from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor def time_sleep(): time.sleep(1) def time_sleep_copy(): time.sleep(1) print("startime",time.time()) pool = ThreadPoolExecutor() for _ in range(3000): pool.submit(time_sleep) pool.shutdown(wait=True) print("endtime",time.time()) print('start',time.time()) threads = [] for _ in range(3000): t = threading.Thread(target=time_sleep_copy) t.start() threads.append(t) for t in threads: t.join() print("end",time.time()) 为什么线程池执行速度比多线程慢很多

在上面的代码中，线程池的执行速度比多线程慢很多的原因可能有以下几个：

1. 线程池的线程数量不够：在这个例子中，线程池的默认线程数量是系统CPU核心数的5倍，如果CPU核心数比较小，例如1或2，那么线程池的线程数量可能不够，导致任务需要等待线程池中的线程空闲后才能被执行。

2. 线程池中存在阻塞任务：如果线程池中存在一些阻塞任务，例如time.sleep(1)这样的任务，那么线程池中的线程就会被阻塞，导致其他任务需要等待阻塞任务执行完毕后才能被执行。

3. 线程池中线程的创建和销毁开销：线程池中的线程是需要创建和销毁的，如果线程池中的线程数量比较多，那么线程的创建和销毁开销就会比较大，导致线程池的执行速度比多线程慢。

4. 线程池中线程的竞争和调度开销：线程池中的线程在执行任务时需要进行竞争和调度，这个过程也会带来一定的开销，如果线程池中的线程数量比较多，竞争和调度开销也会比较大，导致线程池的执行速度比多线程慢。

总的来说，线程池和多线程各有优劣，对于不同的应用场景需要根据实际情况选择合适的线程模型。