### Python 主线程等待多个子进程完成的方法 在多进程编程中，`concurrent.futures.ProcessPoolExecutor` 提供了一种简单的方式来管理并行执行的任务。通过 `as_completed` 函数可以轻松实现主线程等待所有子进程结束的功能[^1]。 下面是一个具体的例子来展示这一过程： ```python from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor, as_completed def task(n): """模拟耗时操作""" result = n * n return f'Task {n} completed with result: {result}' if __name__ == '__main__': numbers = [1, 2, 3, 4, 5] futures = [] results = [] with ProcessPoolExecutor() as executor: for num in numbers: future = executor.submit(task, num) futures.append(future) for fut in as_completed(futures): try: res = fut.result() results.append(res) except Exception as exc: print(exc) print('All tasks are done.') for r in results: print(r) ``` 上述代码创建了一个包含五个任务的工作列表，并利用 `ProcessPoolExecutor` 来并发运行这些任务。当所有的未来对象都被提交给执行器之后，程序会遍历由 `as_completed()` 返回的迭代器，在这里它会阻塞直到有未来的实例准备就绪。一旦某个子进程完成了它的计算工作，则相应的结果会被收集起来。最后打印出所有已完成的信息以及各自的结果[^1]。