python 线程池 等待

在Python中，线程池（ThreadPool）是一个常用的并发处理机制，它允许你在程序中批量提交任务到一组预先创建的线程中执行，而不是每次创建新的线程。这样可以提高性能，减少线程创建和销毁的开销，尤其是在需要处理大量短小任务的情况下。

Python标准库中的`concurrent.futures`模块提供了创建线程池的功能，其中最常用的是`ThreadPoolExecutor`类。使用方法如下：

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

# 创建线程池
with ThreadPoolExecutor(max_workers=5) as executor:
    # 提交任务给线程池
    futures = [executor.submit(function, *args) for function, args in tasks.items()]
    
    # 等待所有任务完成
    for future in futures:
        result = future.result()

在这个例子中，`max_workers`定义了线程池的最大并发数，`submit`方法用于提交函数及其参数，返回的是一个`Future`对象，你可以通过`.result()`获取任务的最终结果，或者通过`.exception()`检查是否有错误发生。

线程池的等待通常有两种情况：
1. **阻塞等待**：当所有任务都提交给线程池后，你可以选择阻塞地等待所有任务完成，如上面的`future.result()`就是阻塞等待。
2. **非阻塞等待**：如果你不希望阻塞，可以使用`as_completed`方法，它会按完成顺序返回每个任务的结果，不会阻塞主线程。

相关问题：
1. Python线程池如何控制并发数？
2. 如何处理线程池中任务的异常？
3. 有没有其他并发库或机制可以替代`ThreadPoolExecutor`？