请给我threading的ThreadPool的引用方式

Python标准库`threading`并没有内置的ThreadPool实现，但是你可以使用`concurrent.futures`模块中的`ThreadPoolExecutor`类来实现线程池。`ThreadPoolExecutor`提供了一个高级接口，可以让我们方便地提交任务并将它们分配给线程池中的线程执行。下面是一个简单的示例：

import concurrent.futures

def task(arg):
    # do something
    return result

with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=4) as executor:
    results = [executor.submit(task, arg) for arg in args]
    for result in concurrent.futures.as_completed(results):
        # do something with result

在上面的代码中，我们首先创建了一个`ThreadPoolExecutor`对象，将其`max_workers`参数设置为4，表示线程池中最多可以有4个线程同时执行任务。然后，我们使用`executor.submit`方法将多个任务提交到线程池中，并获得一个`Future`对象列表。这些`Future`对象代表了每个任务的执行结果，我们可以使用`as_completed`方法来迭代这些`Future`对象，并在任务完成后处理其结果。

需要注意的是，`ThreadPoolExecutor`在完成任务后并不会自动关闭，因此需要使用`with`语句或手动调用`shutdown`方法来关闭线程池。