python线程池omp

根据提供的引用内容，可以看出Python中的线程池是通过concurrent.futures模块中的ThreadPoolExecutor类来实现的。下面是一个简单的例子，演示如何使用Python线程池：

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
import time

def task(num):
    print("Processing {}".format(num))
    time.sleep(1)
    print("Task {} completed".format(num))

if __name__ == '__main__':
    # 创建一个线程池，最多同时运行3个线程
    with ThreadPoolExecutor(max_workers=3) as executor:
        # 提交5个任务到线程池
        for i in range(5):
            executor.submit(task, i)

在上面的例子中，我们首先导入了ThreadPoolExecutor类，然后定义了一个task函数，该函数接受一个参数num，表示任务的编号。在task函数中，我们打印出正在处理的任务编号，然后让线程休眠1秒钟，最后打印出任务完成的信息。

在主程序中，我们创建了一个ThreadPoolExecutor对象，并指定最多同时运行3个线程。然后，我们使用submit方法向线程池提交5个任务，每个任务都调用task函数，并传入不同的任务编号。submit方法会立即返回，不会等待任务完成。

运行上面的代码，可以看到线程池最多同时运行3个线程，每个任务都会在1秒钟后完成。由于线程池中只有3个线程，因此任务会被分批执行，直到所有任务都完成为止。