写一个python通过线程池连接不同设备，不同端口的modbustcp进行独立读写操作的完整正确的代码

下面是一个通过线程池连接不同设备、不同端口的 Modbus TCP 进行独立读写操作的 Python 代码。代码使用了 `concurrent.futures` 模块来实现线程池，可以在 Python 3.x 版本中运行。

from modbus_tk import modbus_tcp
from modbus_tk import cst
import concurrent.futures

# 定义需要读写的设备和地址
devices = {
    "device1": {"ip": "192.168.1.1", "port": 502},
    "device2": {"ip": "192.168.1.2", "port": 503},
    "device3": {"ip": "192.168.1.3", "port": 504},
}
addresses = [100, 200, 300]

# 初始化modbus_tk的Master对象 
def init_master(ip, port):
    master = modbus_tcp.TcpMaster(ip, port)
    master.set_timeout(5.0)
    return master

# 定义读操作的函数
def read(device, address):
    master = init_master(devices[device]["ip"], devices[device]["port"])
    # 读取数据
    data = master.execute(1, cst.READ_HOLDING_REGISTERS, address, 1)
    return (device, address, data[0])

# 定义写操作的函数
def write(device, address, value):
    master = init_master(devices[device]["ip"], devices[device]["port"])
    # 写入数据
    master.execute(1, cst.WRITE_SINGLE_REGISTER, address, output_value=value)
    return (device, address, value)

# 定义读写操作的函数
def read_write(device, operation, address, value=None):
    if operation == "read":
        return read(device, address)
    elif operation == "write":
        return write(device, address, value)

# 使用线程池进行并发读写操作
def run_tasks(tasks):
    with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor() as executor:
        results = list(executor.map(*tasks))
    return results

# 构造需要执行的任务列表
tasks = [(read_write, device, "read", address) for device in devices for address in addresses]
tasks += [(read_write, device, "write", 200) for device in devices]

# 执行并发读写操作，并打印结果
results = run_tasks(tasks)
print(results)

在这个例子中，我们定义了需要读写的设备和地址，然后定义了读操作和写操作的函数。`read` 函数根据设备 IP 和端口初始化一个 Modbus TCP 连接，然后执行读操作，并返回读取到的数据。`write` 函数根据设备 IP 和端口初始化一个 Modbus TCP 连接，然后执行写操作，并返回写入的值。`read_write` 函数根据指定的操作类型调用 `read` 或 `write` 函数进行读写操作，并返回读取到的数据或写入的值。`run_tasks` 函数利用 `concurrent.futures.ThreadPoolExecutor` 对任务进行并发执行。我们构造了一个任务列表，其中包含了需要执行的所有读写操作，然后将其传递给 `run_tasks` 函数，并打印最终的执行结果。