Python：使用线程池

Python 提供了强大的并发处理能力，其中 `concurrent.futures` 模块是实现多线程和多进程编程的重要工具之一。线程池（ThreadPoolExecutor）是 `concurrent.futures` 中的一个核心组件，它可以帮助管理一组可重用的工作线程，提高执行效率和资源利用率。

线程池的基本用法包括以下几个步骤：

1. **导入模块**：

   from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

2. **创建线程池**：

   with ThreadPoolExecutor(max_workers=5) as executor:  # max_workers设定线程数量
       future_list = []

`max_workers` 参数设置线程池中最多可以同时执行的任务数。

3. **提交任务**：

   for task in tasks:  # tasks是一个包含待执行函数的任务列表
       future = executor.submit(task)
       future_list.append(future)

`submit` 函数将任务提交给线程池，返回一个 `Future` 对象，代表异步操作的结果。

4. **等待任务完成并获取结果**：

   for future in concurrent.futures.as_completed(future_list):
       try:
           result = future.result()
           print(f"Task {future} completed with result: {result}")
       except Exception as exc:
           print(f"Exception: {exc}")

`as_completed` 函数会按完成顺序返回 `Future` 对象，我们可以通过 `result()` 获取实际的结果。

线程池的优点包括：
- 避免频繁创建和销毁线程，提高了效率
- 内部有线程管理和调度机制，可以自动调整任务的执行顺序
- 可以限制并行度，防止过多的线程导致系统资源消耗过大

然而，需要注意的是，线程池并不适合I/O密集型任务，因为线程之间的切换开销较大。对于这类任务，`asyncio` 库通常更合适。