multiprocessing.pool 的 ThreadPool怎么用

`multiprocessing.pool.ThreadPool` 是 Python 标准库中的线程池实现，可以通过它来方便地并发执行多个任务。下面是一个简单的示例代码：

from multiprocessing.pool import ThreadPool

def task_func(arg1, arg2):
    # 处理任务的函数
    pass

# 创建线程池
pool = ThreadPool(10)

# 创建任务列表
tasks = []
for i in range(100):
    task_args = (i, i+1) # 任务参数
    task = pool.apply_async(task_func, args=task_args) # 创建任务
    tasks.append(task)

# 等待所有任务执行完成
for task in tasks:
    task.wait()

# 关闭线程池
pool.close()
pool.join()

以上代码中，首先创建一个 `ThreadPool` 对象，指定线程池中的线程数为 10。然后创建了一个包含 100 个任务的任务列表，每个任务都是通过 `pool.apply_async` 函数创建的。最后等待所有任务执行完成，关闭线程池。

在 `apply_async` 函数中，第一个参数是要执行的函数，第二个参数是函数参数的元组。它返回一个 `AsyncResult` 对象，可以调用 `wait` 方法等待该任务执行完成。

需要注意的是，由于 GIL 的存在，Python 中的线程并不能真正实现并行执行，只是实现了并发执行。如果需要实现真正的并行执行，可以考虑使用 `multiprocessing.Pool` 来创建进程池。