발생시킵니다.

  max_tasks_per_child is an optional argument that specifies the maximum number of tasks a single process can execute before it will exit and be replaced with a fresh worker process. By default max_tasks_per_child is `None` which means worker processes will live as long as the pool. When a max is specified, the “spawn” multiprocessing start method will be used by default in absence of a mp_context parameter. This feature is incompatible with the “fork” start method.

  참고

  Bugs have been reported when using the max_tasks_per_child feature that can result in the `ProcessPoolExecutor` hanging in some circumstances. Follow its eventual resolution in gh-115634.

  버전 3.3에서 변경: 작업자 프로세스 중 하나가 갑자기 종료되면, `BrokenProcessPool` 오류가 발생합니다. 이전에는, 동작이 정의되지 않았지만, 실행기나 그 퓨처에 대한 연산이 종종 멈추거나 교착 상태에 빠졌습니다.

  버전 3.7에서 변경: mp_context 인자가 추가되어 사용자가 풀에서 만드는 작업자 프로세스의 시작 방법을 제어 할 수 있습니다.

  initializer 및 initargs 인자가 추가되었습니다.

  버전 3.11에서 변경: max_tasks_per_child 인자가 추가되어 사용자가 풀에 있는 작업자의 수명을 제어 할 수 있습니다.

  버전 3.12에서 변경: On POSIX systems, if your application has multiple threads and the `multiprocessing` context uses the `"fork"` start method: The `os.fork()` function called internally to spawn workers may raise a `DeprecationWarning`. Pass a mp_context configured to use a different start method. See the `os.fork()` documentation for further explanation.

  버전 3.13에서 변경: max_workers uses `os.process_cpu_count()` by default, instead of `os.cpu_count()`.

  버전 3.14에서 변경: The default process start method (see 컨텍스트 및 시작 방법) changed away from fork. If you require the fork start method for `ProcessPoolExecutor` you must explicitly pass `mp_context=multiprocessing.get_context("fork")`.

  terminate_workers()

    Attempt to terminate all living worker processes immediately by calling `Process.terminate` on each of them. Internally, it will also call `Executor.shutdown()` to ensure that all other resources associated with the executor are freed.

    After calling this method the caller should no longer submit tasks to the executor.

    Added in version 3.14.

  kill_workers()

    Attempt to kill all living worker processes immediately by calling `Process.kill` on each of them. Internally, it will also call `Executor.shutdown()` to ensure that all other resources associated with the executor are freed.

    After calling this method the caller should no longer submit tasks to the executor.

    Added in version 3.14.

### ProcessPoolExecutor 예제

    import concurrent.futures
    import math

    PRIMES = [
        112272535095293,
        112582705942171,
        112272535095293,
        115280095190773,
        115797848077099,
        1099726899285419]

    def is_prime(n):
        if n < 2:
            return False
        if n == 2:
            return True
        if n % 2 == 0:
            return False

        sqrt_n = int(math.floor(math.sqrt(n)))
        for i in range(3, sqrt_n + 1, 2):
            if n % i == 0:
                return False
        return True

    def main():
        with concurrent.futures.ProcessPoolExecutor() as executor:
            for number, prime in zip(PRIMES, executor.map(is_prime, PRIMES)):
                print('%d is prime: %s' % (number, prime))

    if __name__ == '__main__':
        main()

## Future 객체

`Future` 클래스는 콜러블 객체의 비동기 실행을 캡슐화합니다. `Future` 인스턴스는 `Executor.submit()` 에 의해 생성됩니다.

class concurrent.futures.Future

  콜러블 객체의 비동기 실행을 캡슐화합니다. `Future` 인스턴스는 `Executor.submit()` 에 의해 생성되며 테스트를 제외하고는 직접 생성되어서는 안 됩니다.

  cancel()

    호출을 취소하려고 시도합니다. 호출이 현재 실행 중이거나 실행 종료했고 취소할 수 없는 경우 메서드는 `False` 를 반환하고, 그렇지 않으면 호출이 취소되고 메서드는 `True` 를 반환합니다.

  cancelled()

    호출이 성공적으로 취소되었으면 `True` 를 반환합니다.

  running()

    호출이 현재 실행 중이고 취소할 수 없는 경우 `True` 를 반환합니다.

  done()

    호출이 성공적으로 취소되었거나 실행이 완료되었으면 `True` 를 반환합니다.

  result(timeout=None)

    호출이 반환한 값을 돌려줍니다. 호출이 아직 완료되지 않는 경우, 이 메서드는 timeout 초까지 대기합니다. timeout 초 내에 호출이 완료되지 않으면 `TimeoutError` 가 발생합니다. timeout 은 int 또는 float가 될 수 있습니다. timeout 이 지정되지 않았거나 `None` 인 경우, 대기 시간에는 제한이 없습니다.

    완료하기 전에 퓨처가 취소되면 `CancelledError` 가 발생합니다.

    호출이 예외를 일으키는 경우, 이 메서드는 같은 예외를 발생시킵니다.

  exception(timeout=None)

    호출이 일으킨 예외를 돌려줍니다. 호출이 아직 완료되지 않는 경우, 이 메서드는 timeout 초까지 대기합니다. timeout 초 내에 호출이 완료되지 않으면 `TimeoutError` 가 발생합니다. timeout 은 int 또는 float가 될 수 있습니다. timeout 이 지정되지 않았거나 `None` 인 경우, 대기 시간에는 제한이 없습니다.

    완료하기 전에 퓨처가 취소되면 `CancelledError` 가 발생합니다.

    호출이 예외 없이 완료되면, `None` 이 반환됩니다.

  add_done_callback(fn)

    콜러블 fn 을 퓨처에 연결합니다. fn 은 퓨처가 취소되거나 실행이 종료될 때 퓨처를 유일한 인자로 호출됩니다.

    추가된 콜러블은 추가된 순서대로 호출되며, 항상 콜러블을 추가한 프로세스에 속하는 스레드에서 호출됩니다. 콜러블이 `Exception` 서브 클래스를 발생시키면, 로그 되고 무시됩니다. 콜러블이 `BaseException` 서브 클래스를 발생시키면, 동작은 정의되지 않습니다.

    퓨처가 이미 완료되었거나 취소된 경우 fn 이 즉시 호출됩니다.

  다음 `Future` 메서드는 단위 테스트와 `Executor` 의 구현을 위한 것입니다.

  set_running_or_notify_cancel()

    이 메서드는 `Future`와 관련된 작업을 실행하기 전에 `Executor` 구현에 의해서만 호출되거나 단위 테스트에서만 호출되어야 합니다.

    메서드가 `False` 를 반환하면, `Future` 가 취소된 것입니다. 즉 `Future.cancel()` 이 호출되었고 `True`를 반환했습니다. `Future` 완료를 기다리는 (즉, `as_completed()` 또는 `wait()`를 통해) 모든 스레드는 깨어납니다.

    메서드가 `True` 를 반환하면, `Future` 가 취소되지 않았고 실행 상태로 진입했습니다. 즉 `Future.running()` 을 호출하면 `True` 가 반환됩니다.

    이 메서드는 한 번만 호출 할 수 있으며, `Future.set_result()` 또는 `Future.set_exception()` 이 호출 된 후에는 호출할 수 없습니다.

  set_result(result)

    `Future`와 관련된 작업 결과를 result 로 설정합니다.

    이 메서드는 `Executor` 구현과 단위 테스트에서만 사용해야 합니다.

    버전 3.8에서 변경: 이 메서드는 `Future`가 이미 완료되었으면 `concurrent.futures.InvalidStateError`를 발생시킵니다.

  set_exception(exception)

    `Future`와 관련된 작업 결과를 `Exception` exception 으로 설정합니다.

    이 메서드는 `Executor` 구현과 단위 테스트에서만 사용해야 합니다.

    버전 3.8에서 변경: 이 메서드는 `Future`가 이미 완료되었으면 `concurrent.futures.InvalidStateError`를 발생시킵니다.

## 모듈 함수

concurrent.futures.wait(fs, timeout=None, return_when=ALL_COMPLETED)

  fs 로 주어진 여러 (서로 다른 `Executor` 인스턴스가 만든 것들도 가능합니다) `Future` 인스턴스들이 완료할 때까지 기다립니다. fs 로 주어진 중복 퓨처는 제거되고 한 번만 반환됩니다. 집합들의 이름있는 2-튜플을 돌려줍니다. `done` 이라는 이름의 첫 번째 집합은 대기가 끝나기 전에 완료된 (끝났거나 취소된) 퓨처를 담고 있습니다. `not_done` 이라는 이름의 두 번째 집합은 완료되지 않은 (계류 중이거나 실행 중인) 퓨처를 담고 있습니다.

  timeout 은 반환하기 전에 대기 할 최대 시간(초)을 제어하는 데 사용할 수 있습니다. timeout 은 int 또는 float가 될 수 있습니다. timeout 이 지정되지 않았거나 `None` 인 경우, 대기 시간에는 제한이 없습니다.

  return_when 은, 이 함수가 언제 반환되어야 하는지를 나타냅니다. 다음 상수 중 하나여야 합니다:

  상수 | 설명
  --- | ---
  concurrent.futures.FIRST_COMPLETED | 퓨처가 어느 하나라도 끝나거나 취소될 때 함수가 반환됩니다.
  concurrent.futures.FIRST_EXCEPTION | 어느 한 퓨처가 예외를 일으켜 완료하면 함수가 반환됩니다. 어떤 퓨처도 예외를 발생시키지 않으면 `ALL_COMPLETED`와 같습니다.
  concurrent.futures.ALL_COMPLETED | 모든 퓨처가 끝나거나 취소되면 함수가 반환됩니다.

concurrent.futures.as_completed(fs, timeout=None)

  fs 로 주어진 여러 (서로 다른 `Executor` 인스턴스가 만든 것들도 가능합니다) 퓨처들이 완료되는 대로 (끝났거나 취소된 퓨처) 일드 하는 `Future` 인스턴스의 이터레이터를 반환합니다. fs 에 중복된 퓨처가 들어있으면 한 번만 반환됩니다. `as_completed()` 가 호출되기 전에 완료한 모든 퓨처들이 먼저 일드 됩니다. 반환된 이터레이터는, `__next__()` 가 호출되고, `as_completed()` 호출 시점으로부터 timeout 초 후에 결과를 얻을 수 없는 경우 `TimeoutError` 를 발생시킵니다. timeout 은 int 또는 float가 될 수 있습니다. timeout 이 지정되지 않았거나 `None` 인 경우, 대기 시간에는 제한이 없습니다.

더 보기

PEP 3148 – 퓨처 - 계산을 비동기적으로 실행

  파이썬 표준 라이브러리에 포함하기 위해, 이 기능을 설명한 제안.

## 예외 클래스

exception concurrent.futures.CancelledError

  퓨처가 취소될 때 발생합니다.

exception concurrent.futures.TimeoutError

  `TimeoutError`의 폐지된 별칭, 퓨처 연산이 지정된 시간제한을 초과할 때 발생합니다.

  버전 3.11에서 변경: This class was made an alias of `TimeoutError`.

exception concurrent.futures.BrokenExecutor

  `RuntimeError` 에서 파생됩니다, 이 예외 클래스는 어떤 이유로 실행기가 망가져서 새 작업을 제출하거나 실행할 수 없을 때 발생합니다.

  Added in version 3.7.

exception concurrent.futures.InvalidStateError

  퓨처에 현재 상태에서 허용되지 않는 연산이 수행될 때 발생합니다.

  Added in version 3.8.

exception concurrent.futures.thread.BrokenThreadPool

  `BrokenExecutor` 에서 파생됩니다, 이 예외 클래스는 `ThreadPoolExecutor` 의 작업자 중 하나가 초기화에 실패했을 때 발생합니다.

  Added in version 3.7.

exception concurrent.futures.interpreter.BrokenInterpreterPool

  Derived from `BrokenThreadPool`, this exception class is raised when one of the workers of a `InterpreterPoolExecutor` has failed initializing.

  Added in version 3.14.

exception concurrent.futures.process.BrokenProcessPool

  `BrokenExecutor` 에서 파생됩니다 (예전에는 `RuntimeError`), 이 예외 클래스는 `ProcessPoolExecutor` 의 작업자 중 하나가 깨끗하지 못한 방식으로 (예를 들어, 외부에서 강제 종료된 경우) 종료되었을 때 발생합니다.

  Added in version 3.3.