用python 写一段代码 来确定from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor 合理的线程池大小

以下是 Python 代码，用于确定 concurrent.futures.ThreadPoolExecutor 的合理线程池大小：

import concurrent.futures
import multiprocessing

def determine_threadpool_size():
    # 获取 CPU 核心数
    num_cpus = multiprocessing.cpu_count()

    # 计算线程池大小
    threadpool_size = min(32, (num_cpus + 1) * 2)

    return threadpool_size

if __name__ == '__main__':
    threadpool_size = determine_threadpool_size()
    with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=threadpool_size) as executor:
        # 在此处添加需要执行的任务
        pass

这段代码首先获取 CPU 核心数，然后根据核心数计算出线程池大小。线程池大小的计算公式为：线程池大小 = min(32, (CPU 核心数 + 1) * 2)。这个公式是根据经验得出的，可以根据实际情况进行调整。最后，使用 ThreadPoolExecutor 创建线程池，并在其中添加需要执行的任务。

相关问题

concurrent.futures.ThreadPoolExecutor

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

这是Python标准库中的concurrent.futures模块中的ThreadPoolExecutor类。它提供了一种方便的方式来使用线程池来执行异步任务。ThreadPoolExecutor类允许您在一个线程池中并发地执行多个任务，从而提高应用程序的性能和响应能力。它可以用于处理I/O密集型任务，如网络请求、文件读写等。

concurrent.futures.ThreadPoolExecutor的用法

concurrent.futures.ThreadPoolExecutor是Python 3中的一个线程池模块，它可以用来管理和调度多个线程，从而实现并发执行任务的目的。ThreadPoolExecutor实现了Executor接口，提供了submit()方法来提交任务。

下面是ThreadPoolExecutor的用法示例：

import concurrent.futures
import time

def worker(num):
    print(f"Thread-{num} start")
    time.sleep(1)
    print(f"Thread-{num} end")

if __name__ == '__main__':
    with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=3) as executor:
        for i in range(5):
            executor.submit(worker, i)

在该示例中，我们定义了一个worker函数来模拟执行任务的过程，然后使用ThreadPoolExecutor创建一个最大工作线程数为3的线程池，通过submit()方法向线程池提交任务。

输出结果如下：

Thread-0 start
Thread-1 start
Thread-2 start
Thread-0 end
Thread-3 start
Thread-1 end
Thread-4 start
Thread-2 end
Thread-3 end
Thread-4 end

从输出结果中可以看出，线程池最多同时运行3个线程，第4个和第5个任务等待前面的任务执行完毕后才被执行。