python在被调用的函数中开启一个进程池pool，但并没有实现并行

Python中的`concurrent.futures`库提供了一个便捷的方式来管理和调度任务，包括通过`ThreadPoolExecutor`创建进程池。当你创建一个进程池，例如：

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

def task(n):
    # 这是一个模拟的任务，实际应用中可以替换为耗时的操作
    time.sleep(n)
    print(f"Task {n} finished")

with ThreadPoolExecutor(max_workers=5) as executor:
    futures = [executor.submit(task, i) for i in range(10)]

在这个例子中，虽然我们创建了`max_workers=5`个工作线程，但实际上并不是所有任务都在同一时刻并发运行。当`submit`方法提交任务给进程池时，它会立即返回一个`Future`对象，而真正的执行会在后台异步进行。只有当工作线程空闲时，才会从任务队列中取出下一个任务执行。

所以，这个场景下是实现了并行任务处理的策略，只是不是完全意义上的“同时”并行（因为有线程管理机制），而是按需分配资源，提高了整体的执行效率。如果需要真正意义上的同步并行，你可以考虑使用`ProcessPoolExecutor`，但要注意进程间的通信和数据共享可能会比较复杂。